Was Startups vom Einsatz generativer KI in Großunternehmen lernen können

Wussten Sie, dass 96 % der KI/ML-Einhörner auf AWS laufen? Sie verwenden generative KI, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Produktivität zu steigern und den Betrieb zu optimieren. Wenn große Unternehmen generative KI in erheblichem Umfang einsetzen, entdecken sie innovative Strategien und Erkenntnisse, von denen Startups wie das Ihre profitieren können.

Da der Markt für generative KI bis Ende 2024 voraussichtlich 66 Milliarden US-Dollar übersteigen wird, bietet diese Technologie Startups ein enormes Innovations- und Wachstumspotenzial. Eine kürzlich von McKinsey Global Survey zum Thema KI durchgeführte Umfrage ergab, dass 65 % der Unternehmen inzwischen regelmäßig generative KI verwenden – fast doppelt so viele wie in einer früheren Umfrage.

Für Startups eröffnet die Nutzung generativer KI mit AWS neue Möglichkeiten für Skalierbarkeit, Effizienz und Kundenzufriedenheit.

Generative KI in Unternehmen – eine Einführung

Was ist generative KI?

Generative KI, kurz GenAI, ist künstliche Intelligenz (KI), die neue Inhalte und Ideen kreieren kann. Sie verwendet Machine-Learning-Algorithmen, um Originalinhalte wie Bilder, Text, Musik oder synthetische Daten auf der Grundlage der Daten zu generieren, auf denen sie trainiert wurde. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI hängt die generative KI nicht von expliziten Regeln ab und kann sich an eine Vielzahl von Aufgaben anpassen.

Vorteile einer frühzeitigen Einführung durch große Unternehmen

Die Einführung generativer KI in großen Unternehmen bringt mehrere Vorteile mit sich, die Innovation und Effizienz vorantreiben:

• Beschleunigt die Forschung: Sie untersucht komplexe Daten, identifiziert Trends und bietet neue Erkenntnisse, die eine schnellere Problemlösung und Innovation ermöglichen.

• Verbessert das Kundenerlebnis: Generative KI-Modelle können auf natürliche Weise auf Kundeninteraktionen reagieren und ermöglichen so personalisierte und effiziente Kundenabläufe.

• Optimiert Geschäftsprozesse: KI-gestützte Tools vereinfachen Abläufe in allen Abteilungen, von der Technik und dem Marketing bis hin zu Vertrieb und Finanzen.

• Steigert die Produktivität der Mitarbeiter: Sie unterstützt die Teammitglieder durch die Automatisierung von Aufgaben wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse und mehr, sodass Zeit für strategische Arbeiten gewonnen wird.

Wie große Unternehmen generative KI nutzen

Generative KI verändert die Art und Weise, wie große Unternehmen arbeiten, und AWS war ein wichtiger Partner bei der Umsetzung dieser Transformation. Hier können Sie einen genaueren Blick darauf werfen, wie Top-Unternehmen generative KI für bestimmte Geschäftsziele einsetzen:

Exscientia: Wirkstoffforschung neu erfunden

Durch die Nutzung der generativen KI-Fähigkeiten von AWS beschleunigt Exscientia den traditionell langwierigen und kostspieligen Prozess zur Identifizierung brauchbarer Arzneimittelkandidaten. Generative KI-Modelle analysieren riesige chemische Datensätze, um molekulare Eigenschaften vorherzusagen, neuartige Verbindungen zu entwickeln und ihre potenzielle Wirksamkeit zu simulieren.

AWS bietet die Rechenleistung und Skalierbarkeit, die für die komplexen Workloads von Exscientia erforderlich sind, und ermöglicht es ihnen, das Verbunddesign mit beispielloser Geschwindigkeit zu optimieren. Mithilfe generativer KI auf AWS kann Exscientia beispielsweise Tausende von Verbindungen in einem Bruchteil der Zeit bewerten, die mit herkömmlichen Methoden erforderlich wäre. Diese Präzision ermöglicht es ihnen, nur die vielversprechendsten Kandidaten zu priorisieren und so die Markteinführungszeit kritischer Behandlungen zu verkürzen.

Durch die Partnerschaft mit AWS spart Exscientia nicht nur Zeit und Kosten, sondern treibt auch die medizinische Forschung voran und verbessert die Behandlungsergebnisse von Patienten weltweit.

