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Vom Konzept zur Umsetzung

Generative AI

Wir begleiten Sie bei der Einführung von GenAI
 in Ihr Unternehmen - Schritt für Schritt
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich rasant in der Geschäftswelt etabliert. Unternehmen aller Größen und Branchen nutzen diese Technologie aktiv oder prüfen ihr Potenzial. Nur wer den technischen Wandel für sich nutzt, bleibt langfristig wettbewerbsfähig.
Unser Workshop
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Aufbau eines Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systems
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Nächster Termin:

Mi., 20.11.2024

Darum bietet Generative AI 
Mehrwert für Ihr Unternehmen

GenAI ermöglicht es nun eine Vielzahl von innovativen Use Cases ökonomisch vorteilhaft zu lösen. Ob verbesserte Recherche, kreative Content-Generierung oder automatisierte Code-Migration – die Einsatzgebiete sind vielfältig und ziehen sich durch alle Bereiche und Funktionen eines Unternehmens.

Viele Anwendungsfälle lassen sich schneller und einfacher umsetzen als jemals zuvor. Was vor kurzem noch mit großem Aufwand verbunden war, lässt sich heute problemlos realisieren und schafft unmittelbaren Geschäftsnutzen.

Warum?

Weil die Technologie spezielle Vorteile bietet:

  • In den meisten Fällen kein aufwendiges Training der Modelle 
mehr
    Im Gegensatz zu früheren KI-Ansätzen decken GenAI-Modelle bereits unterschiedlichste Anwendungsfälle durch ihr Vortraining ab.

  • Einfache Integration in IT-Systeme

    Die Verfügbarkeit von GenAI als Programmierschnittstelle (API) verringert die 
Integrationskomplexität in bestehende IT-Systeme erheblich.

  • Schnellere Machbarkeitsanalysen

    Durch beschleunigtes Prototyping können Use Cases effizienter bewertet und schneller umgesetzt werden.

Um diese Vorteile jedoch optimal für sich nutzen zu können, müssen Unternehmen die Technologie verstehen, passende Anwendungsfälle finden, technische Voraussetzungen schaffen und die Mitarbeiter entsprechend schulen.



Mit unserer Erfahrung unterstützen wir Sie gerne dabei, diese Herausforderungen erfolgreich zu bewältigen. Kontaktieren Sie uns und wir finden gemeinsam eine Lösung.

Auf dem Weg zum Erfolg

Ganzheitliche Unterstützung für Ihr Generative-AI-Projekt

Unsere Experten stehen Ihnen bei jedem Schritt Ihres Generative-AI-Projekts zur Seite. Von der Ideenfindung über die Planung und Entwicklung bis hin zur Umsetzung – wir bieten umfassende Unterstützung während des gesamten Lebenszyklus Ihres Projekts. 
Sie können dabei sowohl auf unsere Expertise für den gesamten Prozess als auch für spezifische Teilbereiche zählen.
Envisioning, Ideation & PoC Planning

Wir unterstützen Sie von der Einführung bis zur Planung und Bewertung von Proof of Concepts, um Ihre GenAI-Projekte erfolgreich zu starten.

  • Einführung in klassische KI und GenAI
  • Entwicklung und Auswahl relevanter Use Cases
  • Workshops zur Planung und Evaluierung von Proof of Concepts
Framework- und Hosting-Lösungen

Wir nutzen skalierbare Frameworks und Hosting-Lösungen, um Ihre GenAI-Projekte effizient zu operationalisieren.

  • Frameworks (LangChain, Promptflow etc.)
  • Validierung und Performance-Optimierung
  • APIs & Self-Hosted Lösungen
  • Skalierbare Usecase-Frameworks
Modellauswahl und -anpassung

Unsere Experten helfen Ihnen bei der Auswahl und Anpassung der besten Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen.

  • Verschiedene Datentypen (Text, Bild etc.)
  • Hyperscaler (OpenAI, Azure, Hugging Face etc.)
  • Prompt Engineering und Fine-Tuning
Datenmanagement und -sicherheit

Wir sorgen für eine sichere und effiziente Verwaltung Ihrer Datenquellen und gewährleisten die Vertraulichkeit Ihrer Daten.

