AI za mala podjetja: projekt Bielefelda revolucionira industrijo!

AI za mala podjetja: projekt Bielefelda revolucionira industrijo!

Z vse večjim pomenom umetne inteligence (AI) v poslovnem svetu se mala in srednje velika podjetja (MSP) soočajo s ključnimi izzivi. Ta podjetja se pogosto spopadajo s tehničnimi ovirami in pomanjkanjem znanja o integraciji tehnologij umetne inteligence. Trenutni projekt na Univerzi v Bielefeldu, ki ga financira program NEXT.IN.NRW zvezne dežele Severno Porenje-Vestfalija, bi lahko tukaj zagotovil rešitev. Pod naslovom "LLM4KMU" naj bi optimizirali uporabo odprtokodnih velikih jezikovnih modelov (LLM) v MSP. Za projekt je na voljo skupno okoli 5 milijonov evrov, od tega okoli 4 milijone evrov sredstev. Univerza v Bielefeldu bo kot koordinatorica prejela skoraj 840.000 evrov.

Cilj projekta LLM4KMU je razviti najboljše prakse in ustvariti eksperimentalno platformo. Ta platforma bo podjetjem omogočila testiranje različnih jezikovnih modelov, da bi našla pravi model za svoje specifične potrebe. Razvoj tovrstnih modelov pomaga malim in srednjim podjetjem ohranjati nadzor nad svojimi podatki, saj vse temelji na odprtokodnih rešitvah in omogoča enostavno integracijo v obstoječe sisteme po principu »plug & play«. Prednosti so jasne: nenehen razvoj teh velikih jezikovnih modelov lahko vodi do povečanja učinkovitosti in zmanjšanja stroškov. To bi lahko bilo še posebej pomembno za 12 % podjetij v Nemčiji, ki trenutno uporabljajo tehnologije umetne inteligence, saj večja podjetja te tehnologije uporabljajo pogosteje kot njihovi manjši partnerji.

Izzivi in ​​priložnosti za MSP

Kljub številnim prednostim se mala in srednja podjetja soočajo s temeljnimi izzivi, ko gre za izvajanje umetne inteligence. Številna podjetja neradi uvajajo tehnologije umetne inteligence zaradi negotovosti glede vstopnih priložnosti. Pogosti razlogi za nizko integracijo so pomanjkanje znanja in nezdružljivost z obstoječo tehnično infrastrukturo, kot je npr senticon.org določa. Vendar odprtokodni LLM ponujajo stroškovno učinkovito in prilagodljivo rešitev, ki lahko malim in srednje velikim podjetjem pomaga racionalizirati njihove procese.

Velika prednost odprtokodnih modelov je, da so osnovne različice brezplačne, kot sta GPT-Neo in LLaMA. Te modele je mogoče shraniti in obdelovati lokalno, kar poveča zaščito podatkov. Vendar pa obstajajo tudi izzivi, ki jih je treba upoštevati, kot je potreba po lastni strežniški zmogljivosti ali storitvah v oblaku ter prizadevanja za usposabljanje za posebne podatke. Združevanje odprtokodnih in komercialnih LLM-jev bi se lahko izkazalo za koristno za mala in srednja podjetja, da čim bolj povečajo koristi obeh pristopov.

Priporočila za uspešno integracijo

Da bi malim in srednjim podjetjem olajšali začetek uporabe odprtokodnih LLM, je bilo pripravljenih nekaj priporočil. Tukaj so ključne točke:

• 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.

Nenehen razvoj umetne inteligence ponuja podjetjem nove priložnosti za avtomatizacijo, ki ne le povečajo učinkovitost, ampak lahko vodijo tudi do znatnega znižanja stroškov. Sistemi umetne inteligence imajo potencial za revolucijo na številnih področjih, kot so proizvodnja, storitve za stranke in analiza podatkov. Vendar pa morajo podjetja upoštevati tudi izzive tehnološkega razvoja in vpliv na svet dela, kot v digital-institut.de opisano. Strokovno znanje, kakovost podatkov in etični vidiki so ključni za učinkovito izkoriščanje priložnosti, ki jih ponuja digitalizacija.