Ihr Startup intelligenter skalieren: Grundlegende Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI kann für Startups jeder Größe und Phase einen erheblichen Geschäftswert schaffen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• Schaffung innovativer und ansprechender Arten der Interaktion mit Kunden und Teammitgliedern. 
• Radikale Verbesserung der Produktivität in allen Unternehmen. 
• Gewinnung neuer Datenerkenntnisse für intelligentere Entscheidungen. 
• Förderung der Kreativität, der Erstellung von Inhalten und vielem mehr. 

Für Gründer mit begrenzten Mitteln, kleinen Teams und intensiver Konkurrenz durch etablierte Akteure bietet generative KI eine Möglichkeit, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen.

In einigen Fällen könnte generative KI sogar ein „Ein-Personen-Einhorn“ ermöglichen, bei dem eine einzelne Person das erreichen kann, was früher ganze Abteilungen erforderte.

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

Bei all dem Potenzial kann es schwierig sein, die richtigen Anwendungsfälle und den richtigen Einstiegsweg zu identifizieren. In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, wie Startups generative KI nutzen, um Benutzererlebnisse zu verbessern, Abläufe zu transformieren, Einblicke in Echtzeit zu liefern und Kreativität auf eine Weise zu fördern, die vor einigen Jahren noch nicht machbar war. Wir werden außerdem die AWS-Services und -Lösungen vorstellen, die Ihnen helfen, Ihren Weg in die KI schnell und sicher zu beschreiten. Los geht‘s.

Die rasante Übernahme generativer KI-Plattformen

Generative KI hat in kurzer Zeit einen langen Weg zurückgelegt. Vor nicht allzu langer Zeit fragten sich viele: „Was ist generative KI?“ und führten Machbarkeitsstudien in kleinem Maßstab durch. Heute dreht sich in der Diskussion alles darum, wie generative KI in der Praxis eingesetzt werden kann, um Geschäftswert zu schaffen, und wie produktionsreife generative KI-Systeme genutzt werden können, die ganze Geschäftsmodelle transformieren.

In frühen Erkundungsphasen reichte es aus, die Grundlagen von großen Sprachmodellen (LLMs) oder anderen Basismodellen (FMs) zu verstehen, um erste Ergebnisse zu erzielen. Als sich diese Tools jedoch als nützlich erwiesen, kamen die nächsten großen Herausforderungen hinzu: „Wie erstelle ich maßgeschneiderte Lösungen?“ und „Wie integriere ich KI nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe?“

Heute fragen sich viele Startups: „Wie bringen wir jeden Mitarbeiter dazu, KI zu nutzen?“ Es wird darauf geachtet, dass generative KI zu einer gemeinsamen Fähigkeit wird und nicht nur zu einem Experiment der Forschungs- und Entwicklungsabteilung.

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

• Kundenerlebnis: Chatbots, virtuelle Assistenten, intelligente Kontaktzentren oder Personalisierung profitieren alle von generativer KI. Wenn Sie den Kontext verstehen und natürlich klingende Ergebnisse erzielen, können Sie die Benutzerzufriedenheit erhöhen und die Belastung der Agenten reduzieren.
• Mitarbeiterproduktivität: Mithilfe der Gesprächssuche, Textzusammenfassung und Code-Erstellung kann Personal schneller arbeiten, sich wiederholende Aufgaben reduzieren und von kreativeren Problemlösungen profitieren.
• Kreativität und Inhaltserstellung: Produktdesign, Marketingkampagnen, Mediengenerierung und Text- oder Bildverbesserung werden jetzt durch generative KI vereinfacht. Dies führt zu neuen Arten der Nutzerbindung und des Marken-Storytelling.
• Geschäftsbetrieb: Intelligente Dokumentenverarbeitung oder generative Analysen können dazu beitragen, alltägliche Aufgaben in den Bereichen Finanzen, Recht, Logistik oder Lieferkette zu automatisieren. In der Zwischenzeit kann die synthetische Datengenerierung genaue Daten für Trainingsmodelle in den Bereichen vorausschauende Wartung, Fehlererkennung oder andere Spezialgebiete ergänzen.

