Private-Enterprise-AI – Die Brille der Technik – zusammen mit Levent Celik
Willkommen zum zweiten Teil unseres Sommer-Spezials! Nachdem wir in Folge 143 die Business-Vision hinter einer Private Enterprise AI skizziert haben, geht’s jetzt ans Eingemachte: Wie setzt man so ein System in der Realität technisch um?
Die Folge zeigt praxisnah, wie Unternehmen eine eigene, datensichere KI aufbauen können – von der Architektur über Modellwahl bis hin zur Automatisierung und Integration in bestehende Systeme.
Wir sprechen über:
- Technische Grundlagen und Architekturentscheidungen: Einsatz von Hyperscalern wie AWS oder Azure vs. On-Premise oder Stackit als deutsche Cloud-Alternative.
- Auswahl und Integration von KI-Modellen: Nutzung von Open-Source-Modellen wie Llama 70B, Auswahl je nach Use Case, Flexibilität im Modellwechsel.
- Zugriff über Web-Oberflächen: Wie Mitarbeitende sicher auf die KI zugreifen können, inklusive Rollen- und Rechtemanagement.
- Anreicherung mit Unternehmenswissen: Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die KI mit firmeninternen Daten (Dokumente, E-Mails, Transkripte, Bilder etc.) zu füttern.
- Use Cases aus der Praxis: z. B. Kundenservice-Automatisierung, Wissenssicherung, automatisierte Angebotserstellung, Meeting-Mitschnitte als Wissensquelle.
- Automatisierung und Tool-Integration: Verknüpfung mit ERP, CRM, Ticket- oder Mailsystemen zur eigenständigen Bearbeitung von Aufgaben durch KI.
- Sicherheitsaspekte und Datenschutz: insbesondere bei sensiblen Daten, Zugriffskontrolle, Hosting in Deutschland.
- Implementierungsdauer: Eine einfache, produktiv nutzbare Lösung kann bereits innerhalb weniger Wochen realisiert werden.
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