Bei xidata erhalten Sie nicht nur maßgeschneiderte Lösungen, sondern auch eine persönliche Betreuung, die auf Ihre individuellen Bedürfnisse eingeht. Unsere Flexibilität und Schnelligkeit ermöglichen es, effizient innovative KI-Lösungen zu entwickeln. Mit unserer langjährigen Erfahrung, sowohl im Bereich KI & Machine Learning als auch im Unternehmensumfeld, wissen wir, wie wir Herausforderungen meistern und KI-Lösungen erfolgreich implementieren. Von der ersten Idee bis zur finalen Umsetzung stehen wir Ihnen mit vollem Einsatz zur Seite, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus Ihrer KI-Investition herausholen.

Eine individuelle KI-Lösung ist nicht automatisch die bessere Wahl. Standard-Tools können gut genutzt werden, um einfache, isolierte Aufgaben abzudecken, ohne dabei spezifische Anforderungen oder komplexe Prozesse zu berücksichtigen.

Wenn Sie jedoch ein eigenes KI-Produkt entwickeln oder geschäftskritische Prozesse automatisieren wollen, ist eine maßgeschneiderte Lösung die bessere Wahl - sowohl im Hinblick auf die Qualität der Ergebnisse als auf die Kosten. Denn die großen Vorteile einer maßgeschneiderten Lösung sind: 

• Unternehmensspezifische Prozesse und Abläufe können exakt abgebildet werden.
• Fehlerfreie Ergebnisse und verlässliche Prozesse durch Validierung und Tests, die speziell auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
• Deutlich verbesserte Ergebnisse durch Fine-Tuning und Model-Anpassungen anhand Ihrer Unternehmensdaten.
• Die Lösung lässt sich tief in Ihre Systeme oder Produkte integrieren.
• Ihre sensiblen Unternehmensdaten bleiben geschützt und in Ihrer Hand.

Ja, auf jeden Fall. Wenn Sie bereits einen Prototypen oder eine Custom GPT erstellt haben, ist das toll! Dadurch sind die Anforderungen oft klarer und wir können den Prototypen zu einer produktiven, vollständig in Ihre Systeme integrierten KI-Anwendung weiterentwickeln. Wir steigen genau dort ein, wo Sie gerade stehen und helfen Ihnen bei allen Schritten, bei denen Sie Unterstützung benötigen.

Je nach Ihrem Bedarf können wir Sie auf unterschiedliche Weise unterstützen. Wir können die komplette Umsetzung übernehmen und die KI-Lösung für Sie entwickeln oder gemeinsam mit Ihrem Entwickler-Team an der Lösung arbeiten. Alternativ können wir Sie beratend begleiten und mit unserem langjährigen Know-how unterstützen, während Ihr Team die Entwicklung vorantreibt.

Aus unserer Erfahrung ist es entscheidend, frühzeitig einen erfahrenen Experten im Bereich KI und Machine Learning einzubeziehen. Dank der neuesten KI-Tools kann in relativ kurzer Zeit ein Prototyp erstellt werden. Die Entwicklung einer produktionsreifen KI-Anwendung, die konsistente und fehlerfreie Ergebnisse liefert, ist jedoch eine weiterhin eine komplexe Aufgabe und erfordert deutlich mehr Expertise. So können von Beginn an die richtigen Weichen gestellt und teure Fehler vermieden werden.

Mit KI lassen sich bereits viele Probleme lösen, aber nicht alle. Die Umsetzbarkeit einer Idee hängt von mehreren Faktoren ab, u.a. von verfügbaren Daten, erwarteter Güte und spezifischen Anforderungen. Um bereits vor der vollen Entwicklung sicherzugehen, dass Ihre Idee realisierbar ist, starten wir mit einem Proof of Concept (PoC) und prüfen die Machbarkeit. Dadurch validieren wir sehr früh, ob und wie Ihre Ziele erreicht werden können, um Fehlinvestitionen zu vermeiden.

Falls der PoC zeigt, dass eine vollständige Umsetzung nicht möglich ist, können wir das Projekt beenden oder die Lösung in einer angepassten Variante implementieren, die Ihnen trotzdem hilft. Denn auch wenn beispielsweise ein Kernprozess nicht zu 100% automatisiert werden kann, sondern "nur" zu 60%, bedeutet das enorme Kosteneinsparungen sowie potentiell höhere Qualität und Geschwindigkeit.

