Wie Sie Ihr Unternehmen KI-fit machen
Ein Leitfaden für Führungskräfte zur digitalen Transformation
Willkommen zu dieser Präsentation über die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen. Wir werden die wichtigsten Konzepte, Technologien und Strategien erkunden, die Ihnen helfen, Ihr Unternehmen für das KI-Zeitalter fit zu machen.
CH
by Clemens Hoenig
Einführung & Grundlagen
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Die digitale Transformation heute
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Technologien zu integrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
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Schlüsselbegriffe und Definitionen
Wir klären wichtige Begriffe wie Automatisierung, KI-Agents und maschinelles Lernen.
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Evolution der Automatisierung
Von klassischer Automatisierung bis hin zu KI-gestützten Prozessen - wir betrachten die Entwicklung.
Automatisierung vs. KI-Agents
Automatisierung
- Regelbasierte Prozesse
- Wiederholbare Aufgaben
- Begrenzte Flexibilität
KI-Agents
- Lernfähige Systeme
- Komplexe Entscheidungen
- Hohe Anpassungsfähigkeit
Evolution der Automatisierung
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Klassische Automatisierung
Mechanische und einfache elektronische Systeme für repetitive Aufgaben.
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Prozessautomatisierung
Softwaregesteuerte Automatisierung von Geschäftsprozessen.
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Robotische Prozessautomatisierung (RPA)
Softwareroboter ahmen menschliche Interaktionen nach.
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Intelligente Automatisierung
Integration von KI und maschinellem Lernen in Automatisierungsprozesse.
RAG-Systeme: Einführung
Was sind RAG-Systeme?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf mit Textgenerierung.
Funktionsweise
RAG nutzt große Datenbanken, um relevante Informationen abzurufen und in generierte Antworten einzubinden.
Vorteile für Unternehmen
Gesteigerte Präzision, unternehmensspezifische Antworten und skalierbare Wissensverwaltung.
RAG-Systeme: Implementierung
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Technische Umsetzung
Aufbau einer robusten Architektur für Datenspeicherung und -abruf.
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Monitoring
Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Systemleistung.
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Anwendungsbeispiele
Interne Nutzung für Onboarding, externe Nutzung im Kundenservice.
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Zukunftsperspektiven
Entwicklung zu multimedialen Wissenssystemen und personalisierten Lösungen.
CAG-Systeme: Closed Augmentation Generation
Definition
CAG-Systeme sind geschlossene KI-Systeme, die auf spezifische Datensätze und Aufgaben zugeschnitten sind.
Kernmerkmale
Hohe Kontrolle, Präzision und Sicherheit durch begrenzte Datenzugänge.
Unterschied zu RAG
CAG arbeitet mit vordefinierten Datensätzen, während RAG auf große, offene Datenbanken zugreift.
CAG-Systeme: Implementierung
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Geeignete LLMs
Auswahl spezialisierter Modelle für präzise Kontrolle und Fokussierung.
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Entscheidungskriterien
Abwägung zwischen Datensicherheit, Aufgabenkomplexität und Ressourcenverfügbarkeit.
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Implementierungsstrategien
Schrittweise Integration, kontinuierliches Training und Anpassung an Unternehmensprozesse.
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Praxisbeispiele
Einsatz in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen oder Forschung & Entwicklung.
Agentic RAG-Systeme: Evolution der Informationsverarbeitung
Von RAG zu Agentic RAG
Agentic RAG erweitert klassische RAG-Systeme um autonome Agenten, die komplexe Aufgaben selbstständig lösen können.
