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Als Teil der digitalen Transformation stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ineffiziente, manuelle Prozesse zu optimieren. Traditionelle, manuelle Workflows stoßen hier schnell an ihre Grenzen, die es mit KI unterstützten Prozessen zu überwinden gilt. KI-gestützte Prozesse bieten hier einen klaren Mehrwert: ✅ Automatisierung: Reduziert repetitive Aufgaben und spart Zeit. ✅ Datenbasierte Entscheidungen: KI analysiert riesige Datenmengen in Sekunden. ✅ Flexibilität & Skalierbarkeit: KI-gestützte Prozesse passen sich dynamisch an. Der Transformationsprozess: 1. Analyse bestehender Prozesse – Wo kann KI die Mitarbeiter bei Problemen & Engpässen entlasten? 2. Technologieauswahl – Cloud, Machine Learning oder Automatisierungsplattformen? 3. Datenaufbereitung – Qualität und Verfügbarkeit sind entscheidend. 4. Pilotprojekte starten – Kleine Tests minimieren Risiken. 5. Skalierung & Integration – Erfolgreiche Konzepte unternehmensweit ausrollen. Welche Chancen sehen Sie in der KI -Transformation? Teilen Sie Ihre Erfahrungen in den Kommentaren! 🚀 #KI #Transformation #Workflows #Processes

KI-Schulungen: Pflicht oder Chance? Seit Februar 2025 sind Unternehmen verpflichtet, ihre Mitarbeiter im Umgang mit KI zu schulen (EU AI Act, Artikel 4). Doch in Deutschland haben bisher nur 30 % der Unternehmen mindestens ein Viertel ihrer Mitarbeiter entsprechend vorbereitet. Zum Vergleich: In Singapur liegt die Quote bei 44 %, in Japan bei 38 %. Die EU setzt auf Regulierung, doch es fehlen klare Umsetzungsleitlinien und finanzielle Anreize! Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Schulungskonzepte eigenständig zu entwickeln – ohne Unterstützung oder konkrete Vorgaben. Doch statt nur einer Pflicht ist KI-Weiterbildung eine Chance: Wer sie strategisch nutzt, sichert sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil. Wir bei prenode helfen Unternehmen, diesen Vorteil gezielt zu nutzen. 💡 Wie sehen Sie das? Sind Unternehmen ausreichend auf die KI-Schulungspflicht vorbereitet – oder braucht es mehr Unterstützung? #KI #AIAct #DigitaleTransformation

🔍 Welche Chancen und Grenzen bietet KI, und wie können Unternehmen sie gewinnbringend nutzen? Mit dieser zentralen Frage startete unsere KI-Grundlagenschulung. Dabei entstand nicht nur ein tieferes Verständnis für das Potenzial Künstlicher Intelligenz, sondern auch ein Bewusstsein für ihre aktuellen Grenzen. Durch praxisnahe Beispiele und interaktive Diskussionen konnten die Teilnehmenden wertvolle Einblicke gewinnen, die sie direkt in ihrem Arbeitsalltag anwenden können. ✨ Ein herzliches Dankeschön an INIT für die Teilnahme an unserer KI-Grundlagenschulung! Gemeinsam haben wir nicht nur die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz vertieft, sondern auch aktuelle Trends und spannende Zukunftsperspektiven beleuchtet. Das positive Feedback bestärkt uns in unserem Ansatz, Theorie und Praxis eng zu verbinden. Besonders freut es uns, dass INIT mit neuen Ideen für KI-Use-Cases aus der Schulung hervorgeht – und wir freuen uns darauf, das Team auch bei der Umsetzung dieser Projekte zu unterstützen.🦾 Kai Brückner INIT Group #KIWorkshops #KIWeiterbildung #Innovation #Digitalisierung Möchten auch Sie mögliche KI-Potenziale in Ihrem Unternehmen mit einer Basisschulung entdecken?