Lesen Sie mehr über die AWS-gestützte Reise von Exscientia .

Crypto.com: Stimmungsanalyse in Echtzeit

Crypto.com, eine führende Kryptowährungsplattform, nutzt die generativen KI-Lösungen von AWS, darunter große Sprachmodelle von Anthropic Claude 3 auf Amazon Bedrock für Stimmungsanalysen und Anwendungsentwicklung sowie Amazon SageMaker zur Feinabstimmung seiner benutzerdefinierten Modelle.

Diese Fähigkeit ist in der volatilen Welt der Kryptowährung unerlässlich, in der sich die Marktstimmung innerhalb von Minuten dramatisch ändern kann. Durch die Analyse von Millionen unstrukturierter Datenpunkte aus Social-Media-Posts, Nachrichtenartikeln und anderen Online-Inhalten bietet Crypto.com Einblicke in die Wahrnehmung bestimmter Kryptowährungen und Trends durch den Markt.

Mit AWS kann Crypto.com diese riesigen Datensätze in Sekunden verarbeiten und Ergebnisse der Stimmungsanalyse in weniger als einer Sekunde liefern. Auf diese Weise können Benutzer fundierte Entscheidungen anhand aktueller Daten treffen. Generative KI auf AWS ist der Schlüssel zur Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und verschafft Crypto.com einen Wettbewerbsvorteil in der Fintech-Branche.

Darüber hinaus stellt die skalierbare Infrastruktur von AWS sicher, dass Crypto.com Datenvolumenspitzen in Spitzenzeiten bewältigen kann und so eine gleichbleibende Leistung und Zuverlässigkeit für seine Benutzer gewährleistet.

Erfahren Sie mehr über die generative KI-Implementierung von Crypto.com.

Box: Intelligente Content-Cloud mit generativer KI

Box, ein führendes Unternehmen im Bereich Content Management und Zusammenarbeit, ermöglicht seinen Benutzern, mithilfe generativer KI-Technologien von AWS tiefe Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen. Durch die Integration des Amazon Q Business Connectors ermöglicht Box Kunden, unstrukturierte Inhalte – wie Dokumente, Bilder und Videos – zu analysieren, um Trends, Muster und umsetzbare Erkenntnisse aufzudecken, die zuvor verborgen waren.

Beispielsweise kann ein Unternehmen, das Box verwendet, generative KI nutzen, um Kundenfeedback in Form von Dokumenten zu analysieren und gemeinsame Themen und umsetzbare Vorschläge zu identifizieren. Ebenso können Teams große Bibliotheken mit Videos oder Präsentationen verarbeiten, um Highlights zu extrahieren oder Zusammenfassungen zur einfacheren Nutzung zu erstellen.

Diese Integration ist besonders für Startups wertvoll, die große Mengen an Inhalten verwalten, da sie Daten in eine strategische Ressource für Innovation und Wachstum umwandelt.

Durch die Nutzung der generativen KI von AWS hilft Box Unternehmen, den vollen Wert ihrer Inhalte auszuschöpfen, die Effizienz zu verbessern und intelligentere Geschäftsstrategien voranzutreiben.

Erfahren Sie mehr über den Weg zur generativen KI von Box.

Lektionen für Startups

Große Unternehmen innovieren fortwährend mit generativer KI und Startups können wichtige Lehren aus ihren Erfahrungen ziehen. So können aufstrebende Unternehmen diese Praktiken effektiv anwenden, um das Wachstum zu beschleunigen:

Chancen identifizieren

Für Startups liegt der Schlüssel zum Erfolg generativer KI darin, Bereiche zu identifizieren, in denen KI den größten Mehrwert schaffen kann. Anstatt KI in allen Abteilungen einzusetzen, sollten sich Startups auf wichtige Bereiche wie Kundensupport, Marketing oder personalisierte Produktempfehlungen konzentrieren.

Die Analyse von Kundenproblemen oder Ineffizienzen im Arbeitsablauf ist eine hervorragende Möglichkeit, Chancen aufzudecken. Nehmen wir zum Beispiel an, Ihr Startup hat Probleme mit ressourcenintensiven Kundeninteraktionen. In diesem Fall können Sie mit generativen KI-Tools wie Amazon Bedrock grundlegende Modelle integrieren, die die Personalisierung optimieren und die Automatisierung in großem Maßstab verbessern.

