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NATUVION INSIGHTS
Anwendungen
Bisher wird GoodGPT hauptsächlich im klassischen Sinne verwendet. Das heißt, GoodGPT
lässt sich im Browser aufrufen, und der Nutzer
kann per Befehl (Prompt) eine Anfrage stellen.
Die mehr als 2000 Mitarbeiter der N吀吀 DATA
DACH können das Tool im täglichen Gebrauch
als sicheren Ersatz für ChatGPT nutzen.
Ein Beispiel: Ein Mitarbeiter geht auf Dienstreise, wie jedes Jahr steht die E-World in Essen
an. Für den Sales-Abend wurde ein Tisch im
Restaurant reserviert – mit dabei ein Interessent. Zum neuen Jahr gab es wieder neue Richtlinien: Einkaufsrichtlinien, Reiserichtlinien und
Bewirtungsrichtlinien. Wie bringt man sich
da jetzt schnell auf den neuesten Stand? Ganz
einfach. Der User lädt alle drei Dokumente hoch
und fragt GoodGPT. Darüber hinaus gibt es
erste Demo-Cases in verschiedenen Bereichen,
wie z.B. die Generierung von SQL-Statements
aus natürlichsprachlichen Beschreibungen.
Man erhält sofort seine Antwort. Die bisherige
Resonanz ist durchweg positiv. Das Feedback
der Nutzer ist positiv, die Nutzerzahl allerdings
ausbaufähig. Dafür sei, laut Dr. Daniel Miner,
mehr „GenAI im Arbeitsalltag“-Awareness
nötig. Auch mit Kunden gemeinsam gab es
schon erste Pilotversuche mit GoodGPT
und sogar eine eigene Variante.
Technischer Background
• GoodGPT basiert auf einer von MS AZURE
OPEN AI lizenzierten Version von ChatGPT
Version 3.5
• GoodGPT ist eine Plattform, die auf dem
Microso昀琀 Azure OpenAI Cloud-Service
basiert
• Privates Hosting auf DE/EU-Servern,
DSGVO-konform
• Silo-Entität: Anfragen werden nicht
gespeichert und trainieren nicht das Modell
• Prototyp auf skalierbarer MicroserviceArchitektur
Allgemeine Stärken und Schwächen
von GPTs wie ChatGPT
Stärken
Schwächen
Prozessieren und verstehen
von komplexen Informationen
Halluzination*
Content generieren
Voreingenommenheit (Bias),
Fairness
Coding-Assistent
Transparenz & Erklärbarkeit
Testdatensätze generieren
Verlässlichkeit
Mehrsprachigkeit/
Übersetzung
ABAP Coding (noch)
nicht gut
Fragen in bestimmten
Kontexten beantworten
Nur historische Daten**
Ideen昀椀ndung
Trainingskosten
* Halluzinationen bei LLMs treten auf, wenn das Modell falsche
oder irreführende Informationen generiert, die nicht auf realen
Daten basieren. || ** Je nach Version
Ausblick: GoodGPT NTT
Seit Start des GoodGPT-Projekts ist rund
um das 吀栀ema AI viel passiert. N吀吀 DATA hat
Innovationen rund um das 吀栀ema AI vorangetrieben und wurde von HFS-Research in seinem
Bericht „HFS Horizons: Generative Enterprise
Services, 2023“ als Horizon 3 Market Leader –
die höchste von drei möglichen Stufen –
bezeichnet. HFS-Research bewertete N吀吀
DATA DACH aufgrund einer Reihe von
Faktoren als Marktführer, dazu zählt unter
anderem die Integration von GenAI durch das
Unternehmen in bereits ausgerei昀琀e Ansätze.
Der Bericht nennt als Hauptstärken N吀吀 DATA
DACHs Einsatz von Large Language Models,
um seine Praktiken zu transformieren und
Erkenntnisse für Kunden zu nutzen, sowie
seine Erfolge bei der Umsetzung von Kundenfallstudien mit GenAI.5
5 https://ch.nttdata.com/newsroom/2024/ntt-data-als-marktfuehrer-im-generative-ai
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