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Arbeit als Cloud Consultant

Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen

Von der Durchführung von Workshops, über die Entwicklung von Proof-Of-Concepts bis zur Implementierung von produktionsreifen AI Prozessen:

 Wir helfen bei der Implementierung von AI in Ihrer Organisation – ohne den Schutz Ihrer Daten zu vernachlässigen.

 

Nutzen Sie das Potential von AI

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Dokumente erfassen und generieren

Standardverträge, Geschäftsbedingungen, Gesetzesänderungen oder Unternehmensrichtlinien bestehen oft aus viel Text und kosten Zeit in der Bearbeitung. AI-Modelle helfen bei der automatischen Erfassung zentraler Informationen und können bei der Generierung neuer Dokumente viel Zeit ersparen. 

 

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Automatisierung

Die Automatisierung von Prozessen durch AI kann die Effizienz in vielen Geschäftsbereichen steigern. Von der Lagerverwaltung bis zur Kundenkommunikation können repetitive Aufgaben automatisiert, wodurch die Betriebskosten senkt und die Produktivität erhöht.

 

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Daten einfach durchsuchen

Durch LLMs können große Mengen an Text durchsuchbar gemacht werden. So können Verträge, Compliance-Vorschriften oder interne Wikis einfach abgefragt werden. 

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Kosteneffizient

Durch den Einsatz von AI-Lösungen in der Cloud (zum Beispiel AWS oder Azure) sind keine eigenen Grafikkarten mehr notwendig für fortschrittliche AI-Lösungen. Leistungsfähige Modelle wie GPT-4 sind verfügbar mit einfachen pay-per-use Abrechnungsmodellen.

Herausforderung beim Einsatz von AI

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Datensicherheit

Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO ist eine Herausforderungen bei der Implementierung von AI-Lösungen.

Auch bei der Cloud-Nutzung ist es jedoch möglich, dass die eigenen Daten nicht weitergegeben werden. 

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Kosten

Der unbedachte Einsatz von Top-Modellen kann schnell sehr teuer werden. Bei fehlendem Know-How, welche Lösung für welchen Anwendungsfall angemessen ist, entstehen für Unternehmen schnell unnötig hohe Ausgaben.

 

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Anwendungsfälle

Unternehmen haben ihre Daten nicht optimal aufbereitet und wissen nicht, wie sie die AI für ihre bestehenden Daten und Prozesse nutzen können. 

Wie sieht eine AI Lösung aus?

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Mit Dokumenten chatten

Intern nutzen wir einen Chatbot, bei dem Mitarbeiter eine einfache Schnittstelle zu allen Dokumenten zur Verfügung gestellt bekommen. 

Ähnliche Chatbots haben wir für viele Kunden erstellt, bei denen wir Vertragsdaten, Compliance-Richtlinien oder Wissensdatenbanken für Kunden in ein AI-Model integriert haben.

 

Unsere Workshops

Wir bieten Workshops an, um Ihrem Unternehmen den Einstieg in AI zu erleichtern. 

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Workshop 1 OpenAI

Grundlagen von Enterprise AI

Das Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmern ein praxisnahes Verständnis für die Möglichkeiten und Herausforderungen der Implementierung von künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozessen zu vermitteln.

OpenAI Workshop Miniaturbild
Workshop 1 OpenAI

OpenAI Enablement Workshop

Erfahren Sie in unserem ‚OpenAI Enablement Workshop‘, wie Sie OpenAI-Technologien für die Entwicklung von Chatbots und KI-Anwendungen nutzen, um Ihre Geschäftsprozesse effektiv zu optimieren.

