Schneller, besser, billiger: Wie Sie die geschäftlichen Auswirkungen von LLMs messen können

Das Nutzenversprechen von LLMs verstehen

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben sich schnell zu einem mächtigen Werkzeug für Unternehmen entwickelt, aber ihre wahre Wirkung hängt davon ab, wie sie implementiert werden. Unternehmen müssen einschätzen, ob LLMs sinnvolle Verbesserungen bringen in Geschwindigkeit, Qualität und Kosteneffizienz bevor Sie sich für deren Einsatz entscheiden.

In dem Whitepaper Wie Sie LLM-Anwendungsfälle priorisieren Wir zeigen, dass LLMs zwar nicht immer besser sind als menschliches Fachwissen, aber sie bieten einen Wettbewerbsvorteil, wenn Aufgaben schnell ausgeführt und skalierbar automatisiert werden müssen. Der Schlüssel ist die Bestimmung wo LLMs einen Mehrwert bieten, ohne die geschäftskritische Qualität zu beeinträchtigen.

Drei wichtige Faktoren für die Wirkung des LLM

Um die geschäftlichen Auswirkungen von LLMs zu bewerten, sollten Unternehmen drei Hauptfaktoren berücksichtigen: Geschwindigkeit, Qualität und Kosten .

I. Schnellere Ausführung von sich wiederholenden Aufgaben

Viele Geschäftsprozesse erfordern einen erheblichen Zeitaufwand der Mitarbeiter. LLMs können Aufgaben automatisieren oder beschleunigen, die sonst Stunden in Anspruch nehmen würden, so dass Unternehmen eine höhere Arbeitsbelastung effizient bewältigen können.

Zum Beispiel erleben Kundensupport-Teams, die LLM-gesteuerte Chatbots und Antwortgeneratoren verwenden, eine 14%ige Produktivitätssteigerung, wie in einer Studie von Brynjolfsson, Li und Raymond (2023) festgestellt wurde. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht es den menschlichen Agenten, sich auf komplexere Anfragen zu konzentrieren, während Routineanfragen sofort von der KI bearbeitet werden.

Ein anderer Fall ist die Erstellung von Inhalten für den eCommerce, wo LLMs Produktbeschreibungen sofort nach dem Hochladen neuer Produkte verfassen können. Während ein geschulter Werbetexter einen ausgefeilteren Inhalt erstellen könnte, stellen LLMs sicher, dass kein Produkt ohne Beschreibung bleibt und verhindern so mögliche Umsatzeinbußen aufgrund von verzögerten Listungen.

II. Besserer Output: Wenn "gut genug" die richtige Wahl ist

LLMs sind dem Menschen bei kreativen oder komplexen Entscheidungsfindungsaufgaben nicht immer überlegen, aber sie können bei strukturierten Anwendungen hochwertige Ergebnisse liefern. Sie stellen eine effiziente Alternative dar, wenn menschlicher Input zu teuer oder nicht verfügbar ist.

Nehmen Sie den Gesundheitssektor, wo LLMs Ärzte unterstützen, indem sie einfühlsame und genaue Antworten auf Patientenanfragen verfassen. Eine Studie der UC San Diego ergab, dass ChatGPT-Antworten in Bezug auf Einfühlungsvermögen und Genauigkeit besser abschnitten als die von menschlichen Ärzten. In solchen Fällen ersetzen LLMs keine Fachleute, sondern dienen als wertvolle Hilfsmittel, die die Qualität der Antworten verbessern.

Darüber hinaus können LLMs interne Wissensmanagementsysteme unterstützen und Mitarbeitern helfen, Informationen schnell zu finden. Anstatt die Dokumentation manuell zu durchsuchen, kann ein KI-gesteuerter Assistent prägnante und relevante Antworten generieren und so die Produktivität in den Teams steigern.

III. Günstigere Lösungen: Kosten senken ohne Kompromisse beim Wert

Kosteneffizienz ist ein entscheidender Faktor bei der Einführung von LLM. Die Unternehmen müssen sich fragen: Können wir geringfügige Qualitätseinbußen in Kauf nehmen, wenn dies zu deutlich niedrigeren Kosten führt?

Ein gutes Beispiel dafür ist die automatische Erstellung von Inhalten für langatmige eCommerce-Produkte. Einen Texter für jede Produktbeschreibung einzustellen, könnte aus Kostengründen unpraktisch sein. Stattdessen können LLMs Beschreibungen zu einem Bruchteil der Kosten erstellen und sicherstellen, dass jeder Artikel relevante Informationen enthält, während menschliche Redakteure nur die Inhalte mit hoher Priorität verfeinern können.

Ein weiterer Bereich, in dem Kostensenkungen eine wichtige Rolle spielen, ist die Dokumentation zur Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften. Unternehmen, die LLMs zur Erstellung der ersten Versionen von Compliance-Berichten verwenden, sparen viel Zeit und Ressourcen. Die abschließende Überprüfung erfordert zwar immer noch menschliche Aufsicht, aber die Automatisierung senkt die Betriebskosten erheblich.

Gleichgewicht zwischen Wert und Investition

Obwohl die Vorteile von LLMs auf der Hand liegen, müssen Unternehmen ihren ROI sorgfältig abwägen , bevor sie sich für KI-gestützte Lösungen entscheiden.

Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:

• Zeit bis zur Wertschöpfung - Wie schnell werden die Auswirkungen für das Unternehmen spürbar sein?
• Betriebliche Kosten - Wie hoch sind die Kosten für Infrastruktur, Feinabstimmung und Wartung?
• Skalierbarkeit - Kann die LLM-Lösung eine steigende Nachfrage effizient bewältigen?
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften - Steht die KI-Implementierung im Einklang mit Branchengesetzen und ethischen Richtlinien?

Wie Xebia Unternehmen dabei hilft, die Wirkung von LLM zu maximieren

Die erfolgreiche Integration von LLMs in ein Unternehmen erfordert einen strukturierten Ansatz. Xebia's Scaled GenAI Dienstleistungen helfen Unternehmen bei der Einführung von KI:

• Identifizierung von hochwirksamer LLM-Anwendungsfälle zugeschnitten auf geschäftliche Anforderungen.
• Optimieren Sie KI-unterstützte Arbeitsabläufe für maximale Effizienz.
• Sicherstellung Einhaltung von Branchenvorschriften und ethischen KI-Praktiken.
• Bereitstellung von skalierbare KI-Lösungen die Geschwindigkeit, Qualität und Kosten in Einklang bringen.

Durch die Nutzung des Fachwissens von Xebia können Unternehmen LLMs vertrauensvoll dort einsetzen, wo sie den größten Nutzen bringen und messbare Verbesserungen der betrieblichen Effizienz und Kosteneffizienz gewährleisten.

Fazit

LLMs bieten Unternehmen einen überzeugenden Kompromiss zwischen Geschwindigkeit, Qualität und Kosten, aber ihre Wirkung hängt von der strategischen Umsetzung ab. Indem sie verstehen, wo Automatisierung den größten Nutzen bringt und Kompromisse abwägen, können Unternehmen echten Wert aus KI-gesteuerten Lösungen schöpfen.