Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf Grundlage riesiger Datenmengen trainiert wurden, um Informationen menschenähnlich zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Sie basieren auf tiefen neuronalen oder Transformer-Netzwerken („Deep Learning“) und sind in der Lage, durch wiederholtes Training Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. LLMs bilden die technologische Basis für Generative KI-Entwicklungen (GenAI). Zunehmend wird das Potenzial von LLMs für den Einsatz in der Organisation oder dem Unternehmen erkannt.
Einsatz von LLMs
Automatisierte Textgenerierung
Intelligente Chatbots für Support & Vertrieb
Content-Zusammenfassungen und Textanalysen
Semantische Suche und Organisation von Wissen
Personalisierte Kommunikation in Marketing und HR
Code-Vervollständigung und Dokumentation
Was sind die ersten Schritte für ein LLM-Projekt?
Ein LLM-Projekt beginnt nicht mit der Auswahl des Modells (z. B. GPT-4 von OpenAI, Claude 3 von Anthropotic, Gemini von Google, etc.), sondern mit einem strukturierten, strategischen Vorgehen, um realistisch und skalierbar zu starten:
1 Ziele und Use Cases definieren
Bevor es um konkrete Technologien oder Modelle geht, sollte zunächst geklärt werden, welchen strategischen Mehrwert der Einsatz eines Large Language Models (LLM) für das Unternehmen schaffen soll. Geht es um Effizienzsteigerung, Kostensenkung, eine bessere Customer Experience oder die Entwicklung innovativer Angebote? Entscheidend ist, mit einem klar definierten Anwendungsfall zu starten, der einen messbaren Nutzen bringt. So kann der Einsatz von LLMs zielgerichtet, skalierbar und wirtschaftlich sinnvoll gestaltet werden. Sehr gerne unterstütze ich bei der Identifikation geeigneter Use Cases, der Bewertung von Potenzialen und der Auswahl eines passenden Modells. Mit KMU.DIGITAL bietet die WKO ein attraktive Förderschiene, die EPU und KMU nutzen können.
2 Stakeholder und Kompetenzen einbinden
Für das Projekt relevante Personen und Abteilungen sollten frühzeitig eingebunden werden. Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Teams sollten von Anfang an klar sein. Ein gut strukturiertes, interdisziplinäres Projektteam ist unerlässlich, um sowohl technische als auch ethische Anforderungen in Einklang zu bringen und AI Bias systematisch zu erkennen sowie zu minimieren. Unterschiedliche Fachkompetenzen und Erfahrungen im Projektteam sind wesentlich, um Verzerrungen in der Entwicklung und im Entscheidungsprozess zu vermeiden, die sich direkt auf die Profitabilität der Anwendung auswirken können.
3 Datenlage analysieren und vorbereiten
Large Language Models sind auf qualitativ hochwertige, gut vorbereitete Daten angewiesen, um zuverlässige und relevante Ergebnisse zu liefern. Die sorgfältige Analyse und Aufbereitung der Daten ist daher ein zentraler Erfolgsfaktor. Dabei muss die Datenmenge ausreichend sein, strukturiert und bereinigt, um ein tragfähiges Modell zu ermöglichen. Die Qualität der Daten hat stets Vorrang vor der Quantität. Der gezielte Einsatz kleiner, gut kuratierter Datensätze führt zu besseren Ergebnissen als das unreflektierte Verarbeiten großer, unstrukturierter Datenmengen. Dies schafft die Grundlage für eine vertrauenswürdige, nachvollziehbare und effiziente Modellentwicklung.
4 Modellstrategie entwickeln
Je nach vorhandenen Ressourcen, datenschutzrechtlichen Anforderungen und strategischer Zielsetzung bieten sich unterschiedliche Lösungen an. Weit verbreitet ist die Möglichkeit APIs von etablierten Anbietern zu nutzen, z. B. GPT, Claude oder Mistral. Sie bieten einen schnellen Zugang zu generativer KI und eignen sich für erste Prototypen, Pilotprojekte oder zur Validierung von Anwendungsfällen. Mit Open-Source-Modellen können spezifische Anwendungsfälle umgesetzt werden, um z. B. eigene Daten und Trainingsmaterialen einzubinden. Sie sind anpassbar. Die Umsetzung bedeutet jedoch einen höheren Aufwand. Die aufwändigste Variante ist das Training eines eigenen LLMs. Es ist die technisch anspruchsvollste und ressourcenintensivste Option, bietet jedoch zugleich die höchste Kontrolle über Daten, Modellarchitektur und Funktionsweisen.
5 Infrastruktur und Tools planen
Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud bieten skalierbare Ressourcen – insbesondere bei rechenintensiven Trainingsprozessen oder im laufenden Betrieb generativer KI-Anwendungen. Eine lokale Infrastruktur ermöglicht hingegen die volle Kontrolle über Daten und Systeme und eignet sich besonders für Projekte mit hohen Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit. Sie erfordert jedoch leistungsfähige Hardware, regelmäßige Wartung sowie ausreichend interne Ressourcen für Betrieb und Skalierung. In beiden Fällen sind relevante Schnittstellen zu bestehenden IT-Systemen zu definieren. Zugriffsrechte, Verschlüsselung und Datenschutzmaßnahmen sollten frühzeitig abgestimmt werden.
6 Prototyp entwickeln & iterativ testen
Mit einem Prototyp können erste Funktionen eines LLMs getestet bzw. ein klar abgegrenzter Anwendungsbereich adressiert werden. Um Nutzerfeedback gezielt von Anfang an in den Entwicklungsprozesse zu integrieren bietet sich Design Thinking in Kombination mit agilen Methoden (Scrum) an. Auf Anforderung kann flexibel reagiert werden. Iterationen werden schnell umgesetzt. Gefördert wird eine lernende Entwicklungskultur. Prototypen sollten idealerweise mit einer divers aufgestellten Gruppe ausgewählter Nutzer:innen getetstet werden. Das stellt sicher, dass erste Anwendungsszenarien realistisch geprüft und Bias bzw. unbeabsichtigte Verzerrungen frühzeitig erkannt werden können
7 Governance, Ethik & Datenschutz integrieren
Jede Anwendung mit LLMs sollte von Anfang an ethisch, rechtlich und datenschutzkonform gestaltet sein. Dazu gehören die Vermeidung von Bias und die Förderung fairer Sprache, transparente Entscheidungslogik sowie rechtliche Absicherung beim Umgang mit sensiblen Daten. Wesentlich ist zudem die Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen durch Monitoring und Audits. Unternehmen sollten ein interdisziplinäres Team einbinden, um technische, ethische und rechtliche Anforderungen von Beginn an zu integrieren. Frühzeitige Governance-Strukturen sorgen dafür, dass LLMs sicher, erklärbar und compliant im Unternehmen eingesetzt werden können.
LLMs sind keine Plug-&-Play-Lösung,
sondern strategisches Werkzeug.
Der Einstieg in LLMs erfordert strukturiertes Vorgehen, klares Zielbild und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Unternehmen, die nicht nur Technologie, sondern auch Organisation, Verantwortung und Nutzen im Blick haben, werden von LLMs nachhaltig profitieren.
Willst du ein LLM-Projekt starten, weißt aber nicht wie?
Ich begleite dich gerne von der Zielklärung über die Auswahl geeigneter Tools und Modelle bis zur Prototypenentwicklung und Implementierung. Kontaktiere mich gerne, um eine KI-Strategie für deine Organisation zu entwickeln.
