Über Chatbots hinaus können Unternehmen Large Language Models (LLMs) als Schnittstelle in natürlicher Sprache für Arbeiten nutzen, die früher spezielle Fähigkeiten erforderten: große Informationsmengen in klaren Zusammenfassungen zusammenfassen und komplexe Software, von der Medienbearbeitung bis hin zu professionellen Tools, bedienen, indem sie beschreiben, was sie wollen. Vier frühe Investitionen des OpenAI Startup Fund, Descript, Harvey, Mem und Speak, zeigen das Muster, und als nächstes folgen Bereiche wie Design, Buchhaltung und Marketing.
Wichtigste Erkenntnisse
- Natürliche Sprache wird für Menschen zur natürlichsten Art der Kommunikation mit Technologie, was den Markt erweitert und das Kundenerlebnis vereinfacht.
- Der wahre Wert von ChatGPT-Modellen liegt weniger im Chat als vielmehr darin, umfangreiche Informationen in prägnante, verständliche Zusammenfassungen zusammenzufassen.
- LLMs machen eine umfassende Ausbildung in komplexen Fähigkeiten und Software überflüssig, sodass Aufgaben wie die Bildbearbeitung weitaus mehr Menschen zugänglich sind.
- Das Zeitfenster bis zur Sättigung des Marktes ist begrenzt, so dass Unternehmen, die früh handeln und geistiges Eigentum im Rücken haben, am meisten davon profitieren werden.
Warum wird natürliche Sprache zur Schnittstelle zur Technologie?
Der Wechsel von Maus und Tastatur zu Touchscreens veränderte die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Sam Altman, der CEO von OpenAI, glaubt, dass die natürlichste Art und Weise für Menschen, mit Technologie zu kommunizieren, die natürliche Sprache ist. Dieser Ansatz überbrückt nicht nur die Lücke zwischen Mensch und Maschine, sondern erweitert auch den Markt und vereinfacht das Kundenerlebnis.
Bei jeder Schnittstellenverschiebung wurde eine Ebene des Lernens entfernt. Eine Befehlszeile erforderte eine auswendig gelernte Syntax, eine grafische Benutzeroberfläche erforderte das Wissen, wo sich Dinge befanden, und ein Touchscreen erforderte nur das Zeigen. Natürliche Sprache entfernt die nächste Ebene: Sie müssen nicht mehr wissen, wie ein Werkzeug funktioniert, sondern nur noch, was Sie von ihm erwarten.
ChatGPT, das auf der GPT-3.5-Modellreihe von OpenAI aufbaut, stellte in Bezug auf Größe oder Architektur möglicherweise keinen radikalen Sprung in der KI dar, aber seine öffentliche Veröffentlichung demokratisierte den Zugang zu fortschrittlicher KI. Es machte Techniken wie One-Shot-Learning und Prompting für jedermann zugänglich, oft mit Ergebnissen, die die Erwartungen übertrafen.
Was signalisierten die Investitionen des OpenAI Startup Fund?
OpenAI hat seinen Fokus über die KI-Entwicklung und -Befürwortung hinaus erweitert. Über den OpenAI Startup Fund stieg das Unternehmen in Risikokapital ein, investierte in innovative Unternehmen und schlug ein neues Kapitel auf. Stand Juli2023Der Fonds hatte erhebliche Investitionen in vier DeepTech-Startups getätigt: Descript, Harvey, Mem und Speak. Diese Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie mithilfe von LLMs die Art und Weise verändern, wie Menschen und Maschinen interagieren.
Jeder wendet dieselbe Idee auf ein anderes Gebiet an. Mit Descript können Benutzer Audio- und Videodateien bearbeiten, indem sie ein Texttranskript bearbeiten. Harvey entwickelt KI für juristische Arbeiten. Mem wendet KI auf Notizen und persönliches Wissen an und Speak nutzt sie zum Sprachenlernen durch gesprochenes Üben. Keiner von ihnen ist ein allgemeiner Chatbot; Jeder stellt ein Sprachmodell hinter eine bestimmte berufliche Aufgabe.
Die Auswahl dieser vier Startups aus Tausenden weltweit weist auf eine tiefer gehende Strategie hin. Abgesehen von der weit verbreiteten Ansicht, dass ChatGPT ein Tool zur Generierung von Marketinginhalten oder als Chatbot ist, liegt sein wirklicher Wert darin, umfangreiche Informationen in prägnante, verständliche Zusammenfassungen zu bündeln. Diese Fähigkeit erweitert ihre Attraktivität für ein viel breiteres Spektrum von Benutzern.
Was können LLMs über Chatbots hinaus für ein Unternehmen tun?