Darüber hinaus hilft Amazon Q, ein KI-gestützter Assistent, Startups dabei, die betriebliche Effizienz zu verbessern, indem er tiefere Einblicke, schnellere Entscheidungen und einen einfacheren Zugriff auf wichtige Informationen ermöglicht. Dieses Tool unterstützt Teams effektiv, indem es auf der Grundlage interner Daten präzise Zusammenfassungen oder Empfehlungen erstellt.

Für Startups, die sich auf Personalisierung konzentrieren, bietet Amazon Personalize generative KI-Funktionen, z. B. die Erstellung von Empfehlungen mit Themen aus dem Content Generator. Auf diese Weise können Unternehmen dynamische Systeme aufbauen, die sich in Echtzeit an die Benutzervorlieben anpassen und so für ansprechende Kundenerlebnisse sorgen. Erfahren Sie mehr über die generativen KI-Funktionen von Amazon Personalize .

Aufbau einer GenAI-Strategie

Eine effektive KI-Strategie ist unerlässlich, um das Potenzial generativer KI auszuschöpfen. Startups sollten die folgenden Schritte berücksichtigen:

• Definieren Sie klare Ziele, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Zu Ihren Zielen könnten die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Senkung der Betriebskosten gehören.
• Verstehen Sie die technischen Anforderungen: Generative KI erfordert oft spezifische technische Ressourcen, darunter große Datensätze, hohe Rechenleistung und Fachwissen im Modelltraining. Die Nutzung von AWS-Tools wie Amazon SageMaker hilft Startups dabei, Modelle effizient zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen zu müssen.
• Verstehen Sie die technischen Anforderungen: Generative KI erfordert oft spezifische technische Ressourcen, darunter große Datensätze, hohe Rechenleistung und Fachwissen im Modelltraining. Die Nutzung von AWS-Tools wie Amazon SageMaker hilft Startups dabei, Modelle effizient zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen zu müssen.
• Sichere und gesetzeskonforme Implementierung: Stellen Sie für sensible Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen sicher, dass Ihre KI-Lösungen die regulatorischen Standards erfüllen. AWS bietet Compliance-orientierte Ressourcen und Tools für ein sicheres Datenmanagement, die die sichere Einführung von KI erleichtern.

Bewältigung generativer KI-Herausforderungen: Tools und Ressourcen für Startups

Startups stehen bei der Implementierung generativer KI vor einmaligen Herausforderungen, von Datenbeschränkungen bis hin zu technischen Komplexitäten. Hier sind einige häufig auftretende Herausforderungen und Lösungen:

Datenqualität und -volumen

KI-Modelle benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um präzise zu funktionieren. Für Startups mit begrenzten Daten bietet AWS Data Exchange Zugriff auf Datensätze von Drittanbietern, die interne Daten ergänzen und das Modelltraining verbessern können. Alternativ können Startups synthetische Datengenerierungstechniken verwenden, um reale Bedingungen zu simulieren.

Technische Qualifikationslücken

Generative KI erfordert Fachwissen in den Bereichen Machine Learning und Datenwissenschaft, auf die Startups in der Frühphase nur schwer zugreifen können. AWS bietet eine Reihe von Bildungsressourcen, darunter Kurse, Tutorials und Online-Communities, um Startups dabei zu helfen, ihre Teams weiterzubilden und das notwendige Wissen zu erwerben, um KI-Modelle effektiv zu verwalten.

Kosten von KI-Ressourcen

Das Training und die Bereitstellung von Modellen können ressourcenintensiv sein. Die Kostenmanagement-Tools von AWS, wie AWS Budgets und AWS Cost Explorer, ermöglichen es Startups, ihre Ausgaben zu überwachen und die Kosten zu optimieren, indem sie Bereiche identifizieren, in denen die Effizienz verbessert werden kann. Darüber hinaus ermöglichen die kostenlosen AWS-Services das Testen grundlegender Funktionen ohne anfängliche Kosten.

Zukunftsausblick und strategische Planung für Startups

Wie wir erfahren haben, bietet Generative KI erhebliche langfristige Vorteile, die Ihrem Startup helfen können, innovativ zu sein und nachhaltig zu skalieren. Durch die Zusammenarbeit mit dem engagierten Netzwerk von Startup-Partnern von AWS erhalten Sie Zugriff auf bewährte Verfahren und fachkundige Beratung, die Sie für den Erfolg rüsten.

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