Für kleine und mittlere Unternehmen stellt sich dabei weniger die Frage, ob Sprachmodelle eingesetzt werden können, sondern wie sie sinnvoll in bestehende Prozesse integriert werden können.
Wie Sprachmodelle mit Unternehmenswissen arbeiten
Damit ein Sprachmodell im Unternehmen nützlich ist, muss es mit unternehmensspezifischen Informationen arbeiten können – zum Beispiel mit Produktdaten, internen Dokumenten oder Prozessbeschreibungen. In der Praxis haben sich dafür drei grundlegende Ansätze etabliert:
In-Context Learning: Informationen werden direkt im Prompt mitgegeben. Das Modell nutzt diese Informationen nur für die aktuelle Anfrage, speichert sie aber nicht dauerhaft. Diese Methode eignet sich z. B. für Textanpassungen, Zusammenfassungen oder Klassifikationsaufgaben.
Fine-Tuning: Dabei wird ein Sprachmodell mit eigenen Daten nachtrainiert, sodass es unternehmensspezifisches Wissen dauerhaft erlernt – etwa für Texte im Corporate Wording oder für spezielle Fachanwendungen. Voraussetzung sind ausreichend strukturierte und qualitativ hochwertige Daten.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Hier greift das Sprachmodell auf eine interne Wissensdatenbank zu und nutzt relevante Dokumente als Grundlage für seine Antworten. Der Vorteil: Inhalte können jederzeit aktualisiert werden, ohne das Modell neu trainieren zu müssen. Dieser Ansatz eignet sich besonders für Wissensmanagement, Support oder Dokumentensuche.
Technische und strategische Entscheidungen
Neben der Frage, wie Unternehmenswissen eingebunden wird, müssen Unternehmen auch entscheiden, welche technische Infrastruktur genutzt werden soll. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten:
● Cloud-Modelle über Schnittstellen (API): schnell einsatzbereit, aber laufende Kosten und externe Datenverarbeitung.
● Selbst betriebene Modelle: mehr Kontrolle über Daten und Systeme, aber höherer technischer Aufwand.
Auch die Wahl zwischen Open Source- und proprietären Modellen spielt eine Rolle. Open Source-Modelle bieten mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten, während proprietäre Modelle oft einfacher zu integrieren und leistungsstärker sind.
Fazit: Nicht das Modell ist entscheidend, sondern der Anwendungsfall
Für Unternehmen ist weniger entscheidend, welches Sprachmodell aktuell das leistungsfähigste ist. Wichtiger ist die Frage, welcher Anwendungsfall gelöst werden soll und wie das eigene Wissen sinnvoll eingebunden werden kann. In vielen Fällen ist es sinnvoll, zunächst mit Pilotprojekten zu starten, Erfahrungen zu sammeln und die technische Infrastruktur schrittweise aufzubauen.
Takeaways
● Sprachmodelle entfalten ihren Nutzen erst, wenn sie mit Unternehmenswissen arbeiten können.
● Dafür gibt es verschiedene Ansätze wie In-Context Learning, Fine-Tuning oder RAG.
● Unternehmen sollten sowohl technische als auch organisatorische Fragen frühzeitig klären.
● Ein schrittweiser Einstieg über Pilotprojekte ist für viele KMU sinnvoll.
Quellen und weiterführende Links
- Mehr über die Vorteile von Retrieval Augmented Generation (RAG): https://www.ibm.com/topics/retrieval-augmented-generation
- Stanford Foundation Models Report über technische Grundlagen, Anwendungsbereiche und Risiken von LLM: https://crfm.stanford.edu/report.html
- Der Ergosign KI-Kompass zur Rollendefinition von KI in Projekten: https://ergosign.de/de/insights/blog/ki-kompass
