So nutzen Unternehmen GPT und Co zu ihrem Vorteil

Large Language Models (LLMs), insbesondere GPT, sind ein viel diskutiertes Thema. Doch längst nicht alle Unternehmen wissen, wie sie davon profitieren können. Welche Möglichkeiten es gibt, diese Tools für das eigene Business zu verwenden, sind noch kaum bekannt.

Richtig eingesetzt, verhelfen LLMs aber tatsächlich zu einem wahren Wettbewerbsvorteil.

Effektiv gesammelte und gut strukturierte Daten sind für Unternehmen von enormem Wert. Denn sie können sich positiv auf deren Wirtschaftlichkeit auswirken. Eine Methode, die dabei unterstützt Use Cases zu identifizieren, ist das sogenannte Data Thinking. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus Data Science und Design Thinking, – ein Ansatz, der Unternehmen dazu anleitet, vorhandene Daten zu reflektieren, analysieren und sie dann möglichst gewinnbringend einzusetzen. 

In das Data Thinking werden immer mehrere Fachbereiche eines Unternehmens eingebunden. Dies hilft dabei, die Datenbasis aus möglichst vielen unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Die gesammelten Daten aus den einzelnen Fachbereichen, egal ob aus dem Vertrieb oder Controlling, werden strukturiert und konsolidiert. Dann beginnt das Data Thinking: Aktuelle Herausforderungen der Fachbereiche werden betrachtet und mit der Frage „wie können uns unsere Daten dabei helfen?“ weiterentwickelt. Die Beteiligten analysieren, welche Erkenntnisse sich aus den Daten ergeben, welche Ergebnisse zu erwarten sind oder wo noch Informationen fehlen. Manchmal ist es dabei auch sinnvoll, auf externe Datenquellen zurückzugreifen. Mit Data Thinking lassen sich auf diese Art und Weise relevante Anwendungsbereiche identifizieren. Dabei können auch externe Beraterinnen und Berater unterstützen.

Prozesse beschleunigen und vereinfachen

Dank LLMs gibt es nun Technologien, die dafür sorgen, dass viele Herausforderungen, die beim Data Thinking identifiziert werden, wesentlich schneller und einfacher gelöst werden können. Dies spielt bei textbasierten Prozessen, beispielsweise bei der Auswertung großer Dokumente, eine Rolle. Denn die Suche nach bestimmten Informationen kann nun von GPT übernommen werden. GPT ermöglicht es, aus den verschiedenen Abteilungen Kompetenzen und Wissen zusammenzubringen und die nötigen Daten zu extrahieren und zu verarbeiten. Die Sprachmodelle können auch von technischen Laien eingesetzt werden. So können beispielsweise innovative Produkte kreiert und neue Geschäftsfelder erschlossen werden. 

Betrachtet man den wirtschaftlichen Kontext können Anwender GPT beispielsweise auf der Cloud Computing Plattform Azure (Azure OpenAI Service) nutzen. Denn hier gibt es die Möglichkeit, auch personenbezogene Daten entsprechend der DSGVO geschützt zu verarbeiten. Die Unternehmen sind allerdings auch selbst angehalten, nur zuverlässige Informationen und Daten zu verarbeiten und die neuen technischen Möglichkeiten verantwortungsvoll zu nutzen. 

( Bildquelle: MaibornWolff GmbH)

Qualifikationen und technische Umsetzbarkeit

Ein Unternehmen, dass plant GPT für Data Thinking einzusetzen, benötigt eine gute Strategie und eine langfristige Planung. Für eine erfolgreiche Umsetzung sind vor allem zwei Punkte essentiell:  

Zunächst ist es natürlich wichtig, die Chancen, Potentiale, aber auch die Risiken von GPT umfangreich zu evaluieren. Parallel dazu hat aber die Einführung und Weiterbildung der Mitarbeitenden in GPT die oberste Priorität. Die Mitarbeitenden müssen unbedingt befähigt werden, das Tool vernünftig und effektiv einzusetzen. In einem ersten Schritt sollten Unternehmen eine verantwortliche Person benennen, die im Umgang mit der Technologie für alle ansprechbar ist. Je nach Größer der Organisation ist es optimal, ein Kompetenzteam zu etablieren, das sich mit dem Thema GPT und allgemein LLMs befasst und das erarbeitete Wissen in der Organisation verbreiten kann. Wertvolles Fachwissen bleibt so auch bei personellen Wechseln im Haus. Weiterbildungen können beispielsweise auch über eine externe Beratung oder im Zuge einer internen Qualifizierung stattfinden. 

Ein zweiter Aspekt, den es zu beachten gilt, wenn LLMs eingesetzt werden sollen, ist die technische Umsetzbarkeit. Unternehmen sollten dabei auf IT-Fachleute zurückgreifen, die idealerweise einen Background im Deep Learning oder sogar im Natural Language Processing haben. Ist ein Unternehmen in der Softwareentwicklung gut aufgestellt und verfügt im besten Fall sogar über eine Data Science Abteilung, sind die Chancen sehr hoch, dass das erforderliche Knowhow zu LLMs und Data Thinking bereits vorhanden ist. Ist dies nicht der Fall, müssen frühzeitig Stellen dafür geschaffen werden oder Unternehmen holen sich Unterstützung von externen Expertinnen und Experten. 

LLMs sind eine Chance für Unternehmen

Viele Unternehmen sind sich der vielfältigen Chancen, die sich dank LLMs wie GPT bieten noch nicht bewusst. Noch ignorieren sie zu viele oder haben Ängste in puncto Datenschutz. Tatsächlich sind die langfristigen Auswirkungen sowohl auf unser Privatleben als auch auf die Geschäftswelt, die die Nutzung dieser Modelle mit sich bringt, noch nicht absehbar. Fakt ist jedoch, dass diese Tools bleiben werden und es für Unternehmen ratsam ist, ihren Nutzen zu erkennen. Sicher auf Microsoft Azure anwendbar, entstehen mit GPT zahlreiche Optionen, nicht nur Data Thinking Prozesse zu optimieren, sondern auch neue Daten-Produkte zu entwickeln und neue Geschäftsfelder zu eröffnen. Dies kann zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden.