Was der Status als „OpenAI Select Partner“ von Xebia für die KI in Unternehmen bedeutet

Auf einen Blick

Vom Zugang zur KI bis zur Umsetzung in Unternehmen

Mit der Verbesserung der Fähigkeiten generativer KI verliert der Zugang zu fortschrittlichen Modellen zunehmend an Bedeutung als Unterscheidungsmerkmal. Für viele Unternehmen stellen sich nun die schwierigeren Fragen hinsichtlich der Umsetzung.

In welchen Geschäftsprozessen sollte KI zum Einsatz kommen? Auf welche Daten sollten die Modelle zugreifen können? Wie sollten Zugriffsberechtigungen durchgesetzt werden? In welchen Bereichen sollten Menschen weiterhin einbezogen werden? Wie sollten Unternehmen Qualität, Kosten und Akzeptanz überwachen?

Dies sind Fragen zu Architektur, Technik, Unternehmensführung und Betriebsmodell.

In den Leitlinien für Dienstleistungspartner von OpenAI werden Dienstleistungsunternehmen als Unternehmen beschrieben, die Geschäftskunden bei der Implementierung von ChatGPT und API-Funktionen unterstützen. Darin wird zudem zwischen der Nutzung von OpenAI-Modellen und der Andeutung, dass eine Lösung gemeinsam mit OpenAI entwickelt wurde, unterschieden. 

Was Xebia im Bereich der Unternehmens-KI leistet

Der Beitrag von Xebia konzentriert sich hauptsächlich auf das Modell.

Der Geschäftsbereich „Data & AI“ verzeichnet fast 400 Kunden, verfügt über 70 branchenspezifische Beschleunigungsprogramme und beschäftigt ein Team von 800 Fachkräften in Nord- und Südamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und in Afrika. Zum Portfolio gehören Xebia Axis, eine agentenbasierte Datenplattform, sowie Xebia Ace, das sich auf KI-natives Engineering konzentriert.

Das Unternehmen bietet zudem branchenspezifische Lösungen in den Bereichen Finanzplanung, Stammdatenmanagement im Einzelhandel, Kundenservice, Personalwesen, Kundenprofile für Fluggesellschaften, Nachfrageprognosen und Risikoanalyse an.

Dieses Portfolio ist von Bedeutung, da KI in Unternehmen selten als eigenständige Modellbereitstellung zum Einsatz kommt. Produktionssysteme erfordern in der Regel auch Datenintegration, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Anwendungsentwicklung, Beobachtbarkeit, Governance und Workflow-Gestaltung.

Der Wert der KI im Unternehmen wird nicht allein durch das Modell bestimmt. Er hängt davon ab, wie gut diese Intelligenz mit Daten, Anwendungen, Arbeitsabläufen und den technischen Voraussetzungen verknüpft ist, die für ihren Einsatz in großem Maßstab erforderlich sind. Unser Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen dabei zu unterstützen, fortschrittliche KI-Fähigkeiten in Systeme umzusetzen, die im Produktivbetrieb nützlich, geregelt und messbar sind.

Preetpal Singh

Global Head of Product and Platform Engineering - Xebia

Produktionsbeispiele

Ein Xebia-Projekt betraf ein weltweit tätiges Konsumgüterunternehmen, dessen Informationen über SharePoint, Power BI, Databricks, Produktlebenszyklus-Managementsysteme, Dokumente, Dashboards sowie Audio- und Videoquellen verteilt waren.

Xebia entwickelte eine Wissensplattform für Unternehmen, die auf multimodaler Analyse, retrieval-augmented Generation, Zugriffskontrollen, Qualitätsüberwachung und Governance basierte. Das System umfasste zudem die Validierung von Eingabeaufforderungen, den Schutz personenbezogener Daten, Compliance-Prüfungen, die Erkennung von Halluzinationen, Rückverfolgbarkeit sowie die Messung geschäftlicher KPIs.

Laut der technischen Bewertung von Xebia verkürzte die Implementierung die Zeit für die Wissensgewinnung von etwa 40 Stunden auf zwei Stunden und regelte den Zugriff auf mehr als 25.000 Dateien.

