Omnifact

KI im Unternehmen — Software, Technologie und IT-Implementierung

Ein Auszug aus der Forschungsarbeit von Axel Wiemann (kiucon), Patrick Helmig (Omnifact), Sebastian Hennerici (Omnifact Academy) und Sven-Erik Holm (GvW Graf von Westphalen).

kiucon
Omnifact
Omnifact Academy
GvW Graf von Westphalen

Durch den Betrieb eigener Large Language Models gewinnen Unternehmen deutlich mehr Kontrolle über ihre Daten und IT-Infrastruktur. Dies führt nicht nur zu besserer Datensicherheit, sondern erleichtert auch die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Ein weiterer Vorteil: Die KI-Modelle können gezielt an die eigenen Geschäftsprozesse angepasst werden. Im Vergleich zu Cloud-Lösungen bietet dieser Ansatz mehr Gestaltungsspielraum und kann sich langfristig auch finanziell lohnen.

Hauptpunkte

  • Mit eigenen LLMs behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und machen sich unabhängig von externen Anbietern. Dies minimiert Datenschutzrisiken erheblich.
  • Moderne KI-Lösungen sind heute dank leistungsfähiger Open-Source-Modelle und optimierter Hardware für Unternehmen jeder Größe realisierbar.
  • Durch den Einsatz eigener LLMs können Sie die KI perfekt an Ihre Anforderungen anpassen und profitieren langfristig von Kosteneinsparungen.
  • Das Self-Hosting gewährleistet höchste Datensicherheit und erleichtert die Einhaltung sich stetig weiterentwickelnder Compliance-Vorgaben.
  • Sie können das volle Potenzial der KI ausschöpfen, indem Sie die Technologie nahtlos in Ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe integrieren.

Technische Architektur

Generative KI

Die Entwicklung generativer KI-Modelle hat seit 2021 eine beispiellose Dynamik erreicht. Diese Modelle, trainiert auf gewaltigen Datenmengen, können heute natürliche Sprache verstehen, kontextuell relevante Antworten generieren und komplexe Aufgaben bewältigen. Zwei wichtige Benchmarks verdeutlichen diese Entwicklung:

  • Der "Solving World Problems" (SWE) Benchmark misst die Fähigkeit von KI-Modellen, komplexe Programmieraufgaben zu lösen. Die Leistung der Modelle in diesem Test hat sich von 1% erfolgreicher Lösungen Anfang 2023 auf über 40% Ende 2024 gesteigert. 1
  • Der MMLU (Massive Multitask Language Understanding) Benchmark testet KI-Sprachmodelle in 57 verschiedenen akademischen und beruflichen Fachgebieten mittels Multiple-Choice-Fragen auf Universitätsniveau, um ihre Fähigkeit zum Verständnis und zur Anwendung von Fachwissen zu bewerten.

Über den Autor

Patrick Helmig, CEO von Omnifact, bringt über zehn Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen für regulierte Branchen mit und führt Omnifact mit dem Ziel, sichere und benutzerfreundliche KI-Integration für Unternehmen zu ermöglichen.

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