Startups erfolgreich skalieren: grundlegende Anwendungsfälle für generative KI

 

Generative KI kann für Startups jeder Größe und in jeder Phase einen erheblichen Geschäftswert schaffen. Dazu gehören, ohne Anspruch auf Vollständigkeit:

• Schaffung innovativer und ansprechender Methoden der Interaktion mit Kunden und Teammitgliedern 
• radikale Steigerung der Produktivität in nahezu allen Unternehmen 
• Gewinnung neuer Daten-Erkenntnisse für kluge Entscheidungen 
• enorme Steigerung von Kreativität, Inhaltserstellung und vielem mehr 

Für Gründer mit begrenzten Mitteln, kleinen Teams und intensivem Wettbewerb durch etablierte Akteure bietet generative KI eine Möglichkeit, mit wenigen Ressourcen viel zu erreichen.

In einigen Fällen könnte generative KI sogar ein „Ein-Personen-Unicorn“ ermöglichen – bei dem eine einzelne Person das erreichen kann, wofür früher ganze Abteilungen nötig waren.

Durch die Automatisierung von Prozessen und die Steigerung des menschlichen Potenzials können Sie mit generativer KI Ihre finanzielle Reichweite verlängern, die Produktentwicklung beschleunigen und Ihr Angebot vom Wettbewerb abheben – alles wichtige Elemente für Unternehmen in der Frühphase.

Bei all dem Potenzial kann das Erkennen der richtigen Anwendungsfälle zum Loslegen und zur Art und Weise des Loslegens eine Herausforderung darstellen. In diesem Post sehen wir uns an, wie Startups mithilfe generativer KI Benutzererlebnisse verbessern, Abläufe transformieren, in Echtzeit Einblicke liefern und Kreativität auf eine Art und Weise fördern, wie das vor einigen Jahren nicht machbar war. Wir werden auch die Services und Lösungen von AWS vorstellen, die Ihnen beim schnellen und gefahrlosen Aufbruch auf Ihren Weg zur generativen KI helfen können. Legen wir los.

 

Generative KI ist in kurzer Zeit weit gekommen. Vor nicht allzu langer Zeit fragten sich viele: „Was ist das, ‚generative KI’?“ und führten Proofs of Concept im kleinen Maßstab durch. Heute dreht sich in der Diskussion alles darum, wie mithilfe generativer KI in alltäglichen Szenarien geschäftlicher Nutzen geschaffen werden kann und wie mithilfe produktionsreifer Systeme der generativen KI ganze Geschäftsmodelle umgestaltet werden können.

In frühen Erkundungsphasen reichte es aus, die Grundlagen von Großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) oder anderen Basismodellen (Foundation Models, FMs) zu verstehen, um erste Ergebnisse zu erzielen. Nachdem sich diese Tools jedoch bewährt hatten, kamen die nächsten großen Herausforderungen hinzu: „Wie erstelle ich maßgeschneiderte Lösungen?“ und „Wie integriere ich KI nahtlos in bereits vorhandene Workflows?“

Heute fragen sich viele Startups: „Wie können wir erreichen, dass alle Beschäftigten KI nutzen?“ Es wird darauf geachtet, dass generative KI zu einer gemeinschaftlichen Fähigkeit wird und nicht nur zu einem Experiment in Forschung und Entwicklung.

Inzwischen sind die Auswirkungen sehr real und in allen Branchen und Funktionen deutlich sichtbar:

• Kundenerlebnis: Ob Chatbots, virtuelle Assistenten, intelligente Kontaktzentren oder Personalisierung, alle profitieren von generativer KI. Indem Sie den Kontext verstehen und natürlich klingende Outputs produzieren, können Sie die Nutzerzufriedenheit steigern und die Arbeitslast der Agenten verringern.
• Produktivität des Personals: Mithilfe von Suche in natürlicher Sprache, Textzusammenfassung und Codeerstellung können die Leute ihre Arbeiten schneller erledigen, ständig wiederkehrende Aufgaben reduzieren und Problemlösungen kreativer angehen.
• Kreativität und Inhaltserstellung: Produktdesign, Marketingkampagnen, Mediengenerierung und Aufwerten von Texten und Bildern werden nun durch generative KI vereinfacht. Dies führt zu neuen Arten der Nutzerbindung und des Verbreitens von Storys zur Marke.
• Geschäftsbetrieb: Intelligente Dokumentenverarbeitung und generative Analysen können dazu beitragen, alltägliche Aufgaben in den Bereichen Finanzen, Recht, Logistik und Lieferkette zu automatisieren. In der Zwischenzeit kann die synthetische Datengenerierung genaue Daten für Trainingsmodelle auf den Gebieten prädiktive Wartung, Fehlererkennung und weiteren Spezialgebieten bereichern.

Für Startups sind die wesentlichen Punkte Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Generative KI ermöglicht es Startups, Ideen schnell auszuprobieren und schnell zu iterieren. Dadurch können wertvolle Erkenntnisse in einem Bruchteil der bei herkömmlichem Vorgehen benötigten Zeit gewonnen werden.

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten für Startups relevante Anwendungsfälle für generative KI sowie Beispiele aus der Praxis und AWS-Lösungen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Wir erläutern zu jedem Anwendungsfall, warum dies gerade für sich schnell entwickelnde Unternehmen mit beschränkten Ressourcen wichtig ist.

1. Chatbots und virtuelle Assistenten

Warum das für Startups wichtig ist

• Begrenzte Mitarbeiterzahl: Ein kleines Team kann nicht täglich rund um die Uhr Live-Support anbieten. Daher leisten auf generativer KI basierende Bots diesen Service in Echtzeit. Dies steigert die Professionalität der Marke und verhindert, dass Unternehmensgründer einen Burnout erleiden.
• Bessere Kundenbindung: Schnelle, präzise Antworten sorgen dafür, dass die Nutzer engagiert und loyal bleiben. Das ist für neue Unternehmen, die ihren Kundenstamm noch aufbauen, von entscheidender Bedeutung.
• Skalierbarer Support: Wenn Sie mehr und mehr Kunden gewinnen, können Sie KI-basierte Lösungen sofort skalieren und so die Kosten für die Einstellung großer Support-Teams vermeiden.

Umsetzbare Strategien

• Hybrides Modell: Ermöglichen Sie die nahtlose Eskalation komplexer Tickets vom Bot an menschliche Agenten (Ansatz „Human in the Loop“). Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige Probleme eine persönliche Note erhalten, alltägliche Anfragen hingegen werden automatisiert abgehandelt.
• Personalisierte FAQs: Aktualisieren Sie Ihre Chatbot-Wissensdatenbank dynamisch mit Benutzermetriken in Echtzeit. Dadurch bleiben Datenbanken bei fortschreitender Entwicklung Ihres Produkts relevant.

Beispiele aus der Praxis

• Amazon Rufus: Dieser erfahrene Einkaufsassistent unterstützt Amazon-Kunden durch eine Suchen von Produkten anhand natürlicher Gespräche. Dank generativer KI kann Rufus die Wünsche der Käufer interpretieren und ihnen anschließend personalisierte Vorschläge unterbreiten. Weitere Informationen. 
• Kundenrezensionen: Die generative KI von Amazon steigert auch die Qualität der Nutzerrezensionen, indem die KI wichtige Punkte zusammenfasst, Spam herausfiltert und Themen von allgemeinem Interesse hervorhebt. Weitere Informationen finden Sie hier.

