Marketing und Vertrieb:

• Erstellung von Marketing- und Verkaufstexten, einschließlich Texten, Bildern und Videos für soziale Medien oder technischen Verkaufsinhalten.
• Generierung von Produktbenutzerhandbüchern für branchenabhängige Angebote wie Medikamente oder Konsumgüter.
• Analyse von Kundenfeedback durch Zusammenfassung und Extraktion wichtiger Themen aus Online-Texten und -Bildern.
• Verbesserung des Verkaufsteams durch Erkennung von Risiken, Empfehlung von Zusatzangeboten oder Identifizierung optimaler Kundeninteraktionen, die zu Wachstum und Bindung führen.

Betrieb:

• Erstellung oder Verbesserung von Kundensupport-Chatbots, um Fragen zu Produkten zu klären und relevante Cross-Selling-Angebote zu generieren.
• Identifizierung von Produktionsfehlern oder Anomalien anhand von Bildern und Bereitstellung von Begründungen für diese Probleme.
• Automatisierung von Kundenservice-Prozessen, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern.

Personalwesen:

• Unterstützung bei der Erstellung von Interviewfragen für die Kandidatenbewertung.
• Bereitstellung von Self-Service-HR-Funktionen, wie z.B. Automatisierung von Erstinteraktionen für neue Mitarbeiter.

IT / Entwicklung:

• Code- und Dokumentationserstellung, um Entwicklungen zu beschleunigen und zu skalieren.
• Automatische Generierung oder Vervollständigung von Datentabellen mit kontextbezogenen Informationen.
• Erzeugung synthetischer Daten zur Verbesserung der Trainingsgenauigkeit von Maschinenlernalgorithmen.

Risiko und Recht:

• Entwurf und Überprüfung von Rechtsdokumenten, einschließlich Verträgen und Patentanmeldungen.
• Zusammenfassung und Hervorhebung von Änderungen in umfangreichen regulatorischen Dokumenten.
• Beantwortung von Fragen aus großen Mengen rechtlicher Dokumente.

Allgemeine Optimierung von Mitarbeiteraufgaben:

• Optimierung der Mitarbeiterkommunikation, z.B. durch automatische E-Mail-Antworten oder Textübersetzungen.
• Erstellung von Geschäftspräsentationen basierend auf Textaufforderungen.
• Zusammenfassung von Inhalten aus Texten, Präsentationen oder Online-Meetings.
• Automatisierte Protokollierung von Terminen.
• Schnellere Entscheidungsfindungen.
• Verbesserte Durchsuchen und Beantworten von Fragen auf firmeninternen Wissensdatenbanken, wie z.B. Intranet oder Lerninhalten.

Grundlagenmodelle: Große, tief lernende Modelle, die auf massiven, unstrukturierten Datenmengen trainiert wurden, bilden die Grundlage für generative KI. Dies ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen mit minimaler Anpassung für spezifische Aufgaben.

Zugänglichkeit: Die Technologie ist nicht nur für Tech-Giganten oder große Unternehmen zugänglich. KMU und Organisationen der Sozialwirtschaft können von den Vorteilen profitieren, da die Modelle auch für Personen ohne technischen Hintergrund verständlich und anwendbar sind.

Herausforderungen und Überlegungen: Wie bei jeder neuen Technologie gibt es ethische und praktische Herausforderungen. Es ist wichtig, diese zu erkennen und entsprechende Strategien zu entwickeln, um sie zu bewältigen.

Fazit: Die Fortschritte in der generativen KI bieten KMU und der Sozialwirtschaft enorme Möglichkeiten. Von der Optimierung von Geschäftsprozessen bis zur Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen können diese Technologien den Weg für Innovationen ebnen. Es ist jedoch wichtig, sich der Herausforderungen bewusst zu sein und strategisch vorzugehen, um das volle Potenzial auszuschöpfen.