Die nützlichsten Anwendungen lassen sich in einige Muster unterteilen, von denen jedes eine Fertigkeit oder einen langsamen manuellen Schritt ersetzt:
| Muster | Was es bewirkt | Typische geschäftliche Nutzung |
|---|---|---|
| Zusammenfassen und synthetisieren | Fasst lange oder zahlreiche Dokumente auf die wesentlichen Punkte zusammen | Recherchezusammenfassungen, Besprechungsnotizen, Kundenfeedback-Bewertungen |
| Extrahieren und klassifizieren | Wandelt unstrukturierten Text in strukturierte Felder und Kategorien um | Support-Tickets markieren, Verträge lesen, Social-Media-Beiträge nach Themen sortieren |
| Bedienen Sie Software im Klartext | Übersetzt eine Anfrage in die Schritte, die ein Tool benötigt | Medien bearbeiten, Daten abfragen, Berichte erstellen |
| Entwurf und Transformation | Verfasst erste Entwürfe und passt Texte für neue Formate oder Sprachen an | Vorschläge, Produktkopie, Lokalisierung |
Alle vier funktionieren am besten, wenn eine Person die Ausgabe überprüft, da Sprachmodelle falsche Dinge sicher sagen können. In unserem Leitfaden zur Überprüfung der KI-Kopie vor dem Versand erfahren Sie, wie Sie diese Überprüfung in einen Workflow integrieren.
Warum sind die Marktchancen für Anleger wichtig?
Diese Fortschritte haben tiefgreifende Auswirkungen auf den Risikokapitalmarkt (VC). Das erwartete Wachstum des gesamten adressierbaren Marktes (Total Addressable Market, TAM) lässt auf erhebliche Chancen für die Zukunft schließen. Früher schränkten technische Barrieren die Nutzung dieser Technologien ein. Jetzt können Aufgaben, die einst als komplex galten, wie die Bearbeitung eines Bildes in Photoshop, mit KI vereinfacht und einem viel breiteren Publikum zugänglich gemacht werden.
Dieser Fortschritt eröffnet große Wachstumschancen, da Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen erkunden, was möglich ist. In einer sich so schnell verändernden Landschaft ist Zeit von entscheidender Bedeutung. Es gibt nur ein begrenztes Zeitfenster, bis der Markt gesättigt ist und die Neuheit LLM-basierter Technologien nachlässt.
Warum ist der richtige Zeitpunkt für Unternehmen wichtig, die LLMs einführen?
Um die Chance zu nutzen, müssen Unternehmen schnell handeln und LLMs nutzen, um eine starke Präsenz auf dem Markt aufzubauen, bevor dieser gesättigt ist. Das Erkennen der Bedeutung der Zeit ist der Schlüssel zum Wettbewerb in diesem Bereich und zur Sicherung einer Führungsposition.
Was sollten Unternehmensleiter als nächstes tun?
Unternehmensleiter sollten über Chatbots hinausschauen und das Potenzial von LLMs in Branchen wie Design, Buchhaltung und Marketing erkunden. Diese Modelle machen eine umfassende Schulung in komplexen Fähigkeiten und Software überflüssig und ermöglichen eine natürlichere Integration der Technologie in professionelle Arbeitsabläufe.
Der Markt bietet viele Möglichkeiten für eine schnelle Expansion in kurzer Zeit. Early Adopters mit geistigem Eigentum im Rücken, die branchenübergreifend schnell neue Kundenstämme erreichen können, werden deutlich profitieren. Diese Unternehmen dürften in den kommenden Jahren zu den Hauptzielen für Risikokapital- und Private-Equity-Investitionen werden.
Ein sinnvoller erster Schritt ist klein: Wählen Sie einen Arbeitsablauf aus, der viel Lesen oder Schreiben erfordert, schalten Sie dahinter ein LLM mit einer Person ein, die die Ausgabe überprüft, und messen Sie die Zeitersparnis. Im Marketing könnte das bedeuten, dass Sie ein Modell mit Ihren eigenen Daten verbinden, wie in unserem Leitfaden , der Claude mit MCP mit Marketingdaten verbindet.
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FAQ
Was können große Sprachmodelle über Chatbots hinaus für Unternehmen tun?
Ihr Hauptwert besteht darin, umfangreiche Informationen in prägnante, verständliche Zusammenfassungen zu bündeln und Menschen die Nutzung komplexer Software durch natürliche Sprache zu ermöglichen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer umfassenden Ausbildung in Fachkenntnissen und Werkzeugen.
In welche Startups wurde der OpenAI Startup Fund investiert?
Zu seinen bedeutenden Investitionen gehörten im Juli 2023 vier DeepTech-Startups: Descript, Harvey, Mem und Speak. Jeder nutzt LLMs, um die Art und Weise zu verändern, wie Menschen mit Maschinen interagieren.
Warum war ChatGPT von Bedeutung, wenn es kein radikaler Sprung in der KI war?
Seine öffentliche Veröffentlichung demokratisierte den Zugang zu fortschrittlicher KI. Techniken wie „One-Shot-Learning“ und „Prompting“ wurden für jedermann zugänglich, oft mit Ergebnissen, die die Erwartungen übertrafen.
Welche Branchen können von LLMs profitieren?
Design, Buchhaltung und Marketing sind klare Beispiele sowie alle Bereiche, in denen komplexe Software oder Fachkenntnisse ein Hindernis darstellten. Early Adopters mit geistigem Eigentum werden am meisten davon profitieren.
