Large Language Models

Large Language Models versprechen zahlreiche neue Möglichkeiten für das Geschäftsprozessmanagement –von der Prozessdokumentation über die Analyse bis zur Entscheidungsunterstützung. Doch wo entsteht tatsächlich Mehrwert und wo stoßen die Modelle an ihre Grenzen? Der Beitrag zeigt anhand des GPM-Lebenszyklus konkrete Einsatzszenarien sowie typische Fehlannahmen auf und gibt Orientierung für eine verantwortungsvolle, praxisnahe Anwendung.

Salesforce AI Research stellt eine Simulationsumgebung vor, mit der sich die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten in realistischen Geschäftsszenarien testen lässt. Außerdem werden neue Benchmarking-Tools zur Bewertung von Agenten in verschiedenen Anwendungsfällen eingeführt. Damit erhalten Unternehmen eine sachliche und überprüfbare Grundlage für den Einsatz von KI-Agenten im Unternehmensalltag. Darüber hinaus wurde die Data Cloud um fortschrittliche Konsolidierungsfunktionen erweitert, die kleine und große Sprachmodelle nutzen, um Daten autonom zu vereinheitlichen. KI-Agenten praxisnah prüfen und bewerten © Salesforce AI Die CRMArena-Pro-Umgebung zeigt, wie synthetische Unternehmensdaten in eine Salesforce-Org-Sandbox fließen, um KI-Agenten realistisch zu bewerten. Je nach Anfrage entscheidet der Agent zwischen zwei Aktionen: Datenabruf über API-Aufrufe an die Salesforce-Org oder direkte Antwort bzw. Rückfrage an den Benutzer. Simulation von ...

SAP setzt auf Künstliche Intelligenz (KI) und investiert intensiv in diesen Bereich. Doch wie steht es um die allgemeine Ausrichtung der SAP-KI-Strategie? Welche Stärken und Schwächen birgt sie? Und: Was sollte SAP bei der Weiterentwicklung der KI-Strategie aus Anwendersicht berücksichtigen? 

Generative AI-Technologien wie ChatGPT sind zwar in aller Munde, richtig im Business angekommen sind sie allerdings noch nicht. Welche Einsatzszenarien bieten sich an? Wie lässt sich eine verantwortungsvolle Nutzung sicherstellen?