Die besten GenAI-Anwendungsfälle: unstrukturierte Daten in Einblicke verwandeln und die Zukunft Ihres Unternehmens gestalten

Generative KI (GenAI) treibt branchenübergreifend Innovationen voran und verändert unsere Arbeitsweise. Die Anwendungsfälle reichen von unmittelbaren Einblicken aus unstrukturierten Daten wie Bildern, Dokumenten und Videos bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben, damit Sie sich auf höherwertige Arbeit konzentrieren können. Generative KI macht all dies einfach und zugänglich, da jeder in einem Unternehmen einfach mit Daten interagieren kann – in natürlicher Sprache.

Generative KI hat zwar viel Potenzial, bringt aber auch eine lange Liste von Vorsichtsmaßnahmen mit sich, wenn sie in der Produktion eingesetzt wird: Was, wenn unsere sensiblen Daten bei der Verwendung eines LLM offengelegt werden? Was, wenn unsere App nicht auf die richtigen Daten zugreift und ungenaue Ergebnisse für Stakeholder generiert? Was, wenn wir nicht über die nötigen Ressourcen verfügen, um diese Tools und Plattformen zu entwickeln und zu pflegen?

Genauere und zuverlässigere KI erfordert eine umfassende Datenstrategie, die auf einer starken Datengrundlage wurzelt. Schon seit Jahren setzen Unternehmen auf Snowflake, um das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen. Heute entscheiden sie sich für Snowflake, um eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen unterzubringen und den Hype in ROI zu verwandeln. 

„Konversationsfähige Chatbots haben die Vorstellungskraft aller angekurbelt, aber die Realität ist, dass es so viel ungenutztes Potenzial gibt, unstrukturierte Daten zu nutzen und diese mit KI in Erkenntnisse zu verwandeln“, so Chase Ginther, Principal Architect for AI/ML and Global Field CTO bei Snowflake. „Wir erleben, dass Kunden mit diesen Arten von Anwendungsfällen einen großen unternehmerischen Mehrwert erzielen.“

Snowflakes Gen AI Day in Zusammenarbeit mit AWS zeigte, wie Unternehmen Snowflake nutzen, um generative KI über Chatbots hinaus zu nutzen und geschäftskritische Probleme branchenübergreifend anzugehen. Expert:innen von Snowflake und Partnern wie Accenture, Braze, Kumo, LandingAI, Prodapt, Sigma und Twelve Labs nahmen an Diskussionen und Demos teil, die Folgendes beleuchteten:

• Schnellere Entwicklung hochwertiger dialogorientierter Apps für Self-Service-Analytics

• Optimierte Performance der NLP-Pipeline mit kostengünstiger LLM-Batch-Inferenz

• Bereitstellung von Open-Source-LLMs und benutzerdefinierten Einbettungsmodellen zur Inferenz mit verwalteten GPUs

• Erste Schritte mit GenAI bei branchenspezifischen Demos mit Lösungen in Aktion

Um nur einige hervorzuheben, hier fünf wichtige Anwendungsfälle für den Einsatz von generativer KI, um geschäftskritische Probleme in verschiedenen Branchen anzugehen:

• Zwar gibt es viele GenAI-Anwendungsfälle im Finanzdienstleistungsbereich, doch die bekanntesten Beispiele bei Snowflake zeigen, wie die Technologie in der Lage ist, Texte zu verarbeiten und zu generieren und den Zugang zu Einblicken und Analytics über natürliche Sprache zu demokratisieren. So demonstrierte beispielsweise Snowflake-Partner Accenture, wie Versicherungsfachleute mit KI unstrukturierte Daten – einschließlich behördlicher Ausweise und Berichte – verarbeiten können, um die Erfassung, Datenvalidierung, Schadenvalidierung und Schadenbrieferstellung zu optimieren und effizienter zu gestalten. 
• Personalisierte Empfehlungen sind eine der intuitivsten Anwendungen von GenAI in Werbung, Medien und Unterhaltung. Durch maßgeschneiderte Empfehlungen können Streamer und Medienverlage das Publikum binden, was zu besseren Bindungsraten und finanziellen Vorteilen führt. Snowflake-Partner Twelve Labs bringt die Personalisierung auf die nächste Ebene, indem multimodale KI genutzt wird, um Videos zu verstehen. Durch die Analyse aller Modalitäten eines Videos, einschließlich visueller, Audio-, Text- und Soundeffekte, können sie kontextbezogene Einblicke und individuelle Empfehlungen liefern. 

• Personalisierung ist auch in Gesundheitswesen und Life Sciences ein Gamechanger, der zu besseren Behandlungsergebnissen für Patient:innen und Kosteneinsparungen für Gesundheitssysteme führt. Fachkräfte im Gesundheitswesen können KI nutzen, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen, die Dokumentation zu automatisieren und prädiktive Gesundheitsanalysen durchzuführen. Snowflake-Partner Kumo nutzt beispielsweise die KI-Funktionen von Snowflake, um vorherzusagen, ob Patient:innen möglicherweise erneut ins Krankenhaus eingeliefert werden müssen. Die native App von Kumo bietet diese Intelligenz, indem sie Graphenlernen über strukturierte Daten hinweg und GenAI-Modelle, die mit unstrukturierten Daten trainiert wurden, in der Snowflake-Umgebung kombiniert.
• Im öffentlichen Sektor hat generative KI die Effizienz, Servicebereitstellung und Entscheidungsfindung verbessert – vom Bürgerservice bis hin zu Bildung und Verteidigung. Snowflake Cortex AI beispielsweise hilft Behörden, Gesetzesvorlagen einfacher zu verfolgen, indem es KI-generierte Rechnungszusammenfassungen und Chatbots erstellt, mit denen Personen in Rechnungsdokumenten suchen und Fragen stellen können. Agenturen können anhand von KI-generierten Analysen schnell Trends erkennen, Risiken erkennen und die Ressourcenzuweisung optimieren. Früher war das mit stundenlanger manueller Arbeit und der Erstellung und Pflege umfangreicher, umständlicher Tabellenkalkulationen verbunden.
• Marketing und Vertrieb sind besonders gut positioniert, um GenAI-Assistenten zu nutzen, die den Zugang zu Einblicken beschleunigen. Vertriebsteams nutzen normalerweise Dashboards, um Einblicke zu erhalten. Diese Dashboards sind oft unbrauchbar oder es fehlen dynamische Filter, um Sales-Fragen zu beantworten. Mit Snowflake Cortex AI können Vertriebsteams einen KI-Assistenten erstellen und Fragen zu Kundschaft, Gebieten oder Performancekennzahlen stellen – ganz ohne Dashboards. Diese Lösung kann Zeit sparen, datengestützte Entscheidungen verbessern und die Sales-Teams in die Lage versetzen, sich auf den Abschluss von Geschäften mit nahezu in Echtzeit verfügbaren, vertrauenswürdigen Daten zu konzentrieren.

Beim Gen AI Day gab es viele weitere Einblicke und Demos für verschiedenste Branchen und Abteilungen, darunter Finanzdienstleistungen, Handel und Konsumgüter, Werbung, Medien und Unterhaltung, Fertigung, Gesundheitswesen und Life Sciences, öffentlicher Sektor, Telekommunikation, Marketing und Vertrieb sowie IT, Personal und Engineering. 

Aber keine Sorge, wenn Sie es verpasst haben – jetzt können Sie es sich das Event on demand ansehen.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für den erfolgreichen Einsatz von KI finden Sie in unserem ultimativen Branchen-Leitfaden zu Daten und KI.