Effizienzsteigerung mit CustomGPTs: Maßgeschneiderte KI für Unternehmen

Bei CustomGPTs handelt es sich um KI-Modelle, die auf die spezifischen Anforderungen und Prozesse eines Unternehmens abgestimmt werden. Sie verbinden so die Fähigkeiten von existierenden GPTs (Generative pre-trained transformers, zu Deutsch: generative vortrainierte Transformer) mit dem Unternehmenswissen: Einem generalistischen Sprachmodell werden dabei in der Organisationen vorhandene Informationen beigebracht, die die Beschäftigten dann mit Prompts abfragen können. CustomGPTs machen den Einsatz generativer KI im Unternehmen erst richtig produktiv. Denn nur mit dem konkreten Wissen über interne Prozesse und den Aufbau des Unternehmens sowie über die Branche kann die KI ein Ergebnis liefern, das wirklich Mehrwert stiftet. Als Grundlage dienen die auf dem Markt verfügbaren GenAI-Lösungen wie etwa ChatGPT von OpenAI, die dann auf den konkreten Bedarf im Unternehmen adaptiert werden. OpenAIs Angebot ist zwar das bekannteste, aber nicht die einzige Option.      

Wie Unternehmen von CustomGPTs profitieren können

Die Technologie lässt sich in zahlreichen Branchen und Bereichen nutzen, wie folgende Beispiele zeigen. Vielversprechend ist der Einsatz grundsätzlich immer dort, wo heute ein hoher personeller Aufwand erforderlich ist, um Anfragen von Kund:innen, Partner:innen und Lieferant:innen zu beantworten.

• Kundensupport im E-Commerce: Ein Online-Händler kann einen CustomGPT einsetzen, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, den Bestellstatus zu überprüfen und Rücksendungen zu bearbeiten. Dies reduziert die Belastung des Kundensupport-Teams und verbessert die Reaktionszeiten.
• Finanzdienstleister: Banken können CustomGPTs nutzen, um Kund:innen bei der Kontoverwaltung zu unterstützen, etwa durch die Bereitstellung von Kontoständen, Transaktionshistorien und Informationen zu Kreditkartenangeboten. Für Versicherungsunternehmen bieten CustomGPTs die Möglichkeit, Kund:innen bei der Auswahl von Versicherungsprodukten zu beraten und Schadensmeldungen zu bearbeiten.
• Krankenhäuser und Kliniken: Hier kann CustomGPT Patient:innen bei der Terminvereinbarung, der Bereitstellung von Informationen zu medizinischen Dienstleistungen und der Beantwortung allgemeiner Gesundheitsfragen unterstützen.
• Personalwesen: CustomGPTs können den Mitarbeiter:innen eines Unternehmens bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien, Benefits und internen Prozessen helfen. 

Voraussetzungen für den Einsatz 

Unternehmen, die ein CustomGPT einführen wollen, brauchen folgende Ressourcen:

• Branchenrelevante Daten: Sie müssen über hochwertige, unternehmensspezifische Daten verfügen, um die KI zu trainieren. Diese Daten bilden die Grundlage für die Anpassung des Modells.
• Technisches Know-how: Das Team im Unternehmen oder die externe Partner sollten unbedingt mit KI und Machine Learning vertraut sein, um den Feinabstimmungsprozess zu betreuen.
• Rechenkapazitäten: CustomGPTs erfordern erhebliche Rechenleistung. Das können entweder interne Server sein oder über Cloud-Dienste wie Amazon Web Services (AWS) oder Azure abgedeckt werden.

Für den reibungslosen Einsatz von CustomGPTs sollten Unternehmen darüber hinaus folgende Aspekte berücksichtigen:

• Skalierbare IT-Infrastruktur: Cloud-Lösungen bieten die nötige Flexibilität, um die Rechenanforderungen zu bewältigen. Mehr über die Bedeutung leistungsfähiger Infrastrukturen und Plattformen für KI lesen Sie in diesem Artikel.
• API-Integration: Die Modelle können nahtlos in bestehende Systeme wie das Customer-Relationship-Management oder Kundendienstplattformen mithilfe von Programmierschnittstellen (kurz APIs) integriert werden.
• Datensicherheit: Da sensible Daten verarbeitet werden, sind strenge Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unerlässlich.