  • Anbindung an Unternehmensdatenquellen
  • Einsatz von Vektordatenbanken
  • Erstellung und Integration von Embeddings
  • Datensicherheit
Benutzeroberflächen und Anwendungen

Wir entwickeln intuitive Benutzeroberflächen und Anwendungen, die eine nahtlose Interaktion mit Ihrer GenAI-Lösung ermöglichen.

  • Design intuitiver Benutzeroberflächen (UI/UX)
  • Entwicklung interaktiver Chatbot-Interfaces
  • Implementierung von Funktionen für eine einfache Benutzerinteraktion, angepasst an den konkreten Benutzerprozess
Von unserer Erfahrung profitieren

Ihr Partner für erfolgreiche Projekte

Als Ihr Partner für erfolgreiche Projekte bieten wir Ihnen maßgeschneiderte Lösungen, um Generative AI optimal in die Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens zu integrieren. Unsere Stärke liegt in der Kombination aus umfassender Erfahrung, tiefem Fachwissen und einem qualifizierten Expertenteam.

Was spricht konkret für HMS?

Unsere Praxiserfahrung
Unsere Fachkompetenz
Unsere Experten

Unsere Praxiserfahrung

> 15

GenAI-Projekte in Produktion

> 1.000 

Tage Projekterfahrung

Durch langjährige vertrauensvolle Kundenbeziehungen konnten wir bereits unterschiedlichste GenAI-Projekte erfolgreich umsetzen. Dadurch haben wir ein umfassendes Verständnis für die Herausforderungen und Chancen dieser Technologie gewonnen. Dieses Knowhow bietet eine fundierte Grundlage für die Umsetzung weiterer Use Cases - Ihrer Use Cases!

Unsere Stärke liegt in der Entwicklung individueller Lösungen, die genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Wir setzen nicht nur auf technisches Know-how, sondern auch auf eine enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden, um sicherzustellen, dass unsere Lösungen einen konkreten Mehrwert für Ihr Unternehmen bieten.

Von der Ideenfindung bis zur erfolgreichen Umsetzung Ihres GenAI-Projekts stehen wir Ihnen zur Seite.

Zu den Erfolgsgeschichten

Unsere Fachkompetenz

Für erfolgreiche GenAI-Projekte ist mehr als die Implementierung von KI-Modellen erforderlich. Entscheidend sind maßgeschneiderte Modellanpassung, nahtlose Integration, effektives Datenmanagement sowie Datenschutz und Compliance.

Kernaspekte unserer Herangehensweise:
  • Kundenspezifische Anpassung
    Wir passen Generative-KI-Modelle präzise an Ihre individuellen Bedürfnisse an und gewährleisten höchste Effizienz und Qualität.
  • Integration und Operationalisierung
    Wir integrieren GenAI-Modelle nahtlos in Ihre Geschäftsprozesse und bieten maßgeschneiderte Lösungen. Außerdem bauen wir Ihr KI-System modular, skalierbar und zuverlässig. Ein nahtloser Übergang in den Betrieb wird gewährleistet.
  • Datenmanagement
    Unsere Stärke liegt im Umgang mit großen Datenmengen. Wir entwerfen robuste Datenarchitekturen und implementieren effiziente Verarbeitungsmechanismen für leistungsfähige GenAI-Modelle.
  • Datenschutz und Compliance
    Wir stellen sicher, dass Ihre GenAI-Projekte den Datenschutzbestimmungen entsprechen und schützen die Integrität Ihrer Daten.

Unsere Experten

In GenAI-Projekten ist die Zusammenarbeit der Schlüsselakteure entscheidend für den Erfolg. Aus unserer Erfahrung in verschiedenen Projekten wissen wir, dass jedes Projekt ein gut eingespieltes Team mit den folgenden Rollen erfordert:

  • AI Architects
  • AI/MLOps Engineers
  • Data Scientists
  • Frontend Developer

Bei HMS verfügen wir über Experten in allen genannten Rollen, was es uns ermöglicht, das gesamte Projekt von der Konzeption bis zur Umsetzung zu begleiten oder das Team des Kunden gezielt zu ergänzen. So stellen wir sicher, dass jede Phase des GenAI-Projekts auf höchstem Niveau abgedeckt wird und einen reibungslosen Ablauf gewährleistet.

