In jedem Beratungsunternehmen stellt sich am Monatsende immer wieder die gleiche Frage: Wie gut ist mein Team ausgelastet oder wie viele Stunden sind in diesem Monat kundenverrechenbar? Häufig liegen diese Informationen im Excel-Dateien oder in anderen Systemen vor, so dass für Mitarbeiter mit wenig technischem Wissen eine technische Barriere besteht, an diese Informationen zu kommen.
Erleben Sie dies selbst in einer Live-Demo mit einem unserer Prototypen.
Zielsetzung
ChatGPT hat uns gezeigt, wie einfach es ist, mit einer Maschine in natürlichen Sprache mit zu kommunizieren. Basierend auf dem LLM-Modell von ChatGPT, GPT 3.5, entwickeln wir Chatbots für unseren Kunden, die Abfragen in natürlichen Sprachen zu CSV-Dateien ermöglichen. Ein Teamleiter kann z.B. fragen: “Wie viele Kundenstunden hat Mia Schneider im August gearbeitet” und erhält die Antwort innerhalb weniger Sekunde. Die Lösung haben wir qurix.soul gennant
Der Chatbot wird so implementiert, dass nur die in der CSV enthaltenen Meta-Informationen (z.B. Spaltennamen) für die Antwort verwendet werden. Dementsprechend können Fragen ohne Bezug auf die CSV-Dateien nicht beantwortet werden. Der Inhalt der CSV-Datei und die gestellten Fragen verbleiben die ganze Zeit in der Kundenumgebung, so dass diese Daten nicht für das Training von ChatGPT-Modell weiterverwendet werden. Somit sind auch die grundlegenden Datenschutzanforderungen unseres Kunden erfüllt.
Prompt Engineering als Schlüssel für gute Ergebnisse
“Kommunikation ist der Schlüssel zum Erfolg” und “Kommunikation besteht zu 55% aus Körpersprache“ wird oft gesagt! Für uns bedeutet dies, dass wir die Kommunikation mit einer Machine oder KI lernen müssen, um Missverständnisse zu vermeiden. Prompt Engineering beschreibt genau dieses Konzept der Kommunikation mit einer KI. Eine KI erhält einen Prompt oder eine Texteingabe mit Befehlen und sie führt diese aus. Je genauer und präziser diese Befehle sind, desto besser kann die KI die Aufgabe ausführen oder die Frage beantworten.
Es gibt verschiedene Strategien für das Prompt Engineering, die von der Aufgabe und dem LLM-Modell abhängen. Eine Strategie, die für eine Aufgabe und ein Modell gut funktioniert hat, kann für eine andere Aufgabe oder ein anderes Modell nicht die optimale sein. In unserer Implementierung haben wir zum Beispiel im Kontext spezifiziert, in welchem Format und in welcher Sprache das Ergebnis zurückgegeben werden soll. Für komplexere Fragen haben wir unserem Kunden die Chain-of-Thought-Strategie empfohlen. Dabei werden komplexe oder lange Fragen in kleinere Schritte unterteilt. Welche Prompt Engineering Strategie am besten funktioniert, lässt sich letztlich nur individuell herausfinden.
Rahmenbedingungen unserer Projekte
In der Regel dauert die Durchführung eines solchen Projekts etwa 1,5 bis 2 Monate, wobei eine Vorlaufzeit von 2 bis 3 Wochen vorgesehen ist. Das Entwicklungsteam besteht typischerweise aus einem Data-Science-Experten, der auch für das Projekt verantwortlich ist, sowie einem oder zwei Cloud-Architekten bzw. Data Engineers, die für die Architektur, Cloud-Infrastruktur, Datenmodellierung und Entwicklung zuständig sind.