Der Hauptanziehungspunkt für Startups sind Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Generative KI ermöglicht es Startups, Ideen schnell auszuprobieren und schnell zu wiederholen. So gewinnen sie wertvolle Erkenntnisse in einem Bruchteil der Zeit, die herkömmliche Ansätze benötigen.

Die 5 wichtigsten Anwendungsbereiche generativer KI

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Anwendungsfälle generativer KI, die für Startups relevant sind, sowie Beispiele aus der Praxis und AWS-Lösungen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Zu jedem dieser Themen erläutern wir, warum dies gerade für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen und schnelllebigen Unternehmen wichtig ist.

1. Chatbots und virtuelle Assistenten

Warum dies für Startups wichtig ist

• Begrenzte Mitarbeiterzahl: Ein kleines Team kann keinen Live-Support rund um die Uhr anbieten, daher bieten generative KI-gestützte Bots Service in Echtzeit. Das steigert die Professionalität der Marke und verhindert das so genannte „Gründer-Burnout“.
• Bessere Kundenbindung: Schnelle, präzise Antworten sorgen dafür, dass die Nutzer engagiert und loyal bleiben, was für neue Unternehmen, deren Kundenstamm sich noch im Aufbau befindet, von entscheidender Bedeutung ist.
• Skalierbarer Support: Wenn Sie mehr Kunden gewinnen, können Sie KI-basierte Lösungen sofort skalieren und so die Kosten für die Einstellung großer Support-Teams vermeiden.

Praktische Strategien

• Hybrides Modell: Ermöglichen Sie die nahtlose Eskalation komplexer Tickets vom Bot an menschliche Agenten („Human in the Loop“). Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige Probleme eine persönliche Note erhalten, während alltägliche Anfragen automatisiert werden.
• Personalisierte FAQs: Aktualisieren Sie Ihre Chatbot-Wissensdatenbank dynamisch mit Benutzerkennzahlen in Echtzeit, um auch bei der Weiterentwicklung Ihres Produkts relevant zu bleiben.

Beispiele aus der Praxis

• Amazon Rufus: Dieser erfahrene Einkaufsassistent hilft Amazon-Kunden dabei, Produkte mit natürlichen Gesprächen zu finden. Dank generativer KI kann Rufus die Absicht der Käufer interpretieren und ihnen anschließend personalisierte Vorschläge unterbreiten. Mehr erfahren. 
• Kundenrezensionen: Die generative KI von Amazon verbessert auch die Qualität der Nutzerrezensionen, indem sie wichtige Punkte zusammenfasst, Spam filtert und gemeinsame Themen hervorhebt. Weitere Einzelheiten finden Sie hier.

2. Gesprächsanalysen

Warum dies für Startups wichtig ist

• Tiefere Produkteinblicke: Wenn Sie die Stimmung und die wichtigsten Themen des Benutzerfeedbacks verstehen, können Sie neue Funktionen oder Fehlerbehebungen vornehmen.
• Ressourcenzuweisung: Indem Sie ähnliche Benutzeranfragen automatisch gruppieren, können Sie sehen, welche Aspekte Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung die meiste Aufmerksamkeit erfordern.
• Abwanderungsprävention: Die Früherkennung negativer Stimmungen in Gesprächen ermöglicht proaktive Interventionen, die für Startups, die eine gesunde Wachstumskurve beibehalten wollen, von entscheidender Bedeutung sind.

Praktische Strategien

• Überwachung in Echtzeit: Richten Sie Dashboards ein, in denen die häufigsten Benutzerbeschwerden oder Funktionsanfragen angezeigt werden, sodass Sie schnell wechseln können.
• Kontextsensitive Zusammenfassungen: Verwenden Sie generative KI, um lange Gesprächsprotokolle in kurzen Berichten zusammenzufassen, die Sie wöchentlich oder monatlich mit Ihrem Team überprüfen können.

Beispiele aus der Praxis

• Amazon Pharmacy: Generative KI-gestützte Analysen helfen Amazon Pharmacy, wiederkehrende Kundenfragen schnell zu bearbeiten und die Servicebereitstellung auf der Grundlage der Daten zu verfeinern. Mehr dazu lesen.