So verstehen wir bei HMS die Rollen und ihre wichtigsten Aufgaben innerhalb eines GenAI-Projekts im Detail:

AI Architects verstehen die Kundenherausforderungen und übersetzen diese in eine KI-Systemarchitektur.  

Hauptaufgaben im Projekt:

  • Verständnis des Anwendungsfalls und der Domäne 
    Analysieren des spezifischen Anwendungsfall und Verständnis für Anforderungen und Ziele des Projekts aufbauen. Kommunikation mit dem Kunden. 
  • Modell- und Methodenauswahl 
    Auswahl passender Modelle und Methoden und die Ausrichtung auf die spezifischen Anforderungen des Projekts. 
  • Systemarchitektur und Design 
    Entwurf der Architektur des KI-Systems. Auswahl der Komponenten, Frameworks, Technologien und ihr Zusammenspiel. Sicherstellung der Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Robustheit. Integration in bestehende Systeme und Prozesse, falls vorhanden. 
  • Datenintegration und -beschaffung
    Beschaffung und Bewertung von Daten, sicherstellen der Datenqualität und Planung der Datenintegration 

AI/MLOps Engineerssind für die Robustheit und Zuverlässigkeit von Gen AI-betriebenen Anwendungen verantwortlich. 

Hauptaufgaben im Projekt:

  • Implementierung der Architektur 
    Implementierung der skalierbaren und zuverlässigen Cloud-Infrastruktur.
  • Daten-Engineering 
    Sicherstellen sauberer, konsistenter und ausreichender Daten. 
  • API-Management 
    Effizientes Verwalten von APIs, Überwachung der Leistung und Sicherstellung der Sicherheit. 
  • MLOps / LLMOps 
    Verwalten des gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen und ihrer Wartbarkeit. 

Data Scientists passen die grundlegenden Modelle an und übernehmen gemäß den spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls die Feinabstimmung.

Hauptaufgaben im Projekt:

  • Verständnis des Anwendungsfalls
    Den spezifischen Anwendungsfall analysieren und die Anforderungen und Ziele des Projekts verstehen.
  • Modellauswahl
    Passende Modelle auswählen und an die spezifischen Anforderungen des Projekts anpassen.
  • Prompt Engineering
    Geeignete Eingabeaufforderungen (Prompts) für die Generative-AI-Modelle erstellen.
  • Validierung
    Die Leistung der entwickelten Modelle überprüfen.

Frontend Developer sind dafür verantwortlich, benutzerfreundliche Schnittstellen und Frontends für Anwendungen mit GenAI zu erstellen.

Hauptaufgaben im Projekt:

  • Benutzererfahrung
    Gestaltung einer intuitiven Benutzeroberfläche für die Interaktion mit den Generative AI-Modellen.
  • Benutzerfreundlichkeit
    Sicherstellen, dass die Anwendungen einfach zu bedienen sind.
  • Design
    Ästhetische Gestaltung der Benutzeroberfläche.
Lernen aus der Praxis

Unsere Erfolgsgeschichten

Erfahren Sie hier mehr über die Generative-AI-Lösungen, die wir in verschiedenen Kundenprojekten entwickelt haben. Die Beispiele zeigen, wie unsere maßgeschneiderten Lösungen, Unternehmen erfolgreicher und digitale Transformation erlebbar machen.

GenAI-gestützte Transformation: Migration von SAS zu AWS

Finanzen

Unsere Lösung trug zur Modernisierung zentraler SAS BI-Landschaften bei, indem wir den Übergang in die Cloud erfolgreich gestalteten. Dabei setzten wir GenAI zur automatisierten Code-Migration nach Python erfolgreich ein.

Der Kundennutzen:

  • Langfristige Wirtschaftlichkeit und Effizienz der BI-Anwendungen
  • Architektur erfüllt BaFin-Anforderungen
  • Prozessoptimierung durch Konsolidierung und Professionalisierung
Case Study anschauen

LLM-basierte SQL-Abfragen in natürlicher Sprache

Healthcare / Life Science, Finanzen

Unsere Lösung ermöglicht SQL-Abfragen in natürlicher Sprache über eine Chatbot-Schnittstelle, wodurch auch Benutzer ohne technische Kenntnisse auf Unternehmensdaten zugreifen können.