Die Kosten können nicht pauschal festgelegt werden. Je nach den Anforderungen bezüglich des Dashboard-Designs, der Anzahl der anzubindenden Datenquellen und der zu harmonisierenden Entitäten im Data Warehouse (wie „Kunde“, „Projekt“, „Mitarbeiter“, „Buchungszeit“ usw.), können die Kosten zwischen 25.000 und 35.000 Euro liegen.
Darüber hinaus bieten wir optional an, solche Lösungen für den Kunden kostenneutral zu entwickeln und profitieren dann von einer Vergütung von 30% der eingesparten Kosten oder des zusätzlich erzielten Umsatzes innerhalb der nächsten 3 Jahre nach Abschluss des Projekts.
Die Frage der Datenqualität wird in der Regel separat betrachtet.
Wie bereits erwähnt, werden unsere Lösungen in der Regel in der Cloud, insbesondere in der Microsoft Azure Cloud, entwickelt. Die Daten können jedoch auch aus lokal installierten (On-Premises) Systemen stammen.
Abschließend gewährleistet unser Data-Science-Experte, dass die entwickelte Lösung erfolgreich in die bestehenden Geschäftsprozesse integriert wird und von den Mitarbeitern des Unternehmens akzeptiert wird. Nur so kann das Unternehmen von der Lösung profitieren.
Individuelle Add-Ons
Sowohl während aber insbesondere auch nach dem Projekt lassen wir unsere Kunden nicht alleine. Wir stellen sicher, dass sie kontinuierlich unterstützt werden, um die Business- und IT-Teams unserer Kunden langfristig #datafit für die Wertschöpfung aus Daten zu machen. Dafür bieten wir zusätzliche Dienstleistungen an.
Training des Business-Teams
- Schulung des Business-Teams in der effektiven Nutzung unserer Lösung.
- Schulung zu den Funktionalitäten der Lösung, Anleitung zur Dateneingabe und -analyse, Tipps und Tricks für die Optimierung der Nutzung.
- Je nach Bedarf und Komplexität der Lösung, üblicherweise 1 bis 2 Tage.
Wartung und Betrieb der Lösung
- Regelmäßige Wartung und Betrieb der Lösung, um einen reibungslosen Ablauf sicherzustellen. Ca. 2 Stunden pro Monat.
- Überprüfung der Systemleistung, Durchführung von Updates und Patches, Fehlerbehebung bei auftretenden Problemen.
- Minimierung von Ausfallzeiten und Sicherstellung der langfristigen Zuverlässigkeit der Lösung.
Unterstützung bei Fragen oder Problemfällen
- Bereitstellung von Unterstützung bei Fragen oder auftretenden Problemen.
- Schnelle und effektive Lösung von Problemen, um den reibungslosen Betrieb unserer Lösung sicherzustellen.
Weiterentwicklung der Lösung in gemeinsamen Forschungsprojekten
- Zusammenarbeit an Weiterentwicklungen und Optimierungen der Lösung in gemeinsamen, kostenneutralen Forschungsprojekten.
- Regelmäßige Treffen zur Diskussion von Ideen und Anforderungen.
- Kontinuierliche Weiterentwicklung der Lösung, um den sich ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.
Wie soll es weiter gehen?
Die Welt der Daten kann beliebig kompliziert werden, aber sie bietet ein enormes Potenzial zur Risikominimierung, Kostensenkung und Ertragssteigerung. Das Wichtigste ist – einfach anfangen!
Gerne stehen wir Ihnen zur Verfügung, um Sie bei Ihren Anliegen zu unterstützen. Zögern Sie nicht, uns für ein unverbindliches Gespräch oder eine Demo unserer Lösungen zu kontaktieren. Wenn Sie Referenzen benötigen, sprechen Sie uns ebenfalls gerne an:
2. Online-Gespräch buchen
Noch ein letzter Satz: Wir streben ein Umdenken bei unseren Kunden an. Wir sehen unsere Zusammenarbeit als eine Investition in die Datenkompetenz ihres Unternehmens und nicht nur als eine Delegation von einmaligen Projekten an uns.