2. Konversationsanalytik

Warum das für Startups wichtig ist

• Tiefere Einblicke in Produkte: Wenn Sie die Stimmung und die wichtigsten Themen des Benutzerfeedbacks verstehen, können Sie neue Features hinzufügen und Fehler beheben.
• Ressourcenzuweisung: Indem Sie ähnliche Benutzeranfragen automatisch gruppieren, können Sie erkennen, welche Aspekte Ihres Produkts oder Ihres Services die meiste Aufmerksamkeit erfordern.
• Verhindern von Abwanderungen: Eine frühzeitige Erkennung negativer Stimmungen in Gesprächen ermöglicht eine proaktive Intervention. Das ist für Startups, die eine gesunde Wachstumskurve aufrechterhalten wollen, von entscheidender Bedeutung.

Umsetzbare Strategien

• Überwachung in Echtzeit: Richten Sie Dashboards ein, auf denen die häufigsten Beschwerden von Benutzern oder Vorschläge zu Features angezeigt werden. Dadurch können Sie schnell umlenken.
• Kontextsensitive Zusammenfassungen: Fassen Sie mithilfe generativer KI lange Gesprächsprotokolle zu kurzen Berichten zusammen, die Sie wöchentlich oder monatlich mit Ihrem Team durchgehen können.

Beispiele aus der Praxis

• Amazon Pharmacy: Auf generative KI gestützte Analysen ermöglichen Amazon Pharmacy ein schnelles Abarbeiten beständig wiederkehrender Kundenfragen und ein Verfeinern der Bereitstellung von Services auf der Grundlage der Daten. Weitere Informationen.

3. Personalisierung

Warum das für Startups wichtig ist

• Höhere Konversionsraten: Personalisierte Produktempfehlungen und personalisierte Inhalte können den Umsatz und die Nutzerbindung erheblich steigern – auch dann, wenn keine riesigen Datensätze vorliegen.
• Differenzierung im Wettbewerb: Maßgeschneiderte Erlebnisse halten die Loyalität der Nutzer aufrecht – ein entscheidender Vorteil in Märkten, in denen meist große Akteure dominieren.
• Niedrigere Kosten für Werbung: Durch effektiveres Targeting können Sie die Kosten für die Kundenakquise senken, die anderenfalls Ihr Budget arg belasten.

Umsetzbare Strategien

• Konsistenz über mehrere Kanäle hinweg: Sorgen Sie dafür, dass die Personalisierung über Webseiten, Mobilgeräte und E-Mails hinweg konsistent ist. Dadurch können Benutzer relevante Inhalte unabhängig von der Art und Weise ihrer Interaktion erleben. 
• Kontextuelle Auslöser: Erstellen Sie Ereignisse (z. B. „Benutzer klickt auf den dritten Artikel im Warenkorb“), die in Echtzeit personalisierte Angebote auslösen.

Beispiele aus der Praxis

• Personalisierte Produktempfehlungen bei Amazon: Generative KI kombiniert frühere Benutzeraktivitäten mit Echtzeitdaten und hilft dadurch dabei, den richtigen Artikel zur richtigen Zeit zu liefern.
• DFL (Deutsche Fußball Liga): Generiert mittels Amazon Bedrock Storys, die auf verschiedene Fansegmente zugeschnitten sind, und steigert anhand personalisierter Inhalte die Bindung. Heute bietet das neue Content-Management-System der DFL, Contender, eine vollständige Palette von Funktionen der generativen KI, die eine automatisierte Erstellung von Storys aus bereits vorhandenen Artikeln ermöglichen. Die generative KI reduziert somit den zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand auf ein absolutes Minimum. Ein Redakteur kann Contender beispielsweise bitten, aus einer Reihe von Fotos eine Story zu generieren und passende Titel und kurze Texte zur Erläuterung hinzuzufügen. Bevor die vom System automatisch generierten Story-Entwürfe veröffentlicht werden können, müssen menschliche Redakteure die Entwürfe durchsehen, die erforderlichen Anpassungen vornehmen und einige Feinabstimmungen ausführen. Möglich wird dies durch die Technologiepartnerschaft zwischen der DFL und Amazon Web Services (AWS). Diese Zusammenarbeit wurde im vergangenen Frühjahr erneuert und erweitert und umfasst nun generative KI als zusätzliches Serviceangebot. Erfahren Sie mehr über die Umsetzung von Innovationen bei der DFL

