Im PROWERB Lab forschen und entwickeln wir an eigenen KI- und LLM-Anwendungen. GPU-Infrastruktur, Machine Learning und Integrationen werden dort verbunden, wo sie Informationen nutzbar machen und Arbeitsschritte sinnvoll unterstützen.
Seit 1979 · über 2 Mio. Sendungen/Jahr · ISO 9001 & 14001 · EcoVadis Silber
Bei einer LLM-Anwendung gehören Aufgabenqualität, Datenverarbeitung, Kosten und Integrationsmöglichkeiten zur Modellwahl. Der passende Anbieter wird für den vereinbarten Einsatz geprüft.
Sprachmodelle für die Auswahl im Projekt
Sprachmodelle für die Auswahl im Projekt
KI schafft erst dann Wert, wenn Daten, Verantwortung und Anwendung zusammenkommen. Deshalb entwickeln wir nicht losgelöst, sondern mit einer konkreten Frage aus dem Betrieb: Was soll schneller verständlich, verlässlicher entschieden oder weniger manuell werden?
Ein Team möchte wiederkehrende Fachfragen schneller vorbereiten. Im Beispiel unterstützt ein Sprachmodell mit einem Entwurf aus freigegebenen Informationen. Die Person, die den Vorgang verantwortet, prüft Quellen, Aussage und nächsten Schritt. Modell, Datenzugriff und erlaubte Handlungen werden passend zur Anwendung gewählt.
Gewünschten Nutzen, zugelassene Quellen und ausgeschlossene Handlungen festlegen. Ein Rechercheentwurf und eine verbindliche Auskunft sind unterschiedliche Aufgaben.
Typische Fragen, unvollständige Eingaben und nicht beantwortbare Fälle prüfen. Bewertet werden Korrektheit, Verständlichkeit und der Umgang mit Unsicherheit.
Prüfschritt, Rückmeldung und laufende Überwachung mit dem Fachteam vereinbaren. Erst danach wird der passende Einsatzumfang festgelegt.
Das Lab verbindet Forschung und Umsetzung in einer technischen Umgebung.
Jede KI-Initiative braucht ein klares Ziel und überprüfbare Grenzen.
Wir bestimmen die Entscheidung oder Aufgabe, die die Anwendung unterstützen soll.
Datenqualität, Schutzbedarf und geeignete Modellansätze werden zusammen bewertet.
Ein Prototyp wird anhand konkreter Kriterien auf Nutzen und Zuverlässigkeit getestet.
Erst die Einbindung in Rollen und Prozesse macht aus dem Modell ein nützliches Werkzeug.
An eigenen KI- und LLM-Anwendungen, GPU-Infrastruktur, Machine-Learning-Prozessen und deren sinnvoller Integration in betriebliche Abläufe.
Eine klar beschriebene Aufgabe und die Frage, woran sich ein besseres Ergebnis messen lässt.
Forschungsergebnisse und Erfahrungen aus der Arbeit bereiten wir regelmäßig für den fachlichen Austausch und Fachbeiträge auf.
Beispiel für das Briefing: Eine Serviceanfrage und die dazu freigegebenen Auftragsdaten bilden den Eingang. Das Modell schlägt eine Kategorie und einen Antwortentwurf vor. Ein zuständiger Mensch prüft Datenbezug und Formulierung und gibt den Versand frei. Beschreiben Sie Ihren Eingang, das gewünschte Ergebnis und die Entscheidung, die beim Menschen bleiben soll.
