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Im Gespräch mit Stefan Tübinger, CTO bei Concat KI-Wertschöpfung: Einsatzfelder und Modelle bei Concat

Von Sylvia Lösel 2 min Lesedauer

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Automatisierung, Security und Datenanalyse. Diese drei Einsatzfelder stehen exemplarisch für gewinnbringende KI-Use-Cases. Wie Concat das in konkreten Projekten umsetzt, erläutert Stefan Tübinger, CTO beim Dienstleister.

Stefan Tübinger, CTO und Prokurist bei Concat(Bild: Concat)
Stefan Tübinger, CTO und Prokurist bei Concat
(Bild: Concat)

ITB: Wie können Dienstleister mit KI-Use-Cases Geld verdienen?

Tübinger: Den Bedarf an KI-Unterstützung sehen wir mittlerweile in allen Branchen. Drei Einsatzfelder möchte ich beispielhaft nennen: die Automatisierung des IT-Supports mithilfe von Chatbots, KI-gestützte Sicherheitslösungen zur Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen und die Analyse großer Datenmengen zur Verbesserung von Prozessen.

ITB: Wie identifizieren sie den Use Case und wie das dafür passende KI-Modell?

Tübinger: Wir bieten Workshops an, in denen wir gemeinsam mit einem Kunden Use Cases identifizieren. Punktuell arbeiten wir auch mit erfahrenen Partnern zusammen. Es kommt aber auch vor, dass ein Kunde gezielt auf uns zukommt mit einem bereits ausgewählten Use Case. Die Wahl der passenden KI-Modelle hängt dann vom jeweiligen Anwendungsfall ab.

ITB: Welche KI-Modelle sind dafür interessant, welche setzt Concat bei Kunden ein?

Tübinger: Generative AI, Machine Learning und Large Language Models sind für uns die interessanten Modelle, die wir in Kundenprojekten einsetzen. Unser Expertenteam befasst sich auch mit anderen Modellen wie Autoencoder, Isolation Forest und weiteren. Diese sind beispielsweise nützlich für die Analyse von Netzwerkdaten, um neue Bedrohungen zu identifizieren, bevor sie Schaden anrichten können.

ITB: Welche Schritte durchläuft so ein Projekt?

Tübinger: Als Dienstleister unterstützen wir unsere Kunden in allen Phasen der Umsetzung eines KI-Projektes: vom Consulting über die Bereitstellung der geeigneten Infrastruktur bis zum Go-live. Dazu gehört auch die Anpassung oder Weiterentwicklung von KI-Modellen. Der Ablauf eines Projektes hängt ab vom Anwendungsfall und der Komplexität. In der Regel gehen wir so vor: Wir führen einen Proof-of-Concept durch, entwickeln dann eine erste Lösung, die wir testen und weiterentwickeln. Wir unterstützen bei Inbetriebnahme der Lösung und leisten bei Bedarf Support.

ITB: Können Sie mir ein, zwei ganz konkrete Projekte nennen, die exemplarisch für eine Branche, einen Use Case etc. stehen?

Tübinger: Wir realisieren derzeit ein KI-Projekt für ein global tätiges Dienstleistungsunternehmen mit 3.500 Mitarbeitenden. Mithilfe von Azure OpenAI und dem GPT-4o-Modell, das auch in ChatGPT eingesetzt wird, haben wir eine KI-Lösung entwickelt, die Support-Tickets im First-Level-Support automatisch annimmt und bearbeitet. Die Lösung wird mit vorhandenen Daten kontinuierlich optimiert, um den Support für die User effizienter zu gestalten.

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