Generative KI

Unsere Vision

Generative KI ist die nächste Revolution.

Nach dem Aufstieg des Deep Learning schien der Markt für KI und Big Data auf stetiges Wachstum zuzusteuern. Diese Prognose wurde durch die rasanten Fortschritte und die Popularität generativer KI-Modelle umgeworfen. Das Aufkommen großer Sprachmodelle und Diffusionsmodelle wie GPT und DALL·E von OpenAI hat das Potenzial generativer KI für alle Branchen in den kommenden Jahren gezeigt.

Wir erleben das Entstehen einer neuen Welle von Werkzeugen auf Basis generativer KI, angetrieben von der Leistungsfähigkeit der neuesten Modelle hinter ChatGPT, GitHub Copilot oder Midjourney.

Diese Standardwerkzeuge liefern bereits viel Wert, doch echte Differenzierung entsteht durch eigene Daten und feinabgestimmte Modelle (Fine-Tuning).

Ob sie Standardwerkzeuge nutzen oder anspruchsvollere Anwendungsfälle entwickeln – Unternehmen stehen vor drei großen Herausforderungen:

• Eine kontrollierte Einführung sicherstellen: Die interne Nutzung generativer KI-Werkzeuge muss geregelt werden, mit gezielten Schulungen und etablierten Best Practices.
• Explodierende Rechenkosten vermeiden: Die Nutzung, das Fine-Tuning oder das Training großer Sprachmodelle kann teuer sein, und diese Kosten müssen kontrolliert werden.
• Datensicherheit und Vertraulichkeit gewährleisten: Eine sichere Unternehmensumgebung, in der alle generativen KI-Werkzeuge laufen, muss eingerichtet werden, um die Daten zu schützen.

Unser Angebot

Um diese Herausforderungen zu meistern und jedem Unternehmen die Fortschritte generativer KI zugänglich zu machen, arbeitet Emerton Data an vier Achsen:

Strategie für generative KI

• Begleitung der Unternehmensleitung: Schulung und Strategie
• Strategie für Befähigung und Rollout

Technisches Fundament für generative KI

• Sichere und geschützte interne Bereitstellung
• Infrastruktur für generative KI im Dienst der Anwendungsfälle

Anwendungsfälle für generative KI

• Priorisierung der Anwendungsfälle und Roadmap
• Vom Prototyp zum Produkt (Kundenbewertungen, Informationssuche, Spracherkennung, Bildgenerierung für das Design usw.)

Forschung zu generativer KI

• Fine-Tuning und Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab
• End-to-End-Methodik für Experimente