Ja, KI kann datenschutzkonform eingesetzt werden, unter Beachtung der Bestimmungen der DSGVO. Dies bedeutet, dass für die Verarbeitung personenbezogener Daten dieselben Regeln gelten wie für andere Softwareanwendungen und entsprechende Datenschutzmaßnahmen implementiert werden müssen.

Für den Einsatz von Large Language Models gibt es verschiedene Optionen, die je nach Anwendungsfall abgewogen werden können. Dazu gehören die Verwendung von Open-Source-Modellen, lokal gehosteten Modellen, die Nutzung von APIs cloud-basierter Modelle oder private Cloud-Dienste wie Azure OpenAI (Microsoft).

Es gibt Möglichkeiten sicherzustellen, dass die Daten nicht für das Training von öffentlich zugänglichen KI-Modelle verwendet werden. Zum einen werden für die meisten Anwendungen im Bereich des Machine Learnings keine Large Language Models (LLMs) benötigt. In solchen Fällen können die Modelle komplett lokal entwickelt und trainiert werden, wodurch man die volle Kontrolle über die eigenen Daten behält.

Wenn LLMs genutzt werden sollen, stehen verschiedene Optionen zur Verfügung. Bei der Verwendung von Drittanbieter-APIs ist es wichtig zu prüfen, was mit den Daten geschieht, und entsprechende Vereinbarungen zu treffen. Beispielsweise ermöglicht OpenAI die Option, dass die Daten nicht für das Training verwendet werden. Alternativ können auch sicherere Optionen wie die private Cloud (z. B. Azure OpenAI) oder Open-Source-Modelle in Betracht gezogen werden, die lokal gehostet werden können.

Es gibt also Möglichkeiten, die Sicherheit der eigenen Daten zu gewährleisten und eine Lösung zu finden, die den spezifischen Anforderungen entspricht.

Beim Einsatz von Generativer KI besteht die Gefahr von fehlerhaftem Output. Bei unzureichender Datenbasis neigen LLMs dazu, Fakten zu erfinden (Halluzinationen) und sind anfällig für Bias, der sich in den generierten Inhalten widerspiegeln kann. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass KI-Modelle zur Erzeugung unerwünschter oder sogar schädlicher Inhalte verwendet werden.

Um diese Risiken zu begrenzen, ist regelmäßige Überprüfung und Validierung der KI-Modelle wichtig. Performance-Metriken ermöglichen eine Bewertung der Qualität, während Risiko-Metriken helfen, potenzielle Gefahren zu erkennen. Um zu gewährleisten, dass keine falschen Informationen generiert werden, ist die Nutzung von Retrieval Augmented Generation (RAG) eine effektive Methode. Durch die Kombination eigener Daten mit einem LLM können Antworten mit Quellangaben generiert werden, was die einfache Nachvollziehbarkeit der generierten Inhalte ermöglicht.

Generative KI ist eine Form der KI (künstliche Intelligenz), die anhand von Vorgaben und vorhandenen Informationen neue Inhalte generiert. Dabei kommen KI-Verfahren wie neuronale Netzwerke, Machine Learning und Deep Learning zum Einsatz, um Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte oder Programmcode zu erzeugen. Die aktuellen Modelle nutzen in der Regel Transformer-Architekturen.

Bekannte Beispiele für generative KI sind Sprachmodelle (Language Models), wie GPT-3 oder GPT-4, sowie darauf aufbauende Chatbots wie ChatGPT und Bildgeneratoren wie Stable Diffusion und DALL-E.

Large Language Models (LLMs) sind ein Teilbereich der Generativen KI. Es handelt sich hierbei um große Sprachmodelle, die darauf trainiert sind, ein Textverständnis zu erreichen und natürliche Sprache zu generieren. Sie erlernen statistische Beziehungen aus Textdokumenten während eines rechenaufwändigen Trainingsprozesses. LLMs können für Textgenerierung verwendet werden, indem sie einen Eingabetext nutzen und wiederholt das nächste Token oder Wort vorhersagen.

Beispiele für LLMs sind die GPT-Serie (OpenAI), Gemini (Google), sowie Open Source Modelle wie die Llama-Serie (Meta) oder Modelle von Mistral AI.

Unter Generative AI for Everyone wird von DeepLearning.AI ein hilfreicher Kurs zum Thema „Generative KI“ angeboten, für den kein Vorwissen erforderlich ist.