LLMs für Unternehmen – echte Marktdifferenzierung dank maßgeschneiderter Lösung
Skynet lässt grüßen – die Evolution der Unternehmens-KI
Erinnern Sie sich an Skynet aus Terminator? Die KI, die ihre menschlichen Schöpfer überflüssig machte und die Kontrolle übernahm? Zum Glück ist unsere Realität weit entfernt von dieser düsteren Vision.
Doch was, wenn Unternehmen heute tatsächlich eine KI entwickeln könnten? Eine Künstliche Intelligenz, die selbstständig agiert – allerdings nicht gegen, sondern für sie?
Large Language Models (LLMs) revolutionieren derzeit die Geschäftswelt. Doch wer auf Standardlösungen setzt, läuft Gefahr, sich im Meer der generischen KI-Anwendungen zu verlieren.
Der wahre Wettbewerbsvorteil entsteht erst, wenn Unternehmen ihre eigenen maßgeschneiderten LLMs entwickeln, angereichert mit unternehmensspezifischem Wissen durch Retrieval Augmented Generation (RAG).
In diesem Artikel zeige ich, warum „One-Size-Fits-All“-LLMs nicht ausreichen und wie Business-KI der nächsten Generation Unternehmensprozesse nicht nur unterstützen, sondern aktiv gestalten kann.
Was sind LLMs und warum nutzen Unternehmen sie?
Large Language Models (kurz: LLMs) wie GPT-o1 oder Llama 3.3 sind auf breiten Datensätzen trainiert und können Sprache verstehen sowie generieren. Unternehmen setzen sie bereits ein für:
- Kundenservice (z. B. automatisierte Chatbots)
- Content-Erstellung (z. B. Blogartikel oder Produktbeschreibungen)
- Datenanalyse (z. B. Extraktion von Informationen aus Dokumenten)
- Automatisierung von Geschäftsprozessen
Doch hier liegt das Problem: General Purpose LLMs sind generisch. Sie können keine unternehmensspezifischen Fragen beantworten oder geschäftskritische Entscheidungen unterstützen.
Die Lösung? Maßgeschneiderte LLMs, angereichert mit spezifischem Unternehmenswissen.
Mehr zu den Vorteilen von Open-Source-LLMs finden Sie in unserem Artikel hier.
Maßgeschneiderte LLMs: Warum „One-Size-Fits-All“ nicht funktioniert
Ein Unternehmen ist nur so gut wie sein Wissen – und dieses Wissen steckt oft in internen Datenbanken, Dokumentationen, E-Mails oder Support-Tickets. Ein Standard-LLM hat darauf keinen Zugriff.
Herausforderungen mit generischen LLMs:
- Antworten basieren nur auf dem öffentlichen Internetwissen
- Keine Verknüpfung mit firmenspezifischen Daten
- Datenschutzrisiken bei der Nutzung von Cloud-basierten KI-Modellen
Die Lösung: Retrieval Augmented Generation (RAG)
Hier kommt RAG ins Spiel. RAG kombiniert ein LLM mit einer dynamischen Wissensdatenbank. Diese stellt unternehmensspezifische Informationen bereit, ohne dass das LLM neu trainiert werden muss.
Retrieval Augmented Generation (RAG) – der Wegbereiter für eine Business-KI
Wie funktioniert RAG?
Statt sich nur auf die fest verdrahteten Trainingsdaten zu verlassen, greift das LLM bei einer Anfrage in Echtzeit auf interne Unternehmensquellen zu.
RAG ist eine Architektur, welche das Information Retrieval (Abruf von Wissen) mit generativer KI (LLMs) kombiniert. Dadurch können KI-Modelle nicht nur auf statische Trainingsdaten zugreifen, sondern auch dynamisch externe Wissensquellen und Unternehmensinhalte nutzen. So liefern sie genauere und aktuellere Antworten.
Retrieval (Abruf): Das System durchsucht eine externe Datenquelle (z. B. eine Datenbank, ein Dokumenten-Repository oder das Internet), um relevante Informationen zu finden. Um die Suche nach tatsächlich relevanten Inhalten zu verbessern, werden die Dokumente zum Beispiel in einer Vector DB oder Graph DB abgelegt.