Die Anbindung von internen Daten an ein Large Language Model ermöglicht es Unternehmen mit einem KI-gestützten Chatbot ihre Kundenkommunikation auf ein neues Level zu heben und schnelle personalisierte Antworten zu liefern. Wie funktioniert es? Ein Unternehmen speichert alle Kundeninteraktionen – E-Mails, Chats, Bewertungen – in einem Data Lake. Ein LLM analysiert diese Daten mit einem Retrieval Augmented Generation (RAG) System, erkennt Muster und verbessert so kontinuierlich die Qualität der Antworten. Der Vorteil: ✅ Automatisierte Beantwortung wiederkehrender Anfragen ✅ Personalisierte Kundenkommunikation basierend auf internen Daten ✅ Skalierbarkeit und Effizienzsteigerung im Support 🚧 Doch für die Umsetzung eines solchen Chatbots müssen einige Hürden gemeistert werden: Unternehmen müssen Datenintegration, Vektordatenbanken und Modelloptimierung beherrschen – ein komplexer Prozess, der technisches Know-how & Expertise erfordert. Unsere Spezialisten bei prenode können die Implementierung für Sie übernehmen, dies spart Zeit, Kosten und reduziert Risiken. Setzt Ihr Unternehmen bereits auf KI-gestützten Kundenservice? #LLM #DataLake #Chatbot #KI #RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) steht im Fokus der KI-Welt – zurecht. Denn es adressiert eine der zentralen Herausforderungen großer Sprachmodelle: die Abhängigkeit von teurem Training und ressourcenintensivem Fine-Tuning. Mit einem clever implementierten RAG-System können LLMs externe Datenquellen einbinden, ohne dabei ein intensives Training mit diesen Daten durchführen zu müssen. Das bedeutet: geringere Kosten, höhere Skalierbarkeit und präzisere Vorhersagen in datengetriebenen Kontexten. Am Ende zählt für jedes Unternehmen der konkrete Mehrwert: ✅ Kosten senken ✅ Skalierbare KI-Modelle einsetzen ✅ Trends vorausschauend erkennen ✅ Unternehmensdaten durch KI kontextualisieren RAG wird zur Schlüsseltechnologie für datengetriebene KI-Innovationen. Es ist an der Zeit, diese Potenziale zu nutzen. Hat ihr Unternehmen noch ungenutzte Datenpotenziale? #RAG #RetrievalAugementedGeneration #LLM #DataLakes #AI #KI #DataAnalysis

Unternehmen verschwenden bis zu 30 % ihrer Arbeitszeit durch manuelle Aufgaben – ein Risiko in einer Zeit, in der Effizienz und Geschwindigkeit über Erfolg entscheiden.  Neben der klassischen Digitalisierung von Prozessen, können Large Language Models diesen Mehraufwand zusätzlich drastisch reduzieren. - Automatisierte Datenanalyse: Schnelle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen - Dokumentenmanagement: Geringere Fehlerquoten bei Text- und Datenverarbeitung - Kundenkommunikation: Bessere Erreichbarkeit und schnellere Reaktionszeiten auf Anfragen - Optimierung von Prozessen: Intelligente Tools, die manuelle Arbeit abnehmen Gerade in datenintensiven Bereichen wie Kundenservice, Personalwesen oder Vertragsmanagement eröffnen LLMs enorme Potenziale. Sie fördern nicht nur Effizienz, sondern sichern auch langfristig die Wettbewerbsfähigkeit. Welche Chancen sehen Sie für Ihre Branche durch den Einsatz von LLMs?   #WorkflowAutomation #Effizienzsteigerung #Datenanalyse

Die zunehmende Datenflut stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Data Lakes bieten die Möglichkeit, riesige Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten im Rohformat zu speichern. Doch wie lassen sich diese Daten effizient nutzen? Hier kommen Large Language Models (LLMs) ins Spiel. LLMs bieten intelligente Möglichkeiten zur Kontextualisierung und Analyse von Unternehmensdaten: ➡️ Mustererkennung: Sie identifizieren Trends im Kundenverhalten und helfen dabei, Chatbots zu trainieren, welche Anfragen personalisiert beantworten. ➡️ Automatisierung der Datenaufbereitung: LLMs klassifizieren unstrukturierte Daten (z.B. Text oder Bilder), bereinigen und normalisieren diese, um manuelle Prozesse zu minimieren. ➡️ Berichtserstellung und Prognosen: Sie präsentieren Erkenntnisse in Dashboards und unterstützen prädikative Analysen für bessere strategische Entscheidungen. Die Verknüpfung von LLMs und Data Lakes ermöglicht es, neue Erkenntnisse aus bisher ungenutzten Daten zu gewinnen und sich dadurch datengetriebene Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Wie geht Ihr Unternehmen mit der wachsenden Datenflut um?  #KI #DataLakes #LLMs #DigitalTransformation