Der Kundennutzen:

  • Demokratisierter Datenzugriff
  • Erhöhte Effizienz
  • Fundierte Entscheidungsfindung

Case Study anschauen

Analyse von Freitextdaten dank automatisiertem Inhaltstagging

Healthcare / Pharma

Unsere Lösung für das Taggen und Strukturieren von Inhalten verwandelt bisher ungenutzte Freitextdaten in wertvolle, analysierbare Informationen und verbessert so die Datenbasis in Unternehmen.

Der Kundennutzen:

  • Schnellere Klassifizierung, Bewertung und Strukturierung von Daten
  • Erweiterung der Datenbasis
  • Fundierte Analyse und Entscheidungsfindung
Case Study anschauen

Large-Scale RAG-System zur effizienten Beschaffung von Informationen

Chemie

Unser System ermöglicht es Forschern mittels natürlicher Sprache eine große Menge von internen Forschungsdaten präzise zu durchsuchen und so schneller an benötigte Informationen zu gelangen.

Der Kundennutzen:

  • Erhöhte Suchqualität
  • Optimale Nutzerführung
  • Erhöhtes Benutzervertrauen
Case Study anschauen

Automatisierte Wettbewerbsanalyse für strategische Entscheidungen

Healthcare

Unser Tool automatisiert die Sammlung und Analyse von Wettbewerbsinformationen mithilfe großer Sprachmodelle und ermöglicht Unternehmen so, präziser auf Marktveränderungen zu reagieren.

Der Kundennutzen:

  • Zeitersparnis durch Automatisierung
  • Präzisere Entscheidungsfindung
  • Schnelle, interaktive Datenanalyse
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GenAI-gestützte Transformation: Migration von SAS zu AWS

Finanzen

Unsere Lösung trug zur Modernisierung zentraler SAS BI-Landschaften bei, indem wir den Übergang in die Cloud erfolgreich gestalteten. Dabei setzten wir GenAI zur automatisierten Code-Migration nach Python erfolgreich ein.

Der Kundennutzen:

  • Langfristige Wirtschaftlichkeit und Effizienz der BI-Anwendungen
  • Architektur erfüllt BaFin-Anforderungen
  • Prozessoptimierung durch Konsolidierung und Professionalisierung
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LLM-basierte SQL-Abfragen in natürlicher Sprache

Healthcare / Life Science, Finanzen

Unsere Lösung ermöglicht SQL-Abfragen in natürlicher Sprache über eine Chatbot-Schnittstelle, wodurch auch Benutzer ohne technische Kenntnisse auf Unternehmensdaten zugreifen können.

Der Kundennutzen:

  • Demokratisierter Datenzugriff
  • Erhöhte Effizienz
  • Fundierte Entscheidungsfindung

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Analyse von Freitextdaten dank automatisiertem Inhaltstagging

Healthcare / Pharma

Unsere Lösung für das Taggen und Strukturieren von Inhalten verwandelt bisher ungenutzte Freitextdaten in wertvolle, analysierbare Informationen und verbessert so die Datenbasis in Unternehmen.

Der Kundennutzen:

  • Schnellere Klassifizierung, Bewertung und Strukturierung von Daten
  • Erweiterung der Datenbasis
  • Fundierte Analyse und Entscheidungsfindung
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Large-Scale RAG-System zur effizienten Beschaffung von Informationen

Chemie

Unser System ermöglicht es Forschern mittels natürlicher Sprache eine große Menge von internen Forschungsdaten präzise zu durchsuchen und so schneller an benötigte Informationen zu gelangen.

Der Kundennutzen:

  • Erhöhte Suchqualität
  • Optimale Nutzerführung
  • Erhöhtes Benutzervertrauen
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Automatisierte Wettbewerbsanalyse für strategische Entscheidungen

Healthcare

Unser Tool automatisiert die Sammlung und Analyse von Wettbewerbsinformationen mithilfe großer Sprachmodelle und ermöglicht Unternehmen so, präziser auf Marktveränderungen zu reagieren.

Der Kundennutzen:

  • Zeitersparnis durch Automatisierung
  • Präzisere Entscheidungsfindung
  • Schnelle, interaktive Datenanalyse
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Christoph Bergen
Projektleiter & Senior Data Scientist

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