Augmentation (Anreicherung): Die gefundenen Informationen werden mit der Anfrage kombiniert und in das LLM eingespeist.
Generation (Erstellung): Das LLM nutzt sowohl die ursprüngliche Frage als auch die gefundenen Informationen, um eine präzisere und kontextbezogene Antwort zu generieren.
Die Kunst beim Aufbau eines RAG-System liegt darin, die für den Use Case tatsächlich relevanten Ausschnitte aus den vorhandenen Dokumente zu finden. Hier sind zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten denkbar. Wer auf die richtigen Methoden setzt, kann die maximale Leistungsfähigkeit aus dem RAG herausholen:
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Chunk Optimisation
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Integration von Metadaten
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Query Decomposition und Query Rewriting
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Finetuned Embedding Models
Viele Unternehmen implementieren ihre eigenen RAG-Lösungen derzeit mit Low-Code- oder No-Code-Plattformen.
Dies mag zwar eine schnelle Lösung sein. Allerdings muss man so häufig Abstriche bei Qualität, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit machen. Insbesondere in Bezug auf Datenintegration und Preprocessing stoßen diese Lösungen an ihre Grenzen.
Ein Beispiel, um den Unterschied zwischen einer RAG-LLM- und einer General-Purpose-LLM-Lösung zu veranschaulichen:
Ein Ingenieur fragt:
„Welche Lösungen gibt es für das Überhitzungsproblem der Maschinenserie XY?“
Ein Standard Large Language Model gibt allgemeine technische Erklärungen aus dem Web.
EIn RAG-gestütztes Large Lanugage Model holt zusätzlich relevante Unternehmensdokumente wie Wartungsberichte oder Erfahrungswerte aus früheren Projekten. Das Ergebnis? Faktenbasierte, individuell angepasste Antworten statt generischer Vermutungen.
Mehr zu Sicherheitsaspekten von LLMs in Unternehmen finden Sie in unserem Artikel hier.
Folgt die eigene Business AI als nächster Schritt nach LLMs?
RAG erweitert LLMs um Unternehmenswissen – aber was, wenn eine KI mehr kann als nur Informationen bereitstellen?
Eine Business AI geht noch weiter.
Von passiver KI zu proaktiver Unternehmenssteuerung:
- Autonome Prozesse: Eine Business-KI könnte selbstständig Aufträge auslösen, Bestellungen tätigen oder Vertragsverhandlungen vorbereiten.
- Datengetriebene Entscheidungen: Eine KI kann Trends erkennen und proaktiv Handlungsempfehlungen geben.
- Interne Automatisierung: Von HR-Prozessen bis zu Supply-Chain-Optimierungen.
Hierzu ein Beispiel:
Ein LLM beantwortet Support-Anfragen. Ein Business-AI-System erkennt repetitive Probleme und informiert automatisch das Produktentwicklungsteam.
Franklyn: Unsere KI-Plattform für Business AI
Um diesen Wandel zu beschleunigen, haben wir mit Franklyn eine modulare GenAI-Architektur entwickelt.
Franklyn bietet:
- Flexible Integration mit Unternehmensdaten
- Self-hosted LLMs für maximale Datensicherheit
- Modularer Aufbau für individuelle Anpassungen
Diese Plattform ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-Assistenten zu entwickeln, die echte Prozesse automatisieren und optimieren.
Kein Skynet, aber eine Revolution?
Zum Glück müssen wir keine Skynet-Szenarien befürchten. Doch Unternehmen, die auf maßgeschneiderte LLMs mit RAG setzen, haben einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil:
- Intelligente Datenintegration statt statischer Modelle
- Bessere, faktenbasierte Entscheidungen
- Mehr Automatisierung und Effizienzsteigerung
Für Unternehmen empfiehlt es sich, frühzeitig in maßgeschneiderte LLMs mit RAG zu investieren. So kann die digitale Transformation nicht nur gemeistert, sondern aktiv gestaltet werden. Dazu können sie Expert*innen im eigenen Unternehmen ausbilden oder Fachkräfte rekrutieren. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, externe Fachkräfte oder Firmen beauftragen.
