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20 Dollar pro Monat für ChatGPT Plus, Chat-Anwendung GPT 3.5 und für den Microsoft Copilot Pro - an diese Preise für die KI-Nutzung haben wir uns gewöhnt. Allerdings erkaufen wir uns diese relativ günstigen Preise damit, dass unsere eigenen Daten zum Training der dahinter liegenden LLMs genutzt werden.
Ein Punkt, der für viele Unternehmen ein absolutes No Go ist. Sie verlangen nach KI-Lösungen, bei denen ihr branchenspezifisches Domänen-Know-how in einer sicheren Umgebung genutzt wird. Und dann ist oft recht schnell Schluss mit der Preistransparenz.
Dies will die Telekom ändern, indem sie unter dem Namen Business GPT drei modular aufgebaute KI-Lösungen zum Festpreis als Unternehmenslizenz anbietet. Die Unternehmenslizenz soll sicherstellen, dass alle Mitarbeitenden mit der gleichen Version einer Software arbeiten. Zudem könnten zusätzliche Nutzer auf das gewählte Produktpaket zugelassen werden, ohne neue Einzellizenzen zu erwerben.
Die GPT-Module der Telekom
Das sind die GPT-Module im Einzelnen:
Modul M
Chat-Anwendung GPT 3.5 und GPT 4 sowie Bereitstellung einer API-Schnittstelle zur Integration eigener Prozesse oder Anbindung eigener Applikationen wie die Website eines Unternehmens. Optional Anbindung an ein System zur Authentifizierung. Preis: Einmalig 1.700 Euro plus 650 Euro monatlich.
Modul L
Chat-Anwendung GPT 3.5 und GPT 4 sowie Bereitstellung einer API-Schnittstelle. Eigene Dokumente können eingelesen werden. Zudem erlaubt eine Erweiterung für den Internetzugang offene Recherchen im Netz. Preis: Einmalig 1.700 Euro plus 1.500 Euro monatlich.
Modul XL
Bei einer individuellen Projektlösung kann ab 42.000 Euro eine Einbindung in die eigene Azure-Umgebung erfolgen. Interne Datenquellen können integriert werden.
Klaus Werner, Geschäftsführer Geschäftskunden Telekom Deutschland, hebt hervor, dass Business GPT die Sicherheit vertraulicher Daten gewährleiste und effiziente Arbeitsprozesse ermögliche. "Unser Ziel ist es, Unternehmen auf ihrem Weg zur Integration von Künstlicher Intelligenz verlässlich zu unterstützen, von der Konzeption bis zum laufenden Betrieb, und das branchenübergreifend", so Werner.
Betrieb in der Telekom-Cloud
Der Telekom zufolge wurde das GenAI-Tool speziell für Geschäftskunden entwickelt. So werde es etwa auf einer Telekom-eigenen Cloud-Infrastruktur mit Datenhaltung in Europa betrieben. Ferner sei es mit großen Textmengen darauf trainiert, Texte zu verstehen und vermittle Informationen in natürlichen Dialogen. Unternehmen könnten zudem den Datenbestand des KI-Assistenten leicht und flexibel mit eigenen Inhalten erweitern und so die Chat-Antworten steuern.
Einbindung eigener Daten
Mit der Möglichkeit zur Einbindung unternehmenseigener Produkt-Datenbanken, Leistungsbeschreibungen oder Dokumentationen sowie einer Anbindung an das Intranet lassen sich laut Telekom die Antworten von Business GPT präzise steuern. Darüber hinaus könnten Unternehmen innerhalb einer Business-GPT-Umgebung individuelle Modelle mit spezifischem Zusatzwissen für unterschiedliche Anwendungsfälle ihrer Fachbereiche anbieten.
Einsatzmöglichkeiten
Eine Einsatzmöglichkeit für Business GPT sieht der Bonner Konzern etwa in der Effizienzsteigerung manueller Arbeitsprozesse. Dazu kann der KI-Roboter bei der Erstellung von Inhalten unterstützen: Ideen generieren, Texte verfassen, Daten analysieren und Zusammenfassungen erstellen.
Ebenso könne er im Kundenservice Anliegen lösen und personalisierte Empfehlungen und Informationen bereitstellen. In Lern-Plattformen könne die Software Fragen beantworten, Konzepte erklären oder bei Aufgaben unterstützen. Der Bot lasse sich ferner in der Marktforschung oder für Umfragen einsetzen. Darüber hinaus übersetze das Tool in Echtzeit.
KI-Avatar
Vorstellbar sei auch eine Erweiterung als Avatar im Handel oder in Onlineshops, um interaktiv und rund um die Uhr Fragen der Kunden zu beantworten. Für diese digitalen Produktberater werden verschiedene KI-Technologien kombiniert: Sprache wird zunächst durch KI in Text umgewandelt. Anschließend generiert das Sprachmodell eine passende Antwort. Diese Antwort wird dann über ein Text2Speech-Modell in gesprochene Sprache übersetzt - und das in Echtzeit und bei Bedarf in mehreren Sprachen.