Ablauf eines AI Projekts

Kick-Off Workshop und Potenzial Analyse

Im Workshop identifizieren und entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen Use Cases

  • Entdecken Sie das Potenzial von GPT und OpenAI
  • Identifikation von Anwendungsfällen
  • Entwicklung von neuen Möglichkeiten
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Entwicklung eines Prototypen

  • Einrichtung der notwendigen Infrastruktur und Umgebung für die Modelle und die Applikation.
  • Identifizierung geeigneter Modelle für den Anwendungsfall.
  • Durchführung einer Pilotphase, um die Implementierung in Ihrem Unternehmen und Ihrem Anwendungsfall zu testen.
  • Integration der ausgewählten Modelle in Ihre freigegebenen Systeme und Datenbestände.
  • Testen der Modelle in einer kontrollierten Umgebung, um ihre Leistung und Zuverlässigkeit zu überprüfen.
  • Schulen des Personals in der Bedienung und Wartung der Umgebung.
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Überwachung und Optimierung

  • Überwachen der Leistung der OpenAI-Modelle und sammeln von Feedback der Endnutzer.
  • Analyse der gesammelten Daten, um mögliche Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
  • Aktualisierung der Modelle und Prozesse basierend auf den gesammelten Erkenntnissen.
  • Erstellung von Berichte, um die Leistung und den ROI der OpenAI-Implementierung zu bewerten.
  • Planung und Implementierung von regelmäßige Updates und Schulungen, um die OpenAI-Modelle aktuell und effektiv zu halten.
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Mehr Infos in unserem Whitepaper

Enterprise ChatGPT Whitepaper

Enterprise ChatGPT in der Praxis

 

 

3 Anwendungsfälle mit OpenAI – Datenschutzkonform und mit Referenzarchitektur.

In diesen Whitepaper präsentieren wir praxisnahe Anwendungsfälle sowie konkrete Handlungsempfehlungen, die Unternehmen dabei unterstützen, AI effektiv und gewinnbringend einzusetzen.

FAQ

Hier finden Sie die Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Wie sicher sind unsere Daten?

Die Daten werden nicht mit OpenAI, Azure oder AWS geteilt und werden nicht zu Trainingszwecken genutzt. Wir raten Unternehmen generell vom Einsatz von ChatGPT ab (hier werden die Daten mit OpenAI geteilt). Mit Lösungen in der Cloud können die gleichen Ergebnisse ohne Kompromisse beim Datenschutz erzielt werden. 

Die Lösungen sind DSGVO-konform. Bei sicherheitskritischer Infrastruktur ist es zudem möglich, Open-Source Models auf on-Premise zu verwenden.

 

Welche AI Models empfehlt ihr?

Meist arbeiten wir mit Microsoft Azure und deren GPT-Modellen von OpenAI. Die Wahl des spezifischen Models hängt stark vom Use Case ab, die Kosten unterscheiden sich stark (so ist GPT-4 ca. 20x teurere als GPT-3.5). Je nach Anwendungsfall arbeiten wir auch mit Open Source Modellen wie Llama oder Mistral. 

Ist die Lösung skalierbar?

Ja, die Lösungen sind skalierbar und unterstützen auch eine hohe Anzahl von Usern und Anfragen. Der Preis steigt in der Regel linear mit der Nutzung (pay-per-use).

Wie wird die Qualität der Antworten gewährleistet?

Abhängig vom Anwendungsfall empfehlen wir, spezielle Evaluationstests zu erstellen und einen kontinuierlichen Feedback Zyklus mit den Anwendern zu etablieren. Im Fall von der Abfrage von Unternehmensdaten ist es zudem möglich, die Quellen der Dokumente als Teil der Antwort mitzugeben. Das hilft, Halluzinationen vorzubeugen.

Wie lange dauert es bis zu einem funktionshähigen Prototypen?

Einen ersten Prototypen erstellen wir in der Regel innerhalb von zwei Wochen. 

Ihr Ansprechpartner

Migration Team 1

Phillip Pham

Geschäftsführer und Experte für AI Lösungen

Phillip Pham arbeitete vor Pexon mehrere Jahre bei IBM als Cloud & AI Consultant und setze dort viele Projekte im Bereich Conversational AI, Data Engineering und Cloud-Infrastruktur um. 

Seine Expertise erstreckt sich von der Datenaufbereitung und -analyse bis hin zur Implementierung von produktionsreifen AI-Lösungen.