Unser Angebot im Bereich KI

Chatbot-Integration: Wir entwickeln und implementieren Chatbots, um Ihre Kundenbetreuung zu verbessern und interne Abläufe effizienter zu gestalten.
Nutzung von Sprachmodellen: Wir nutzen fortschrittliche Sprachmodelle, um interne Dokumente und andere Quellen zu analysieren und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Architektonische Unterstützung: Unser Team unterstützt Sie bei der Auswahl und Implementierung der geeigneten Architektur, sei es in der Cloud, in hybriden Umgebungen oder On-Premise.
Reibungslose Implementierung: Wir gewährleisten eine nahtlose Integration unserer Lösungen in Ihre bestehende Infrastruktur, um einen reibungslosen Betrieb zu ermöglichen.
Optimierung Ihrer Prozesse: Unser Ziel ist es, Ihre Unternehmensleistung zu steigern, sei es durch verbesserten Kundenservice, Automatisierung interner Abläufe oder die Effizienzsteigerung bei der Datenanalyse.

Effiziente Informationsbeschaffung mit ChatGPT-basierter Dokumenten-Abfrage

Unser Team hat eine innovative Demo entwickelt, die auf ChatGPT basiert und es ermöglicht, gezielte Abfragen innerhalb grosser Dokumenten (Word, PDF) durchzuführen. Dabei ist es wichtig zu betonen, dass ChatGPT keinerlei Kenntnis über den Inhalt der internen Dokumente hat und auch nicht haben soll. Es findet kein Training statt, um sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht nach aussen gelangen. Stattdessen wird lediglich die Programmierschnittstelle (API) von ChatGPT genutzt, um Fragen zu stellen, die dann durch den Inhalt der Dokumente beantwortet werden. Kunden profitieren von dieser Lösung durch eine erhebliche Zeitersparnis bei der Suche nach Informationen in umfangreichen Dokumenten sowie von der Möglichkeit, präzise Antworten auf komplexe Fragen zu erhalten, ohne dabei aufwändige manuelle Recherchen durchführen zu müssen. Ein zusätzlicher Mehrwert besteht darin, dass die Abfrage sprachunabhängig ist. Es spielt keine Rolle, in welcher Sprache ein Dokument verfasst ist, da die Antwort in derselben Sprache erfolgt, in der die Frage gestellt wird.

So kann KI ausserdem Ihre Geschäftsprozesse verbessern

Automatisierung von Routineaufgaben: KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, wie z.B. Datenverarbeitung, Dokumentenmanagement, Rechnungsstellung und Berichterstellung

Optimierung von Entscheidungsprozessen: Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Muster und Trends erkennt und Prognosen für zukünftige Entwicklungen liefert.

Personalisierte Kundeninteraktion: KI-gestützte Systeme wie Chatbots und virtuelle Assistenten können eine personalisierte Kundenbetreuung bieten, indem sie individuelle Anfragen bearbeiten, Produktempfehlungen aussprechen und Unterstützung in Echtzeit bieten.

Proaktives Risikomanagement: KI kann dabei helfen, potenzielle Risiken und Chancen frühzeitig zu identifizieren, indem sie Daten analysiert und Muster erkennt, die auf Risiken hinweisen, wie z.B. Betrug, Lieferkettenstörungen oder Marktschwankungen

Verbesserung der Produktqualität und -entwicklung: Durch die Analyse von Kundenfeedback, Produktionsdaten und Markttrends kann KI dazu beitragen, Produkte zu optimieren, Fehler zu reduzieren und Innovationen voranzutreiben.

Effizienzsteigerung in der Logistik und Lieferkette: KI kann dabei helfen, Lieferketten zu optimieren, indem sie Lieferzeiten prognostiziert, Lagerbestände verwaltet, Routen plant und Engpässe vorhersagt
Personalmanagement und Talentakquisition: KI-gestützte Systeme können Unternehmen bei der Bewerberauswahl unterstützen, indem sie Lebensläufe analysieren, Qualifikationen bewerten und potenzielle Kandidaten identifizieren, die am besten zu den Anforderungen passen
Predictive Maintenance: Durch die Analyse von Sensordaten und historischen Wartungsdaten kann KI vorhersagen, wann Maschinen und Anlagen gewartet werden müssen, um Ausfälle zu vermeiden und die Betriebszeit zu maximieren.
Kostenoptimierung und Budgetplanung: KI kann dabei helfen, Kosten zu optimieren, indem sie Ausgaben analysiert, Einsparungspotenziale identifiziert und Budgets entsprechend den Geschäftszielen allokiert.
Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung: Indem sie Kundenverhalten analysiert und personalisierte Dienstleistungen anbietet, kann KI dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Kundenbindung zu stärken.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst die Fähigkeit, Muster in Daten zu erkennen, Probleme zu lösen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. KI kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung, medizinische Diagnose, Finanzanalyse, Robotik und vieles mehr. Sie ermöglicht es, komplexe Probleme zu lösen, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Von Chatbots bis hin zu selbstfahrenden Autos revolutioniert KI die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und leben.

Was ist LLM (Large Language Model)?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein leistungsstarkes künstliches neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle sind in der Lage, riesige Mengen an Textdaten zu analysieren und Muster sowie Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen. Ein LLM kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie Textgenerierung, Übersetzung, Textverständnis, Frage-Antwort-Systeme und mehr. Diese Modelle haben bedeutende Fortschritte in der KI-Forschung ermöglicht und finden Anwendung in einer Vielzahl von Anwendungen, von Chatbots über automatische Textkorrektur bis hin zu maschinellem Übersetzen.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Computer befähigt, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es beinhaltet drei Hauptschritte: Datenvorbereitung, Modelltraining und Auswertung/Anwendung. Während des Trainings lernt das Modell Muster und Beziehungen in den Daten, um Vorhersagen über neue, unbeschriftete Daten zu treffen. ML wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Finanzanalyse und medizinische Diagnose.

Was ist NLP (Natural Language Processing)?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Wechselwirkung zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Ziel ist es, Computern die Fähigkeit zu geben, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP umfasst Aufgaben wie Spracherkennung, Textverarbeitung, Übersetzung, Frage-Antwort-Systeme und Sentimentanalyse. Es nutzt Techniken des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung, um Muster in Sprachdaten zu erkennen und zu verstehen.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine fortschrittliche Methode des maschinellen Lernens, die auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke bestehen aus vielen Schichten von künstlichen "Neuronen", die zusammenarbeiten, um Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch Training mit großen Datenmengen können diese Modelle komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und vieles mehr ausführen. Deep Learning hat zu bedeutenden Fortschritten in der künstlichen Intelligenz geführt und wird in vielen Anwendungen eingesetzt, um intelligente Lösungen zu entwickeln.

Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein innovativer Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, die Qualität und Relevanz von generierten Texten zu verbessern, indem er auf eine Vielzahl von externen Quellen oder "Retrievaln" zurückgreift. Im Wesentlichen kombiniert RAG Generationsmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) mit Informationssuchtechniken, um präzisere und informative Texte zu erstellen. Dies ermöglicht es dem Modell, auf eine breite Palette von Wissen zuzugreifen und es in Echtzeit in den generierten Text zu integrieren. RAG findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie automatisiertem Schreiben, Content-Erstellung, Frage-Antwort-Systemen und der Verbesserung der Informationsqualität in Texten.

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