AI for små bedrifter: Bielefelds prosjekt revolusjonerer industrien!

AI for små bedrifter: Bielefelds prosjekt revolusjonerer industrien!

Med den økende betydningen av kunstig intelligens (AI) i næringslivet, står små og mellomstore bedrifter (SMB) overfor avgjørende utfordringer. Disse selskapene sliter ofte med tekniske hindringer og mangel på kunnskap om integrering av AI-teknologier. Et pågående prosjekt ved Bielefeld-universitetet, som er finansiert av NEXT.IN.NRW-programmet i delstaten Nordrhein-Westfalen, kan gi et middel her. Under tittelen «LLM4KMU» skal bruken av store språkmodeller med åpen kildekode (LLM) i SMB-er optimaliseres. Totalt er rundt 5 millioner euro tilgjengelig for prosjektet, hvorav rundt 4 millioner euro er gitt som finansiering. Som koordinator vil Bielefeld University motta nesten 840 000 euro.

Målet med LLM4KMU-prosjektet er å utvikle beste praksis og lage en eksperimenteringsplattform. Denne plattformen vil tillate bedrifter å teste ulike språkmodeller for å finne den riktige modellen for deres spesifikke behov. Utviklingen av slike modeller hjelper små og mellomstore bedrifter med å opprettholde kontroll over dataene sine, ettersom alt er basert på åpen kildekode-løsninger og muliggjør enkel integrering i eksisterende systemer ved hjelp av "plug & play"-prinsippet. Fordelene er klare: kontinuerlig utvikling av disse store språkmodellene kan føre til økt effektivitet og kostnadsreduksjoner. Dette kan være spesielt viktig for de 12 % av selskapene i Tyskland som for tiden bruker AI-teknologier, ettersom større selskaper bruker disse teknologiene oftere enn sine mindre kolleger.

Utfordringer og muligheter for små og mellomstore bedrifter

Til tross for de mange fordelene, står SMBer overfor grunnleggende utfordringer når det gjelder implementering av AI. Mange bedrifter er motvillige til å introdusere AI-teknologier på grunn av usikkerhet om inngangsmuligheter. Vanlige årsaker til lav integrasjon er mangel på kunnskap og manglende kompatibilitet med eksisterende teknisk infrastruktur, som f.eks. senticon.org bestemmer. LLM-er med åpen kildekode tilbyr imidlertid en kostnadseffektiv og tilpassbar løsning som kan hjelpe SMB-er å strømlinjeforme prosessene sine.

En stor fordel med open source-modellene er at grunnversjonene er gratis, som GPT-Neo og LLaMA. Disse modellene kan lagres og behandles lokalt, noe som øker databeskyttelsen. Det er imidlertid også utfordringer å vurdere, som behovet for egen serverkapasitet eller skytjenester samt opplæringsinnsatsen for spesifikke data. Å kombinere åpen kildekode og kommersielle LLM-er kan vise seg nyttig for SMB-er for å maksimere fordelene ved begge tilnærmingene.

Anbefalinger for vellykket integrering

For å gjøre det enklere for små og mellomstore bedrifter å begynne å bruke åpen kildekode LLM-er, er det gitt noen anbefalinger. Her er hovedpunktene:

• Identifizieren kleiner Anwendungsfälle zur Testung des LLM-Potenzials.
• Nutzung von Cloud-Anbietern anstelle teurer Hardware.
• Beteiligung an Open-Source-Communities für Unterstützung.
• Verwendung vortrainierter Open-Source-LLMs.
• Schrittweise Einführung des LLM in Unternehmensprozesse durch API-Schnittstellen.

Den kontinuerlige utviklingen av AI gir bedrifter nye automatiseringsmuligheter som ikke bare øker effektiviteten, men som også kan føre til betydelige kostnadsreduksjoner. AI-systemer har potensial til å revolusjonere mange områder som produksjon, kundeservice og dataanalyse. Bedrifter må imidlertid også vurdere utfordringene med teknologiutvikling og innvirkningen på arbeidslivet, som i digital-institut.de beskrevet. Kompetanse, datakvalitet og etiske hensyn er avgjørende for å effektivt utnytte mulighetene digitalisering gir.