So steigern Sie die Zuverlässigkeit von Large Language Model (LLM)-Outputs Die Qualität von KI-Generierungen hängt maßgeblich von der Art der Prompts ab. Eine fortschrittliche Technik, die die Fähigkeiten von KI-Modellen messbar verbessert, ist das sogenannte Chain-of-Thought Prompting (CoT). Wie funktioniert CoT? Die Idee ist einfach: Wir führen die KI durch den Denkprozess, indem komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Schritte unterteilt werden.   Mit Prompts wie "Lass uns das Schritt für Schritt angehen" oder "Erstelle zunächst einen Plan" wird die KI dazu angeleitet, systematisch und nachvollziehbar zu arbeiten. Warum lohnt sich CoT trotz höherem Aufwand? - Präzisere Problemlösung: Durch die Zerlegung in Teilaufgaben werden die Ergebnisse detaillierter. - Gezielte Fehlerreduzierung: Inkonsistenzen und Fehlinterpretationen des KI-Modells können erheblich reduziert werden. - Erhöhte Transparenz: Der Denkprozess wird nachvollziehbarer, was fundierte Entscheidungen ermöglicht. Key Takeaway: Es ist wichtig, das Problem zu verstehen und den gewünschten Endzustand zu definieren. Sie agieren als Problemlöser, die KI als Planer und Werkzeug für die Umsetzung. Was nutzen Sie bereits an fortgeschrittenen Prompt-Techniken? Diskutieren Sie mit! #innovation #engineering #llm

Wie können Unternehmen Künstliche Intelligenz effektiv in ihre Arbeitsprozesse integrieren? Die Antwort liegt oft im Prompt Engineering: die präzise Gestaltung von Eingaben, die KI-Systeme wie Sprachmodelle (LLMs) effizient steuern. Warum spielt „Engineering“ dabei eine so zentrale Rolle? - Struktur als Bauplan: Prompts dienen als klare Anweisungen und organisierte Arbeitsmethoden, um Fehler zu vermeiden. - Präzision wie in der Fertigung: Sorgfältig formulierte Prompts minimieren Streuverluste und liefern verlässliche Ergebnisse, wie präzise Maße in der Produktion. - Beispiele als Prototypen: Klare Beispiele helfen der KI, Aufgaben besser zu verstehen, ähnlich wie in der Produktentwicklung. - Schrittweise Optimierung: Wiederholtes Anpassen der Prompts verbessert Effizienz und Zuverlässigkeit, wie bei der Prozessoptimierung in der Produktion. Key Takeaway: Prompt Engineering ist mehr als eine rein technische Disziplin. Es ist eine neue Art der Kommunikation, die eine Brücke zwischen menschlicher Intention und Künstlicher Intelligenz schlägt. Was denken Sie? Sehen Sie Prompt Engineering als Ingenieurskunst, Sprachwissenschaft oder sogar als neue Disziplin? #ki #innovation #promptengineering

🎄✨ Weihnachtsstimmung bei prenode ✨🎄 Glühwein, Eisstockschießen, leckeres Essen – und vor allem: ein fantastisches Team! 🎅 Danke euch allen für euren Einsatz und die großartige Zusammenarbeit in diesem Jahr. Ihr zeigt jeden Tag, was „Teamwork makes the dream work“ wirklich bedeutet. 💪 Arthur Kähm Andrea Apel Caroline Dieterich Christopher Roth Dominik Fischer Daniel Kreppein Erik Wägerle Jane Yang Jonas Winnen Marc Gassenschmidt Niklas Lutze Paul Theuer Peter Morgenstern Patryk Stemporowski Robin Hirt Simon Kaps Steffen G. Timo Schneider Das prenode Team wünscht euch frohe Weihnachten und einen guten Rutsch ins neue Jahr! 🥂🎆