4. Produktivität und Kreativität

Warum das für Startups wichtig ist

• Schlanke Teams: Durch die Automatisierung alltäglicher Aufgaben – wie das Verfassen von Inhalten, das Zusammenfassen von Recherchen oder das Generieren von Design-Mockups – kann sich Ihr Team auf wichtige Aktivitäten konzentrieren. 
• Kreativität auf Abruf: Generative Modelle können Bilder, Werbetexte oder sogar Code produzieren. Das beschleunigt Innovationen und erspart wochenlange manuelle Arbeit. 
• Iteratives Lernen: Mit Feedback-Schleifen in Echtzeit können Sie Marketingstrategien oder Produktdesigns innerhalb von Stunden statt Tagen verfeinern.

Umsetzbare Strategien und Beispiele

• Pipelines zur Erstellung von Inhalten: Erstellen Sie mithilfe generativer KI erste Entwürfe für Blogposts, Updates in sozialen Medien oder Produktlisten und verfeinern Sie diese dann unter menschlicher Aufsicht. Schauen Sie sich diese Beispiele zum Generieren von Texten, Bildern und Code an. 
• Visuelles Brainstorming: Tools wie Adobe Firefly auf AWS helfen Teams dabei, schnell Prototypen von Markenbildern zu erstellen und so den für Designs typischerweise langen Feedback-Zyklus abzukürzen und einen mehrtägigen Prozess auf Stunden zusammenzustreichen. 
• Beschleunigung für Entwickler: Integrieren Sie Amazon Q, um automatisch Codefragmente vorschlagen oder komplexe Logik refaktorieren zu lassen und so ein kleines Entwicklungsteam effektiv zu ergänzen.

5. Ausgeklügelte Geschäftsprozesse

Generative KI kann auch operative Workflows optimieren, von der Dokumentenverarbeitung bis hin zur Datenerweiterung in großem Umfang.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

• Warum: Papier- oder PDF-basierte Prozesse in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik können für ein eher kleineres Startup erhebliche Engpässe darstellen. 
• Umsetzbare Strategien: Kombinieren Sie Amazon Textract für OCR, Amazon Comprehend für die Entitätenerkennung und generative Modelle über Amazon Bedrock, um Anfragen zu beantworten oder prägnante Zusammenfassungen zu erstellen. Mit Amazon Bedrock Data Automation, einer auf generativer KI basierenden Fähigkeit von Bedrock, können Sie die Entwicklung von Anwendungen der generativen KI optimieren und Workflows mit Dokumenten, Bildern, Audio und Videos automatisieren. 
• Ergebnis: Teams verbringen weniger Stunden mit Routineaufgaben und können sich voll und ganz der strategischen Entwicklung zuwenden.

Synthetische Datengenerierung für das Modelltraining

• Warum: Viele Startups haben keine riesigen gekennzeichneten Datensätze. Generative KI kann reale Daten für Aufgaben wie prädiktive Wartung, Anomalieerkennung oder Bildklassifizierung simulieren. 
• Umsetzbare Strategien: Erstellen Sie mithilfe generativer Modelle „nahezu reale“ Datensätze, die Grenzfälle widerspiegeln. Das steigert die Robustheit von ML-Lösungen schon bevor Sie über umfangreiche reale Daten verfügen. 
• Ergebnis: schnellere, genauere und resiliente Modelle. Das beschleunigt die Markteinführung und erhöht die Zuverlässigkeit im Allgemeinen.

Durch die Optimierung sowohl kundenorientierter Aufgaben (Chatbots, Personalisierung) als auch interner Aufgaben (Dokumentenautomatisierung, Datenerweiterung) kann sich Ihr Startup auf strategische Prioritäten konzentrieren – egal, ob es um die Erweiterung von Produktlinien oder die Eroberung neuer Märkte geht.

