AiSEC Blog #1

AI-Technologien haben seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 drastisch an Bedeutung gewonnen. In der heutigen Zeit gibt es endlose Angebote für die verschiedensten Anwendungsfälle. Dementsprechend beliebt sind solche Technologien nicht nur im privaten Umfeld, sondern auch an Schulen, Universitäten und dem Arbeitsplatz. Während ChatGPT und dergleichen viele Aufgaben erleichtern und genau für solche Zwecke eingesetzt werden sollten, darf man allerdings nicht vergessen, wie diese Technologien zu den Informationen gekommen sind, um Fragen beantworten zu können, die ihnen gestellt werden oder um andere Funktionalitäten erfüllen zu können. Sie können dies, da sie ständig dazulernen und zwar mit den Daten, die mittels Anfragen eingespielt werden.

Um die Auswirkungen davon deutlicher zu zeigen, hier ein Beispiel-Szenario:

Eine Mitarbeiterin möchte Verbesserungsvorschläge zu einem Flyer haben, mittels dessen auf eine neue innovative Lösung des Unternehmens aufmerksam gemacht werden soll. Dafür füttert sie ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT mit allen Informationen, die auf den Flyer kommen sollen, sowie Hintergrundinformationen zu dem Produkt, damit der Flyer so informativ wie möglich ist. Außerdem definiert sie die Zielgruppe, die mit diesem Flyer erreicht werden soll. Nun mag das LLM einen guten, auf die Zielgruppe angepassten Flyer erstellt haben, aber zeitgleich lernt das Modell auch, dass diese Zielgruppe mit einer derartigen Technologie angesprochen werden kann und wird bei zukünftigen Anfragen in dem Sektor zu dieser Zielgruppe, diese Technologie und dieses Flyerdesign als Antwort bieten. Dadurch verliert das ursprüngliche Unternehmen nicht nur seinen Vorteil durch die innovative Idee, da dieses firmeneigene geistige Eigentum jetzt Teil des Antwortschatzes ist und somit anderen Unternehmen als Lösung präsentiert wird, sondern das neue Flyerdesign, weswegen dieses Tool überhaupt erst involviert wurde, wird wahrscheinlich auch anderen Unternehmen angezeigt und somit geht auch der Marketingwert, der durch den Flyer gewonnen werden sollte, verloren. Dadurch hat das Unternehmen nicht nur keinen Wert geschaffen, sondern sogar Wert und möglicherweise sogar einen Wettbewerbsvorteil verloren.

Wie kann man also die Vorteile, die LLMs und andere AI-Technologien bieten, nutzen, ohne sensible Daten zu verlieren?

Eine Lösung ist es, LLM Modelle und andere AI-Modelle on-premise bei sich selbst zu implementieren. Technologien wie Retrieval Augmented Generation (RAG) bieten zusätzlich die Möglichkeit, dass die Modelle spezifisches Fachwissen zuerst nachschlagen, indem sie Datensätze nach diesem Wissen durchsuchen, bevor sie antworten und dadurch nicht nur präzisere und korrektere Antworten liefern, sondern zusätzlich auf firmeninterne Daten trainiert werden können und somit firmenspezifische Anfragen bearbeiten können. Mittels dieses Ansatzes kann nicht nur die Verarbeitung und Speicherung von sensiblen Firmendatensätzen verhindert werden, während AI-Technologien dennoch als Hilfsmittel verwendet werden können, sondern firmeninterne Datenschätze können verwendet werden, um auf das Unternehmen angepasste Antworten oder Ideen zu liefern.

Wie kann eine solche auf ein Unternehmen angepasste Antwort aussehen?

• AI kann dafür verwendet werden, einen auf das Unternehmen und die Kundengruppen des Unternehmens angepassten Flyer zu erstellen. Pro Kundengruppe wird automatisch ein Flyer mit für diese Kundengruppe interessantesten Produkten erstellt, mit einem für diese Kundengruppe ansprechenden Design, während das Corporate Design eingehalten wird.
• Ein Mitarbeiter hat eine spezifische Frage zu einem firmeninternem Prozess. Die AI-Lösung schlägt alle Informationen, die mit diesem Prozess zusammenhängen in der firmeneigenen Datenbank nach und liefert keine generische Antwort zu dieser Art von Prozess, sondern eine konkrete Antwort basierend auf Unternehmens-Policies.

Genau diese Vorteile und noch viele weitere Vorteile bietet unsere Lösung AiSEC. Nähere Infos finden Sie unter: https://wiki.spinx.at/en/aisec 

Es folgen in den nächsten Monaten weitere Blog-Einträge, die die Technik hinter AiSEC genauer beschreiben werden, mit Fokus darauf, was schon technisch möglich ist, was wir bereits anbieten und wo wir im globalen Umfeld stehen sowie einem Beitrag über unsere Vision und was wir für die Zukunft von AiSEC noch alles geplant haben.