Einführung
In der heutigen, sich schnell entwickelnden Geschäftslandschaft ist die Integration von KI-Technologien für Unternehmen, die verwertbare Erkenntnisse, Zuverlässigkeit und Vertraulichkeit suchen, von entscheidender Bedeutung. Auch wenn ChatGPT als generatives KI-Modell nicht direkt für sensible Geschäftsdaten geeignet ist, gibt es Möglichkeiten, die Leistung von KI in intelligenten Anwendungen zu nutzen. In diesem Blogbeitrag gehen wir der Frage nach, wie Unternehmen Large Language Models (LLMs), SAP Business Technology Platforms (BTP) und Anwendungsschnittstellen (APIs) nutzen können, um intelligente Geschäftsanwendungen zu erstellen und dabei rechtliche, ethische und technische Herausforderungen zu meistern.
Überwindung von Hindernissen bei der Nutzung von LLMs
Große Sprachmodelle, einschließlich der von Technologieunternehmen wie Google angebotenen vortrainierten Modelle, stellen einzigartige Hindernisse dar, die sorgfältig beachtet werden müssen. Um die Einhaltung rechtlicher Vorschriften zu gewährleisten, sollten Datenschutzbestimmungen strikt eingehalten werden, da die für das Training von LLMs verwendeten Daten oft aus verschiedenen Quellen ohne klare Transparenz gesammelt werden. SAP muss bei der Verwendung von vorgefertigten LLMs auch das Risiko der Nichteinhaltung rechtlicher und datenschutzrechtlicher Bestimmungen minimieren. Darüber hinaus müssen Schritte unternommen werden, um die versehentliche Weitergabe vertraulicher oder personenbezogener Daten bei der Erstellung von Open-Source-LLMs zu verhindern.
Umgang mit ethischen und technischen Bedenken
Ethische Erwägungen sind bei der Arbeit mit LLMs von größter Bedeutung. Vorurteile und Stereotypen, die in den Trainingsdaten vorhanden sind, können vom Modell erlernt werden, wodurch schädliche Vorurteile gegenüber Frauen oder Minderheiten fortbestehen können. Um eine faire und vertrauenswürdige KI zu gewährleisten, ist es entscheidend, diese Vorurteile durch eine sorgfältige Datenauswahl und eine kontinuierliche Überwachung abzuschwächen.
Darüber hinaus stellen LLMs technische Herausforderungen dar, darunter hohe Rechenkosten und Umweltbedenken aufgrund ihrer umfangreichen Rechenanforderungen. Unternehmen müssen die Umweltauswirkungen des LLM-Einsatzes berücksichtigen und kosteneffiziente Methoden zur effizienten Ausführung dieser Modelle erforschen.
Das Potenzial freisetzen: Beispiel der Buchhaltung
Ein konkretes Beispiel für die Nutzung von KI, wie LLM, sind Buchhaltungsprozesse. Intelligente Anwendungen können entwickelt werden, um Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Vermögensprognosen und Optimierung zu automatisieren. Durch die Integration von KI-Technologien in diese Prozesse können Unternehmen die Genauigkeit, die Effizienz und die Entscheidungsfähigkeit erhöhen, was zu einem verbesserten Finanzmanagement führt.
Schlussfolgerung
Die Integration von ChatGPT oder LLMs direkt in Geschäftsprozesse kann Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Compliance mit sich bringen. Wenn Unternehmen jedoch die Leistung von KI durch intelligente Anwendungen nutzen, die auf der SAP Business Technology Platform aufbauen, können sie verwertbare Erkenntnisse gewinnen und gleichzeitig rechtliche, ethische und technische Bedenken berücksichtigen. Bei sorgfältiger Überlegung und Umsetzung können Unternehmen das immense Potenzial von KI nutzen, um Wachstum und Innovation voranzutreiben.
