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Generative AI und LLM Usecase-Finder

Generative AI und LLM-Usecase Finder

Generative AI ist eine Art von künstlicher Intelligenz (Ki), die darauf abzielt, etwas Neues zu schaffen, wie zum Beispiel Texte, Bilder, Musik oder Videos. Im Gegensatz zu anderen Arten von KI, die darauf ausgelegt sind, vorhandene Informationen zu analysieren oder spezifische Aufgaben zu erledigen, versucht generative AI, etwas Neues zu erschaffen, basierend auf dem, was sie aus einer grossen Menge von Daten gelernt hat. Sie verwendet Muster und Strukturen in den Daten, um neue Inhalte zu generieren, die denen ähneln, die sie zuvor gesehen hat. Es ist sozusagen eine kreative Maschine, die in der Lage ist, auf eine Art und Weise zu denken und zu erschaffen, wie es zuvor nur Menschen vorbehalten war. Generative AI wird in vielen Bereichen eingesetzt, von der Kunst und Unterhaltung bis hin zu Forschung und Entwicklung.

Ein LLM (Large Language Model) ist ein Computerprogramm, das speziell dafür entwickelt wurde, Texte zu verstehen und zu generieren. Es kann Fragen beantworten, Gespräche führen, Texte übersetzen und vieles mehr. LLMs werden mit grossen Mengen von Text trainiert, so dass sie lernen, wie man in verschiedenen Situationen passend reagiert. Ein bekanntes Beispiel für ein solches Modell ist ChatGPT von OpenAI. Aber auch Google Gemini oder SwissGPT von AlpineAI sind LLMs.

Der Ausdruck Generative AI oder auch LLM Usecases bezeichnet Anwendungen, die mit einem LLM umgesetzt werden können. LLMs haben den grossen Vorteil, dass sie unsere menschliche Arbeit ergänzen oder skalieren können. Natürlich können LLMs nicht jede beliebige menschliche Fähigkeit oder Arbeit unterstützen. Es gibt die erfolgreiche, sinnvolle und zielführenden LLM Anwendungen bzw. Usecases von LLMs zu finden.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) sollte für die Nutzer einen Mehrwert schaffen und sie in ihrer täglichen Arbeit optimal unterstützen. Dafür ist es jedoch notwendig, dass die Anwender die relevanten Anwendungsfälle und Nutzungsmöglichkeiten eines LLMs kennen und identifizieren können. Ein unnötiger Einsatz von LLMs, bei dem das Modell nicht benötigt wird, führt lediglich zu einer Verschwendung von Ressourcen. Wird ein LLM hingegen inkorrekt oder für unpassende Anwendungen eingesetzt, kann dies sogar zu einem erhöhten Arbeitsaufwand für die Mitarbeitenden führen. Es ist essenziell zu verstehen, dass nicht jedes Unternehmen dieselben Anwendungsfälle für LLMs hat. Vielmehr muss jedes Unternehmen individuell ermitteln, welche Anwendungsfälle für seine Organisation wertvoll sind.

In meiner Recherche habe ich verschiedene Werkzeuge, Vorlagen und Methoden betrachtet, die bei der Identifizierung geeigneter LLM-Anwendungsfälle hilfreich sein können. Besonders inspirierend waren die Ansätze von Datentreiber und der AI Foundation. Auf dieser Basis habe ich den LLM-Usecase Finder als eine Vorlage erstellt, mit der ihr geeignete Anwendungen für LLMs in eurer Organisation identifizieren könnt.

Im ersten Schritt solltet ihr alle Daten und Grundlagen in Ihrem Umfeld erfassen, die sich für die Nutzung in einem LLM eignen. Diese Informationen tragt ihr in die erste Spalte meiner Vorlage ein. Sobald dies erfolgt ist, überlegt ihr, welche Funktionen und Prozesse durch das LLM unterstützt werden könnten und schreibt dies in die Felder der zweiten Spalte. Daraus ergeben sich verschiedene Ausgaben, die das Ergebnis des Einsatzes des LLMs darstellen. Diese Ausgaben gehören in die dritte Spalte.

Anschliessend durchlauft ihr den Prozess erneut, beginnt diesmal jedoch mit den gewünschten Ausgaben in der letzten Spalte. Konzentriert euch dabei auf eure eigenen Wünsche, die eurer Kollegen und natürlich auch auf die Wünsche und Bedürfnisse eurer Kunden. Wechselt dann dann zur mittleren Spalte und tragt die erforderlichen Funktionen und Anwendungen ein. Abschliessend ergänzt ihr in der ersten Spalte die passenden Eingabedaten.

Indem ihr diesen Prozess zweimal durchlauft – einmal von vorne und einmal von hinten – legt ihr eine solide Grundlage für die ersten LLM-Anwendungsfälle bzw. Anwendungen in eurem Team oder in eurem Unternehmen.

Die Vorlage könnt ihr über den folgenden Button kaufen und dann direkt runterladen.

Der LLM-Usecase Finder richtet sich an alle, die ihren Arbeitsalltag und ihre Unternehmensprozesse mit Generative AI und LLMs optimieren und erweitern wollen.

Der LLM-Usecase Finder lohnt sich auch für alle, die bereits mit Technologien, wie ChatGPT arbeiten. Mit dem LLM-Usecase Finder erhaltet ihr nochmal komplett neue Ideen.

Wenn ihr die wichtigsten Anwendungen für euer LLM gefunden habt, testet sie am besten direkt mal aus. Dazu könnt ihr Tools, wie ChatGPT, SwissGPT, Gemini oder Perplexity verwenden. Gebt dem LLM die benötigten Daten und formuliert die Aufgabenstellung für das LLM.

Aber Achtung, das Formulieren der Aufgabenstellung kann euch vor die nächste Herausforderung führen. Ihr werdet schnell merken, dass eine die Formulierung einer präzisen und genauen Aufgabenstellung genauso wichtig ist, wie das Finden der passenden Usecases. Schaut euch dazu gern meine Prompt-Anleitung inkl. Vorlage zum Prompt-Erstellen an.

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Generative AI Workshop

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