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Stolpersteine und Erfolgsfaktoren bei der Integration von LLMs in Conversational AI Lösungen

Stolpersteine und Erfolgsfaktoren bei der Integration von LLMs in Conversational AI Lösungen
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Alena Block diskutiert die Integration von LLMs in Conversational AI Lösungen, betont Kontrolle und Conversational Design.

Im Vortrag von Alena Block von CGI Deutschland ging es um die Integration von LLMs (Large Language Models) in Conversational AI Lösungen. Die Gruppe diskutiert die verschiedenen Phasen der Entwicklung von Chatbots und Conversational AI Konzepten und beleuchtet sowohl Stolpersteine als auch Erfolgsfaktoren bei dieser Integration. Ein zentraler Punkt ist die Betonung der Bedeutung der Kontrolle und sorgfältigen Gestaltung dieser Technologien, um eine reibungslose Nutzung und erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten.

Die Gruppe hebt hervor, wie wichtig das Conversational Design ist und dass neben der technologischen Weiterentwicklung auch der Fokus auf die User-Experience und die Anpassung an verschiedene Nutzergruppen gelegt werden muss. Es wird die Notwendigkeit des Prompt Engineerings und einer klaren Governance bei der Anwendung von Generative AI unterstrichen, um eine optimale Antwortgenerierung zu garantieren. Ebenso wird betont, dass die Berücksichtigung von Barrierefreiheit und eine inklusive Gestaltung entscheidend sind, um eine breite Nutzerbasis zu erreichen und langfristige Kundenloyalität zu sichern.

Der erste zentrale Quote lautet: Ein wichtiger Stolperstein bei der Integration von LLMs in Conversational AI Lösungen ist die Modellgröße und die dadurch erhöhten Anforderungen an die Rechenleistung. - Alena Block

Der zweite zentrale Quote lautet: Bei der Integration von LLMs ist es entscheidend, die Datenschutz- und Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen, um Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen. - Alena Block

Der dritte zentrale Quote lautet: Erfolgsfaktoren für die Integration von LLMs in Conversational AI Lösungen sind eine klare Zieldefinition, eine gute Datenqualität und kontinuierliches Monitoring der Performance. - Alena Block

Der Beitrag von Alena Block thematisiert die Integration von Large Language Models in Conversational AI Lösungen und legt dabei den Fokus auf die Herausforderungen im Design- und Implementierungsprozess. Sie verdeutlicht, dass Generative AI bestehende Anforderungen nicht ersetzt, sondern durch neue Anforderungen ergänzt – insbesondere im Hinblick auf Prompt Engineering, Governance und nutzerzentrierte Gestaltung. Damit rückt sie die Bedeutung eines strukturierten Vorgehens in den Vordergrund, um eine hochwertige Nutzererfahrung sicherzustellen.

Mit ihrer Analyse zeigt sie auf, wie entscheidend adaptive Kommunikation und dynamische Nutzerführung für die langfristige Kundenbindung sind. Die Diskussion macht deutlich, dass sich mit dem Einsatz von LLMs nicht nur neue Chancen eröffnen, sondern auch die Komplexität steigt – etwa durch den erhöhten Bedarf an Kontrolle und Qualitätssicherung der generierten Inhalte. Der Beitrag liefert damit praxisrelevante Impulse für Verantwortliche, die Conversational AI strategisch weiterentwickeln und gleichzeitig zentrale Erfolgsfaktoren wie Nutzerfokus, Vertrauen und technologische Steuerung berücksichtigen wollen.

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