Kernkomponenten
- Zentraler Agent als Entscheidungsträger
- ReAct-Framework für Reasoning und Action
- Erweiterte Datenzugriffs- und Verarbeitungsfähigkeiten
Agentic RAG: Architekturvarianten
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Multi-Agent-Architekturen
Komplexe Problemlösung durch Zusammenarbeit spezialisierter Agenten
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Hierarchische Agenten-Strukturen
Koordination durch übergeordnete Steuerungsagenten
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Single-Agent mit Modulen
Flexibler Einsatz verschiedener Fähigkeiten
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Basis-RAG-System
Grundlegende Informationsverarbeitung
Tool-Landschaft & Technologien: LLMs & Konversations-KI
ChatGPT
Vielseitiges Konversationsmodell von OpenAI
Claude AI
Ethisch ausgerichtetes KI-Modell von Anthropic
Llama
Open-Source-Modell von Meta für Forschung und Entwicklung
Grok by xAI
Neues Modell mit Fokus auf Humor und Aktualität
Automatisierungs- und Integrationsplattformen
Diese Plattformen ermöglichen die nahtlose Integration von KI-Systemen in bestehende Unternehmensinfrastrukturen und Workflows.
Generative Systeme: KI-basierte Kreativität
Aktueller Entwicklungsstand
Generative KI revolutioniert Bereiche wie Bildbearbeitung, Texterstellung und Produktdesign.
Industrielle Anwendungen
Einsatz in Produktentwicklung, Marketing und kundenspezifischer Massenfertigung.
Zukunftsausblick
Erwartete Fortschritte in multimodaler Generierung und kreativer Problemlösung.
KI-gestützte Entwicklungstools & Kreativ-Tools
Midjourney
KI-gestützte Bildgenerierung für kreative Projekte
Flux AI
KI-unterstützte Designplattform für UI/UX
Leonardo AI
KI-Tool für Charakterdesign und Konzeptkunst
Prompt-Technik und KI-Interaktion
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Grundlagen der Prompt-Gestaltung
Klare und präzise Formulierung von Anweisungen
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Prompt Engineering
Optimierung der KI-Kommunikation für bessere Ergebnisse
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Prompt-Arten
One-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, Self-Consistency
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Prompt-Komponenten
Systemprompt, Benutzeranfrage, Tonalität und Stil
Praktische Implementierung: Strategische Planung
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Assessment
Analyse der Ausgangssituation
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Priorisierung
Auswahl der wichtigsten Use Cases
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Change Management
Vorbereitung der Organisation
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Datenstrategie
Aufbau der notwendigen Dateninfrastruktur
Infrastrukturanforderungen für KI-Workloads
Leistungsanforderungen
Hochleistungs-CPUs und -GPUs für komplexe Berechnungen
Speicherlösungen
Schnelle und skalierbare Datenspeicherung für große Datenmengen
Netzwerkinfrastruktur
Hochgeschwindigkeitsverbindungen für Echtzeit-Datenverarbeitung
Sicherheit und Compliance
Robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten
Ausblick: Kurzfristige Entwicklungen (2025)
Multimodale KI-Systeme
Integration von Text, Bild und Sprache in einheitliche KI-Modelle
Verstärkte Regulierung
Neue Gesetze und Richtlinien für den Einsatz von KI in Unternehmen
Hybride Arbeitsmodelle
Weiterentwicklung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Mittelfristige Perspektiven (2026-2028)
1T$
Wirtschaftliche Auswirkungen
Prognostizierte Wertschöpfung durch KI-Technologien von über einer Billion Dollar
24/7
Fortgeschrittene KI-Agents
Autonome KI-Systeme, die rund um die Uhr komplexe Aufgaben bewältigen
100M
Demokratisierung der KI
Über 100 Millionen Nutzer von KI-Entwicklungstools weltweit
Handlungsempfehlungen & Kritische Erfolgsfaktoren
Kurzfristig (12 Monate)
- KI-Strategie entwickeln
- Pilotprojekte starten
- Mitarbeiter schulen
Mittelfristig (1-3 Jahre)
- KI-Integration skalieren
- Dateninfrastruktur ausbauen
- Ethische Richtlinien etablieren
Langfristig (3+ Jahre)
- KI-getriebene Innovation fördern
- Unternehmenskultur transformieren
- Branchenübergreifende Kooperationen eingehen