Ein zweites Beispiel betraf einen niederländischen Versicherer, der monatlich rund 7.000 Schadensfälle bearbeitete. Xebia entwickelte einen KI-basierten Schadensbearbeitungsassistenten unter Verwendung von Azure AI Search, Azure OpenAI und OpenAI-Modellen. Die Lösung half den Mitarbeitern dabei, relevantes Wissen abzurufen und frühere Schadensfälle zu vergleichen.

Der Bericht beziffert die jährlichen Einsparungen durch Zeitersparnisse auf rund 600.000 Euro und die ermittelten Effizienzgewinne in Vollzeitäquivalenten auf mehr als 4,5 Millionen Euro.

Diese Beispiele veranschaulichen einen allgemeineren Sachverhalt: Das Sprachmodell ist nur eine Komponente eines KI-Systems im produktiven Einsatz.

Warum Daten und Governance von Bedeutung sind

In dem Maße, wie Organisationen von einfachen Assistenzsystemen hin zu agentenbasierten Systemen übergehen, steigen die Anforderungen an die Integration.

KI-Systeme müssen unter Umständen Informationen aus mehreren Quellen abrufen, Unternehmensanwendungen aufrufen, strukturierte Ergebnisse generieren oder an mehrstufigen Arbeitsabläufen teilnehmen. Dies erfordert Kontrollmechanismen hinsichtlich der Frage, auf welche Daten das System zugreifen darf, welche Aktionen es ausführen darf, wie Fehler erkannt werden und wie die Aktivitäten überwacht werden.

Zu den bestehenden Architekturen von Xebia gehören Zugriffsfilterung, Schutzmaßnahmen für personenbezogene Daten, Compliance-Prüfungen, Überwachung von Fehlalarmen, Überwachung von Kosten und Qualität sowie die Erfassung geschäftlicher KPIs.

Daten stellen nach wie vor eine weitere große Herausforderung dar. Unternehmensinformationen sind häufig über Datenbanken, Dokumente, Analyseplattformen und Altsysteme verstreut. Ohne eine nutzbare Datenbasis können selbst leistungsfähige Modelle unter Umständen dennoch Schwierigkeiten haben, zuverlässige Antworten zu liefern oder Geschäftsprozesse vollständig abzuwickeln.

Die umfassenderen Aktivitäten von Xebia im Bereich Data Engineering, einschließlich Self-Service- und agentenbasierter Datenplattformen, sind daher für die Zusammenarbeit mit OpenAI von Bedeutung.

Was sich durch die Ernennung zum „Select-Partner“ ändert

Die Ernennung zum „OpenAI Select Partner“ stärkt die Arbeit, die Xebia bereits geleistet hat.

Xebia hatte bereits vor Erhalt der Zertifizierung OpenAI-Modelle im Produktivbetrieb eingesetzt. In der technischen Bewertung werden Implementierungen beschrieben, bei denen OpenAI-Modelle zur Gewinnung von Unternehmenswissen und zur Bearbeitung von Versicherungsansprüchen zum Einsatz kommen. 

Was sich ändert, ist die Struktur hinsichtlich der Art und Weise, wie Xebia mit OpenAI-Technologien arbeitet und Kunden bei deren Einführung unterstützt.

Für Unternehmen wird der Wert dieser Beziehung letztendlich eher an der Umsetzung als an der Bezeichnung selbst gemessen.

Entscheidend ist, ob KI-Projekte in die Produktion übergehen, in bestehende Systeme integriert werden, im Rahmen geeigneter Kontrollmechanismen betrieben werden und messbare Verbesserungen hinsichtlich Produktivität, Kosten, Geschwindigkeit oder Kundenerlebnis erzielen.

Die bisherigen Implementierungen von Xebia belegen, dass das Unternehmen einige dieser Herausforderungen bereits bewältigt hat. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erfahrungen in größerem Umfang anzuwenden, da Unternehmen den Einsatz von OpenAI-Modellen und -Produkten unternehmensweit ausweiten.