Erfahrungsgemäß ergeben sich bei der Implementierung von CustomGPTs einige Herausforderungen. Sie gilt es zu lösen, damit die KI ihr volles Potenzial im Unternehmen entfalten kann. An erster Stelle steht die Datenqualität. Unstrukturierte  oder unvollständige Daten führen zu falschen Ergebnissen. Es ist daher entscheidend, die richtigen Datenquellen zu verwenden.

Zweitens sollten Unternehmen eine Überanpassung vermeiden. Zu stark auf spezielle Fälle abgestimmte Modelle können Schwierigkeiten mit unbekannten Situationen haben. Wichtig ist zudem immer, nur die für den konkreten Use Case relevanten Informationen zur Verfügung zu stellen und nicht generalistisch alle verfügbaren Informationen. Zu viel Input ist am Ende mehr hinderlich als hilfreich! Die Grenzen der Anpassbarkeit von Modellen ergeben sich aus der Datenqualität innerhalb der Unternehmen, dem Datenschutz und den Vorstellungen in den Unternehmen. Empfehlenswert ist, die Use Cases für CustomsGPT schrittweise und stetig aufzubauen und dann zu verfeinern. Andernfalls führt das Vorgehen in der Regel nicht zum zufriedenstellenden Ergebnis. Außerdem müssen CustomGPTs nach ihrer Einführung kontinuierlich angepasst werden. Sämtliche Daten und Implementierungen sind basierend auf dem Feedback der Nutzer:innen zu optimieren, um den größten Nutzen zu liefern. Konkret heißt das, zu überlegen: Lässt sich mit weniger oder genaueren/präziseren Daten ein besseres Ergebnis erzielen? Gibt es geänderte Prozesse, welche am Ende ein anderes CustomGPT erfordern? Und wie ist die Nutzung im Unternehmen bisher – rentiert sich das CustomGPT überhaupt?

Drittens ist eine kontinuierliche Überwachung und Wartung unerlässlich. Um die Leistung der KI langfristig zu sichern, sollten regelmäßige Updates und Feinabstimmungen eingeplant werden. Das Modell muss kontinuierlich überwacht werden, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert und relevante Antworten liefert. Dies ist auch eine grundlegende Anforderung aus dem AI Act. Außerdem muss das Modell regelmäßig aktualisiert und angepasst werden, um auf Veränderungen in den Daten oder den Anforderungen des Unternehmens zu reagieren.

CustomGPTs verbinden das Beste aus zwei Welten

Die oben genannten Punkte mögen eventuell zunächst abschreckend wirken und könnten Unternehmen dazu verleiten, eine auf dem Markt verfügbares KI-Modell wie ChatGPT einem CustomGPT vorzuziehen. Doch die technischen und rechtlichen Grundlagen oder die Aufbereitung der Daten sind Aufgaben, die bei jeder KI-Einführung zu bewältigen sind. CustomGPTs bieten gegenüber universellen GPTs den Vorteil, auf den konkreten Bedarf zugeschnitten zu sein und damit bessere Ergebnisse zu liefern. Hinzu kommt, dass sie in den meisten Fällen nicht sehr viel teurer sind als die universellen Modelle. Verglichen mit dem Training einer eigenen KI ist die Implementierung von CustomGPTs hingegen um ein Vielfaches kostengünstiger, schneller realisierbar und das Unternehmen kann die zugrundeliegenden Daten ändern. Somit bringen CustomGPTs das Beste aus beiden Welten zusammen. 

Fazit

Für den Mittelstand bieten CustomGPTs ein enormes Potenzial, um Effizienz zu steigern, Prozesse zu automatisieren und die Kundenansprache zu verbessern. Die Investition in hochwertige Daten, technische Expertise und eine skalierbare Infrastruktur sind der Schlüssel, um diese Technologie erfolgreich zu implementieren. Unternehmen, die bereit sind, diese Schritte zu gehen, werden langfristig von den Vorteilen der KI profitieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.

Für weiterführende Fragen stehen unsere Experten gerne zur Verfügung.

Mehr über die erfolgreiche Einführung von KI und die relevanten Handlungsfelder für Unternehmen erfahren Sie hier.