Die Welt der künstlichen Intelligenz erlebt mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic eine Revolution. Diese Modelle sind faszinierend, aber nicht frei von Fehlern. Dieser Blogbeitrag zeigt die Herausforderungen auf, mit denen aktuelle LLMs konfrontiert sind, und wie Retrieval Augmented Generation (RAG) der beste Weg ist, diese Probleme zu lösen, Datenschutz zu bieten und die Leistung von GenAI-Anwendungen mit Unternehmensdaten zu erweitern.

Künstliche Intelligenz (KI) ist zweifellos eine disruptive Technologie, die das Potenzial hat, Unternehmen in allen Branchen zu revolutionieren. Allerdings gibt es aus datenschutzrechtlicher Perspektive noch viele offene Fragen, insbesondere im Hinblick auf die DSGVO-konforme Verwendung von verschiedenen KI-Anwendungen wie ChatGPT. In diesem Use Case der Conquest Werbeagentur GmbH wird der Einsatz von CompanyGPT als datenschutzkonforme KI-Lösung für Unternehmen gezeigt, für die Datensicherheit beim Einsatz von KI-Anwendungen eine wichtige Rolle spielt.

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Monaten die Grenzen des Vorstellbaren überschritten und unsere Welt nachhaltig geprägt. Diese Entwicklung lässt sich grob in drei Wellen unterteilen: Die Welle der generativen KI, die Welle der synthetischen KI und die Welle der autonomen Agenten.

Aktuelle KI-Tools können im Online-Marketing eingesetzt werden und bieten viele Vorteile. Der Einsatz von generativen AI-Systemen wie ChatGPT ist stark verbreitet. Es gibt Tools für SEO, Web-Scraping, Werbemittel-Erstellung, Content-Generierung und Zielgruppenanalyse. Obwohl einige dieser Tools noch in der Entwicklung sind, ist es sinnvoll, sich anfänglich mit ihnen zu beschäftigen und sie zu testen, um von ihren Vorteilen und Wettbewerbsvorteilen zu profitieren.

In der heutigen digitalen Welt sammeln Unternehmen eine große Menge an Daten über ihre Kunden und den Markt. Diese Daten sind für das Marketing von besonderer Bedeutung, da sie helfen, ein besseres Verständnis von Kundenbedürfnissen und -vorlieben zu gewinnen und Marketingaktivitäten zu optimieren.

Die Suche nach qualifizierten Arbeitskräften wird immer kostenintensiver und schwieriger. Die Konkurrenz ist enorm und die Nachfrage ist deutlich größer als das Angebot. Eine datenbasierte Grundlage durch die gesamte Employer Journey ist der Key.

Die Aufgabe Aus den Daten, die ein potenzieller Kunde (ein "Lead") auf einer Website hinterlässt, lassen sich wichtige Erkenntnisse über...

Dabei können wir zwischen zwei Arten von Daten unterscheiden: Nutzungsdaten, die durch Benutzeraktionen innerhalb des Systems erzeugt werden (z. B....