 

Generative KI entwickelt sich weiterhin in einem sehr hohen Tempo und eröffnet Startups, die entschlossen sind, prominente und etablierte Platzhirsche auszumanövrieren, ganz neue Möglichkeiten.

Anwendungsfälle wie Chatbots, Konversationsanalytik, Personalisierung und Produktivitätssteigerungen haben bereits zu greifbaren Ergebnissen auf dem Markt geführt. Dies zeigt, dass generative KI in der Lage ist, den ROI zu steigern, Kundenbeziehungen zu vertiefen und arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren.

Der AWS-Stack für generative KI

AWS hat es sich zur Aufgabe gemacht, Startups jeder Größe und Entwicklern aller Qualifikationsstufen die Entwicklung und Skalierung von Anwendungen der generativen KI mit den umfassendsten Funktionen auf den drei Ebenen des Stacks der generativen KI zu ermöglichen:

1. Infrastruktur für FM-Training und Inferenz (unterste Ebene)

• Greifen Sie auf die NVIDIA-GPUs und GPU-optimierte Software zu, um umfangreiche Sprach- und Basismodelle zu trainieren.
• Nutzen Sie kundenspezifische ML-Chips wie AWS Trainium (für kostengünstiges Training) und AWS Inferentia (für skalierbare, Hochleistungsinferenz).
• Amazon SageMaker, eine vereinheitlichte Plattform für Daten, Analytik und KI, vereinfacht die Entwicklung von KI und ML weiter. Dadurch können Sie Modelle der generativen KI im großen Maßstab erstellen, trainieren und bereitstellen.

2. Tools zum Erstellen mit LLMs und anderen FMs (mittlere Ebene)

• Amazon Bedrock bietet Startups eine einfache Möglichkeit, sichere, maßgeschneiderte und verantwortungsvolle Anwendungen der generativen KI mithilfe großer Sprachmodelle und anderer Basismodelle von führenden KI-Unternehmen zu erstellen. Alle diese Elemente sind über eine einfache API und über SDKs zugänglich.

3. Anwendungen, die LLMs und andere FMs nutzen (oberste Ebene)

• Amazon Q ist ein Assistent für generative KI, der die Workflows in Ihrem Startup verändert. Ausgestattet mit speziellen Fähigkeiten für Softwareentwickler, Business Intelligence Analysten, Contact-Center-Mitarbeiter und alle anderen, die in Ihrem Startup tätig sind.

 

Wenn Sie diese Anwendungsfälle für generative KI für Ihr eigenes Startup erkunden möchten, kann Ihnen AWS weiterhelfen:

• Mit diesem Beitrag können Sie tiefer in die Entwicklung von KI auf AWS eintauchen: „Willkommen in einer neuen Ära – der Nutzung der Cloud mit generativer KI auf AWS“.
• Über AWS Activate können Sie Guthaben erhalten, um mit Services zur generativen KI, wie Amazon Bedrock, zu experimentieren. Das senkt Ihre anfänglichen Kosten und ermöglicht Ihnen, schnell zu experimentieren.

Die Übernahme von generativer KI muss kein Alles-oder-Nichts-Unterfangen sein. Sie können klein anfangen – den Prototypen eines Chatbots integrieren oder die Verarbeitung von Dokumenten automatisieren – und dann den Ergebnissen entsprechend hochskalieren.

Dank der Kombination aus AWS-Infrastruktur, hoch entwickelten Modellen und verwalteten Services können Sie in kürzester Zeit Innovationen umsetzen, Ressourcen noch besser ausschöpfen und Ihr Startup auf langfristigen Erfolg einrichten, in einer Zeit, in der KI-gestützte Lösungen schnell zur neuen Grundlage für die Differenzierung im Wettbewerb werden.

Starten Sie noch heute und erfahren Sie, wie generative KI Ihnen beim Transformieren von Benutzererlebnissen, beim Steigern der Produktivität Ihres Teams und beim zukunftssicheren Gestalten des Wachstumspfads Ihres Startups helfen kann.