KI für den Unternehmenseinsatz (c't Webinaraufzeichnung)
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In dieser Webinaraufzeichnung von Aaron Kaplan und Joerg Heidrich erwarten Sie spannende Themenschwerpunkte wie:
- Überblick über Konzepte zur KI-Nutzung im Unternehmen
- Vergleich der Konzepte in Bezug auf Technik, Kosten und Datenschutz
- Implikationen der Konzepte für Datenschutz und Vertraulichkeit
- Beispiele für konkrete Einsatzszenarien und reale Demos
KI für den Unternehmenseinsatz, im heise shop als Aufzeichnung der Live-Veranstaltung aus März 2024.
Viele Unternehmen überlegen, ob und wie sie KI nutzen können, um Prozesse effizienter zu gestalten. Dabei stellt sich schnell heraus, dass man die KI mit vertraulichen Daten füttern muss, um maximal vom Potential der mächtigen Helfer zu profitieren. Doch egal, ob das sensible interne Firmendaten oder per DSGVO besonders geschützte, personenbezogene Daten sind – auf gar keinen Fall möchte man, dass diese in die falschen Hände geraten. Deshalb müssen sich die Verantwortlichen vorab Gedanken über einen sicheren Umgang machen.
KI ist nicht gleich KI
Entscheidend für die Vertrauenswürdigkeit ist die konkrete Umsetzung der genutzten KI-Dienste. Da unterscheidet sich zunächst ein selbst betriebenes Open-Source-Modell von einer Black-Box-KI in der Cloud. Aber natürlich stellt sich auch die Frage nach dem jeweils zu betreibenden Aufwand, den damit verbundenen Kosten und ob das zu den tatsächlich zu erwartenden Verbesserungen bei Sicherheit und Vertraulichkeit noch in einem vernünftigen Verhältnis steht.
Hier liefert dieses Webinar entscheidenden Mehrwert für alle, die jetzt den Einsatz von KI planen. Die Referenten stellen dazu verschiedene Konzepte vor, KI im Unternehmen zu nutzen und vergleichen diese in Hinblick auf Technik, Kosten und Datenschutz. Diesen Überblick reichern sie an mit Bezugsquellen und Praxis-Tipps für die eigene Umsetzung.
Im Webinar stellen die Referenten drei Konzepte vor:
- Extern gehostete Modelle (Software as a Service) wie ChatGPT
- Teilweise selbst betriebene KI: ChatGPT mit Azure OpenAI oder eigenes (Open Source) LLM wie LLama auf angemieteten Cloud-Computern (HuggingFace, AWS & Co)
- Komplett intern gehostete KI: Eigener Server mit GPUs im eigenen Keller oder Rechenzentrum + eigenes LLM
Neben der technischen Umsetzung, dem Aufwand und den Kosten werden auch die jeweiligen Implikationen der verschiedenen Konzepte für Datenschutz und Vertraulichkeit vorgestellt und diskutiert. Außerdem gibt es Beispiele für konkrete Einsatzszenarien und reale Demos. Dabei gibt Aaron Kaplan auch seine Erfahrungen beim Anpassen der Modelle an spezielle Aufgaben weiter. Zur Abrundung stellt Joerg Heidrich noch einen Vorschlag für eine KI-Policy im Unternehmen vor.
Zielgruppe: Alle Verantwortlichen und Ansprechpartner für den Einsatz von KI im Unternehmen, CTOs, Datenschutzverantwortliche, IT-Architekten