3. Personalisierung

Warum dies für Startups wichtig ist

• Höhere Konversionsraten: Personalisierte Produktvorschläge und Inhalte können den Umsatz und die Nutzerbindung erheblich steigern – selbst wenn Ihnen ein umfangreicher Datensatz fehlt.
• Differenzierung im Wettbewerb: Individuelle Erlebnisse stärken die Nutzerbindung – ein entscheidender Vorteil in Märkten, in denen häufig große Akteure dominieren.
• Geringere Werbeausgaben: Durch effektiveres Targeting können Sie die Kosten für die Kundenakquise senken, ohne Ihr Budget zu strapazieren.

Praktische Strategien

• Konsistenz über mehrere Kanäle: Stellen Sie sicher, dass die Personalisierung im Internet, auf Mobilgeräten und in E-Mails konsistent ist, sodass Benutzer relevante Inhalte sehen, unabhängig davon, wie sie interagieren. 
• Kontextuelle Auslöser: Erstellen Sie Ereignisse (z. B. „Benutzer klickt auf den dritten Artikel im Warenkorb“), die personalisierte Angebote in Echtzeit auslösen.

Beispiele aus der Praxis

• Personalisierte Produktempfehlungen von Amazon: Generative KI hilft dabei, den richtigen Artikel zur richtigen Zeit zu liefern, indem historische Benutzeraktivitäten mit Echtzeitdaten kombiniert werden.
• DFL (Deutsche Fußball Liga): Nutzt Amazon Bedrock, um Geschichten zu generieren, die auf verschiedene Fansegmente zugeschnitten sind, und steigert das Engagement mit personalisierten Inhalten. Heute bietet das neue ontent-Management-System der DFL, Contender, eine breite Palette generativer KI-Funktionen, die die automatisierte Erstellung von Geschichten aus bestehenden Artikeln ermöglichen. Die generative KI reduziert somit den zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand auf ein absolutes Minimum. Zum Beispiel kann ein Redakteur Contender bitten, eine Story aus einer Reihe von Fotos zu erstellen und passende Titel und kurze beschreibende Texte hinzuzufügen. Bevor die vom System automatisch generierten Story-Entwürfe veröffentlicht werden können, müssen menschliche Redakteure sie prüfen und die erforderlichen Anpassungen sowie einige Feinabstimmungen vornehmen. Möglich wird dies durch die Technologiepartnerschaft zwischen der DFL und Amazon Web Services (AWS), die im vergangenen Frühjahr erneuert und erweitert wurde und nun generative KI als zusätzliches Serviceangebot umfasst. Erfahren Sie mehr über Innovationen der DFL

4.Produktivität und Kreativität

Warum dies für Startups wichtig ist

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

Praktische Strategien und Beispiele

• Pipelines zur Inhaltserstellung: Verwenden Sie generative KI, um erste Entwürfe für Blogbeiträge, Updates in sozialen Medien oder Produktlisten zu erstellen und diese dann unter menschlicher Aufsicht zu verfeinern. Schauen Sie sich diese Beispiele für die Text-, Bild- und Codegenerierung an. 
• Visuelles Brainstorming: Tools wie Adobe Firefly auf AWS helfen Teams dabei, schnell Prototypen von Markenbildern zu erstellen und so den langen Feedback-Zyklus, der für Designs typisch ist, abzukürzen und einen mehrtägigen Prozess auf Stunden zu komprimieren. 
• Beschleunigung für Entwickler: Integrieren Sie Amazon Q, um automatisch Codefragmente vorzuschlagen oder komplexe Logik zu überarbeiten, wodurch ein kleines Entwicklungsteam effektiv erweitert wird.

