Generative KI für den Mittelstand: Sechs Konkrete Anwendungsbeispiele zum Einstieg

Von Mahesh Biradar, Ahmed Megawer und Mirabela Dan übersetzt durch Ralitsa Staneva

Die Diskussion um generative künstliche Intelligenz (KI) hat sowohl Begeisterung als auch Skepsis ausgelöst. Das Potenzial der KI ist unbestreitbar, mit Anwendungen wie Chatbots, die den Kundenservice verbessern, und Machine-Learning-Algorithmen, die Betrug erkennen oder Ausfälle von Geräten vorhersagen. Oft herrscht jedoch Unsicherheit im Spannungsfeld zwischen dem Hype und den praktischen Anwendungen, so dass besonders kleine oder mittlere Unternehmen (KMU) sich fragen, wie sie KI-Anwendungen bei sich einsetzen können.

Laut dieser Bitkom-Umfrage setzen nur 3% der befragten 606 Unternehmen derzeit KI ein, weitere 6% planen den Einsatz im Laufe des Jahres. Ganze 54% gaben an, dass der Einsatz auch künftig kein Thema für sie sein wird. Dabei unterstreicht Bitkom, dass „Abwarten und Nichtstun … bei Künstlicher Intelligenz die falsche Strategie“ sei. Mit der richtigen Strategie können Unternehmen jeder Größe erschwingliche Wege finden, KI zu nutzen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die das Geschäft ankurbeln.

So starten Sie als KMU mit generativer KI

Die Kosten für den Einsatz von KI werden oft als Hindernis wahrgenommen. Sie benötigen allerdings kein hausinternes Data-Science-Team und hohe Rechenleistung, um zu beginnen. Low-Code bis No-Code  [EN] Dienstleistungen und Pay-as-you-go-Modelle haben die Einführung von KI demokratisiert, sodass Sie KI in der Cloud auch ohne spezielles KI Wissen nutzen können.

Eine Voraussetzung bleibt dennoch bestehen: das Vorhandensein digitalisierter Daten in der Cloud. Bevor Sie loslegen, sollten Sie Ihre bestehenden Daten bewerten. Die Daten können Textdateien, Tabellenkalkulationen, Videos, Bilder und mehr umfassen. Wenn sie noch nicht in der Cloud sind, müssen sie migriert werden, damit sie zum Trainieren von Modellen verwendet werden können.

Sobald Sie eine Bewertung Ihrer Daten abgeschlossen haben, ist der nächste Schritt die Identifikation potenzieller Anwendungsfälle. Eine Option, wenn Sie ein IT Team mit KI Vorkenntnissen haben, wäre die Nutzung Ihrer Daten zum Trainieren Ihres eigenen Modells oder die Übernahme eines bestehenden Modells und das Vornehmen kleiner Anpassungen daran („Feinabstimmung“). Eine andere Option wäre die Nutzung eines bestehenden Basismodells, welches Ihren Anwendungsfall abdeckt.
Wenn Sie keine dedizierten Mitarbeiter mit KI Vorkenntnissen haben, empfehlen wir Ihnen die Zusammenarbeit mit fachkundigen AWS Partnern, die auf Unternehmen Ihrer Größe spezialisiert sind. Viele bieten kostenlose Erstberatungen an, bevor Sie sich entscheiden, sich zu verpflichten.

Sechs Anwendungsfälle für KMU

Wir erörtern nachfolgend einige einsteigerfreundliche Möglichkeiten, wie Sie generative KI nutzen können, um reale Herausforderungen für Ihr Unternehmen zu lösen.

1. Inhaltserstellung und -optimierung

Generative KI-Tools können Kleinunternehmen bei der Erstellung und Optimierung von Inhalten für Websites, Blogs, Social-Media-Plattformen und Bildung unterstützen. Von der Erstellung von Produktbeschreibungen bis hin zu ansprechenden Kursen rationalisiert KI den Prozess und ermöglicht es Ihnen, Ressourcen zu sparen.

dende.ai [EN] zum Beispiel transformiert die Art und Weise, wie Studenten aus der ganzen Welt neue Inhalte lernen und Schlüsselkonzepte wiederholen. Das Unternehmen hat eine Plattform für Studenten aufgebaut, auf der sie ihr Lernmaterial hochladen und innerhalb weniger Sekunden eine zusammengefasste Version sowie Lernkarten erhalten. Das Unternehmen nutzt mehrere Innovationen, die durch KI ermöglicht wurden, um diesen ultraschnellen und zuverlässigen Weg zur Optimierung des Lernvorgangs zu erreichen. Alec Conti, Gründer von dende.ai [EN] teilt mit: „Mit Amazon Bedrock haben wir die Zeit zur Informationsverarbeitung im Vergleich zu früheren Lösungen um 40 Prozent reduziert. Wir konnten mehr neue Inhalte generieren und gleichzeitig ein hohes Maß an Qualität und Zuverlässigkeit beibehalten.“

Hier können Sie das kostenlose no-Code KI-Tool PartyRock [EN](basierend auf Amazon Bedrock) testen, um Ihre ersten eigenen Ideen umzusetzen.

2. Kundenbindung durch personalisierte Marketingkampagnen

Mit KI können KMU personalisierte Marketingkampagnen erstellen, ihren Zielgruppen besser ansprechen. Durch die Analyse von Kundendaten und -verhalten kann KI Sie in die Lage versetzen, E-Mail-Marketing-Inhalte, Social-Media-Anzeigen und Website-Empfehlungen maßzuschneidern, was das Kundenengagement und die Conversion-Raten steigern kann. Schauen Sie sich diese Beispiellösung an, wie Sie ein personalisiertes Kundenerlebnis mit Machine Learning anbieten können.

