Drei wertstiftende Generative-AI Use-Cases für Unternehmen
Generative AI kann mehr, als Texte zu schreiben: Wir schauen live auf drei interessante Use-Cases aus echten Projekten, die Unternehmen Zeit sparen und schnell Mehrwert liefern. Der GenAI-Consultant Marco Frodl gibt dazu Einblick in Ergebnisse und Erfahrungen aktueller AI-Beratungsprojekte:
- Ticket-Klassifizierung: eingehende Sprachanrufe oder E-Mails mit AI klassifizieren, wichtige Fakten strukturiert extrahieren und daraus automatisiert Entwürfe für mögliche Antworten generieren. Die einfachen Supportfälle bearbeitet zukünftig die AI, während die Experten mehr Zeit für die anspruchsvollen Cases haben.
- Smarte Web-Apps: Generative AI kann beim Umgang mit komplexen Formularen in Web-Applikationen massiv unterstützen. Wir schauen auf ein Beispiel zur Erfassung von Kontakt- und Adressdaten, die plötzlich nur noch einen Knopfdruck benötigt und auch per Spracheingabe funktioniert. Der Clou: Die Integration in bestehende Web-Apps gelingt mit wenigen Zeilen (Open Source) Code. Das reduziert Trainings- und Supportaufwände spürbar.
- Datenextraktion aus Dokumenten: Wenn regelmäßig Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahiert werden müssen, schlägt die Stunde von GenAI-Modellen. Mit ihrem Weltwissen können sie beim Auffinden von definierten Daten helfen und sind erfolgreich, wo Machine-Learning-Algos an Grenzen stoßen. Im Showcase finden wir Daten für eine Artikeldatenbank aus unterschiedlichen deutschen, englischen und spanischen PDFs von verschiedenen Lieferanten.
Zielgruppen: CEOs, CTOs, CIOs, IT-Leiter, Produktmanager, AI-interessierte Devs
Marco Frodl ist Principal Consultant für Generative AI bei der Thinktecture AG und konzentriert sich im Bereich der künstlichen Intelligenz auf Generative AI. Ihn fasziniert die Vision, in natürlicher Sprache mit Apps und Devices kommunizieren zu können. Sein Beratungsfokus ist die Entwicklung von AI-Workflows unter Verwendung von LLMs von OpenAI, Anthropic oder Mistral. Er ist Fan von Streamlit, LangChain und LangFuse, weil sich damit komplexe AI-Abläufe kompakt implementieren und fantastisch tracen lassen.
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