5. Fortschrittliche Geschäftsprozesse

Generative KI kann auch betriebliche Arbeitsabläufe optimieren, von der Dokumentenverarbeitung bis hin zur groß angelegten Datenerweiterung.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

• Warum: Papier- oder PDF-basierte Prozesse in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen oder Logistik können für ein schlankes Startup erhebliche Engpässe darstellen. 
• Praktische Strategien: Kombinieren Sie Amazon Textract für OCR, Amazon Comprehend für die Erkennung von Entitäten und generativen Modellen über Amazon Bedrock, um Anfragen zu beantworten oder kurze Zusammenfassungen zu erstellen. Mit Amazon Bedrock Data Automation, einer KI-gestützten Funktion von Bedrock, können Sie die Entwicklung generativer KI-Anwendungen optimieren und Workflows mit Dokumenten, Bildern, Audio und Videos automatisieren. 
• Ergebnis: Teams verbringen weniger Stunden mit Routineaufgaben und können ihre Anstrengungen der strategischen Entwicklung zuwenden.

Synthetische Datengenerierung für das Modelltraining

• Warum: Viele Startups haben keine riesigen beschrifteten Datensätze. Generative KI kann reale Daten für Aufgaben wie vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung oder Bildklassifizierung simulieren. 
• Praktische Strategien: Verwenden Sie generative Modelle, um „nahezu reale“ Datensätze zu erstellen, die Randfälle widerspiegeln. Dies verbessert die Robustheit von ML-Lösungen, bevor Sie über umfangreiche reale Daten verfügen. 
• Ergebnis: Schnellere und robustere Modelle, was die Markteinführung beschleunigt und die allgemeine Zuverlässigkeit erhöht.

Durch die Optimierung sowohl kundenorientierter (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.

Wie AWS Startups wie Ihrem helfen kann

Generative KI entwickelt sich kontinuierlich in einem sehr hohen Tempo und eröffnet Startups, die entschlossen sind, bekanntere etablierte Unternehmen auszubremsen, neue Grenzen.

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

Der generative KI-Stack von AWS

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

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

• Greifen Sie auf die NVIDIA-GPUs und GPU-optimierte Software zu, um große Sprach- und Basismodelle zu trainieren.
• Nutzen Sie benutzerdefinierte ML-Chips wie AWS Trainium (für kostengünstige Schulungen) und AWS Inferentia (für skalierbare, leistungsstarke Inferenz).
• Amazon SageMaker, eine einheitliche Plattform für Daten, Analysen und KI, vereinfacht die KI- und ML-Entwicklung weiter, sodass Sie generative KI-Modelle in großem Maßstab erstellen, trainieren und bereitstellen können.

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

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

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

• Amazon Q ist ein generativer KI-Assistent, der die Art und Weise, wie die Arbeit in Ihrem Startup erledigt wird, verändert. Mit spezifischen Funktionen für Softwareentwickler, Business-Intelligence-Analysten, Contact-Center-Mitarbeiter und alle anderen, die in Ihrem Startup arbeiten.

Nächste Schritte

Wenn Sie diese generativen KI-Anwendungsfälle für Ihr eigenes Startup erkunden möchten, ist AWS genau das Richtige für Sie:

• Tauchen Sie mit diesem Beitrag tiefer in die Entwicklung von KI auf AWS ein: „Willkommen in einer neuen Ära der Entwicklung in der Cloud mit generativer KI auf AWS“.
• Über AWS Activate können Sie Gutschriften erwerben, um mit generativen KI-Services wie Amazon Bedrock zu experimentieren, was Ihre anfänglichen Kosten senkt und ein schnelles Experimentieren ermöglicht.

Die Einführung generativer KI muss kein Alles-oder-Nichts-Schritt sein. Sie können klein anfangen – indem Sie einen Chatbot-Prototyp integrieren oder die Dokumentenverarbeitung automatisieren – und dann skalieren, sobald Sie Ergebnisse sehen.

Die Kombination von AWS-Infrastruktur, fortschrittlichen Modellen und Managed Services ermöglicht es Ihnen, schnell Innovationen zu entwickeln, Ihre Ressourcen weiter auszuschöpfen und Ihr Startup für langfristigen Erfolg in einer Zeit zu positionieren, in der KI-gestützte Lösungen schnell zur neuen Grundlage für die Differenzierung im Wettbewerb werden.

Beginnen Sie noch heute und erfahren Sie, wie generative KI Ihnen helfen kann, Ihre Benutzererlebnisse zu verändern, die Produktivität Ihres Teams zu steigern und den Wachstumskurs Ihres Startups zukunftssicher zu gestalten.