3. Integration eines Kunden-Support-Chatbots

Ermöglichen Sie es Ihrem Supportteam, sich auf Probleme zu konzentrieren, die wirklich eine 1:1-Betreuung erfordern. Chatbots basierend auf den AWS-Services ermöglicht es kleinen Unternehmen effizienten, 24/7-Kundensupport bereitzustellen. Diese KI-gesteuerten Chatbots können Routineanfragen bearbeiten, Produktempfehlungen geben und sogar beim Abschluss von Kaufvorgängen behilflich sein. Dies kann die Kundenzufriedenheit verbessern und Ihrem Unternehmen helfen Ihrer Mitarbeiter effizienter einzusetzen. Schauen Sie sich diese Beispiellösung an, wie Sie einen Q&A-Chatbot mit AWS erstellen können.

4. Antworten und Trends in unstrukturierten Daten finden
   

Ein spannender Anwendungsfall für generative KI ist die Suche in unstrukturierten Daten – Videos, Textdateien, E-Mails und Bildern – um genaue und relevante Suchergebnisse schnell zu produzieren. Im Gegensatz zur herkömmlichen keyword-basierten Suche kann KI die Absicht hinter vagen oder abstrakten Suchanfragen interpretieren und Ergebnisse zurückgeben, die der implizierten Bedeutung entsprechen. Dies ermöglicht es Benutzern, auf natürliche Weise mit Umgangssprache statt mit den genauen Schlüsselwörtern zu suchen. Durch die generative KI können Suchmaschinen genauere, vollständigere und menschenfreundlichere Ergebnisse liefern, wenn sie riesige Datenmengen durchforsten. Wenn Sie beispielsweise häufig Dutzende von Dokumenten verarbeiten und überprüfen müssen, werfen Sie einen Blick auf diese Beispiellösung mit AWS.

5. Datenanalysen und Prognosen

AWS bietet eine Reihe von KI- und Machine-Learning-Services an, die es KMU ermöglichen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Durch die Verwendung von Tools wie Amazon SageMaker können Unternehmen Trends analysieren, Nachfrage prognostizieren und Abläufe optimieren, um fundierte Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Schauen Sie sich diese Anleitung [EN] zur Vorhersage von Kreditausfällen für Finanzinstitute zum Beispiel an.

6. Bild- und Videoverarbeitung

Generative KI-Funktionen decken auch Bild- und Videoverarbeitung ab und eröffnen KMU in Branchen wie E-Commerce, Einzelhandel und Unterhaltung neue Möglichkeiten. Mit AWS Diensten wie Amazon Rekognition können Unternehmen Aufgaben wie Bild-Tagging, Inhaltsmoderation und Videoanalyse automatisieren, wodurch die Produktivität und das Nutzererlebnis verbessert werden.

Fazit

KMU haben viele Ideen und ungefähre Vorstellungen wie Sie Ihr Unternehmen voranbringen und zukunftsstark machen können. Die KI Möglichkeiten begeistern viele, doch häufig fehlt das Wissen, wie man anfangen sollte. Bei Amazon Web Services sind wir uns dessen bewusst. Sobald Daten in der Cloud liegen, können KMU davon profitieren: Inhalte können verbessert werden, Marketing-Aktivitäten optimiert und der Kundenservice effizienter gestaltet werden – um nur einige Beispiele zu nennen. Generative KI bietet praktische Lösungen, die für viele kleinere Firmen bisher unerreichbar schienen, nun aber Realität werden können. Mit den KI-Services von AWS und den Lösungen unserer Partnerunternehmen können Firmen die Leistungsfähigkeit der KI nutzen, um Herausforderungen zu meistern, Wachstum anzukurbeln und im Wettbewerb die Nase vorn zu haben.

Mehr über KI für KMU erfahren Sie in diesem Blogbeitrag [EN]. Kontaktieren Sie uns gerne, um gemeinsam Strategien zur digitalen Transformation Ihres Unternehmens zu erarbeiten.

Über die Autoren

	Mahesh Biradar ist ein leitender Solutions Architect bei AWS mit einer Laufbahn in der IT- und Dienstleistungsbranche. Er unterstützt KMUs in den USA dabei, ihre Geschäftsziele mit Cloud-Technologie zu erreichen. Er hat einen Bachelor of Engineering vom Veermata Jijabai Technological Institute (VJTI) und ist in New York City (USA) ansässig.
	Ahmed Megawer ist Territory Account Manager bei AWS mit Sitz in Dubai (Vereinigte Arabische Emirate) und unterstützt dort kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Ahmed hat einen Bachelor-Abschluss in Elektrotechnik von der American University in Kairo. Er ist dafür verantwortlich, Kunden dabei zu helfen, eine erfolgreiche IT-Strategie zu definieren und umzusetzen, indem er sie mit Lösungen verbindet, die einen Mehrwert bieten. Bevor Ahmed zu AWS kam, arbeitete er als Cloud Channel Sales Manager bei IBM.
	Mirabela Dan ist Solutions Architect bei AWS mit Sitz in Dubai. Dort ist sie verantwortlich für die Förderung der Cloud-Einführung und des Wachstums für KMU-Kunden in den Vereinigten Arabischen Emiraten. Außerdem ist sie eine gewählte Vertreterin des AWS Technical Field Community Core Teams und internationale Rednerin zu allen Themen rund um die Entwicklererfahrung. In ihrer vorherigen Rolle unterstützte Mirabela die Cloud-Einführung bei einem der weltweit größten Online-Reisebüros, Booking.com. Sie hat einen Bachelor-Abschluss von der University of Manchester.