Künstliche Intelligenz kann für kleine und mittlere Unternehmen zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden, doch oft scheitert die Umsetzung an technischen Hürden. Eine neue Initiative soll das ändern. Die Universität Bielefeld hat die Förderzusage für das Projekt „LLM4KMU“ erhalten. Das Projekt wird im Programm NEXT.IN.NRW des Landes Nordrhein-Westfalen unterstützt.
Ziel des Projekts ist es, den Einsatz von Open-Source-Large-Language-Models (LLM) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu verbessern. Die Forschenden wollen Best Practices entwickeln und eine Experimentierplattform aufbauen, um Unternehmen den effektiven Einsatz dieser Technologie zu ermöglichen. Für das Projekt stehen rund 5 Millionen Euro zur Verfügung, davon sind knapp 4 Millionen Euro Fördergelder.
KI ohne große Investitionen einsetzen
Die kontinuierliche Entwicklung großer Sprachmodelle, auch bekannt als Generative KI, hat die Möglichkeiten für Unternehmen erweitert. Insbesondere KMU können von der Automatisierung ihrer Prozesse profitieren, was zu Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen führt. Genau hier setzt das Projekt LLM4KMU an: Es soll maßgeschneiderte Lösungen zur Integration dieser Technologien bieten.
„Mit LLM4KMU wollen wir dafür sorgen, dass auch kleine und mittlere Unternehmen von den Chancen der Künstlichen Intelligenz profitieren, ohne dass sie dafür große Investitionen oder komplizierte Technik stemmen müssen”, erklärt Prof. Dr. Philipp Cimiano von der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld. „Damit stärken wir nicht nur die Innovationskraft der Unternehmen, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit von Nordrhein-Westfalen insgesamt.“ Die Universität Bielefeld erhält als Koordinatorin fast 840.000 Euro der Fördergelder.
Geplant ist eine Art „Experimentierplattform“, auf der Unternehmen verschiedene Sprachmodelle ausprobieren können, um das zu ihren individuellen Anforderungen am besten passende Modell zu ermitteln. Dabei kommen vor allem sogenannte Open-Source-Modelle zum Einsatz. Das sind frei verfügbare KI-Modelle, die von einer breiten Entwicklergemeinschaft weiterentwickelt und angepasst werden können. Diese Modelle lassen sich besonders flexibel in bestehende Systeme integrieren. Der Ansatz folgt dem Prinzip „Plug & Play“: Die Sprachmodelle können relativ einfach eingebunden, getestet und bei Bedarf wieder ausgetauscht werden, ohne dass umfangreiche technische Anpassungen notwendig sind.
Unternehmen behalten Datenkontrolle
Darüber hinaus entwickelt das Projekt Best-Practice-Leitfäden, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre LLMs besser zu trainieren und anzupassen. So sollen die Modelle zuverlässiger werden und die Nutzungskosten sinken. Ein wichtiger Punkt dabei ist, dass die Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten behalten, da alles auf Open-Source-Lösungen basiert, die sich in die eigene IT-Infrastruktur integrieren lassen.
Ein starkes Konsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft unterstützt das Projekt. Neben der Universität Bielefeld sind die Unternehmen Semalytix, CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen, Ellamind, Zenit, PrimeLine Solutions und Matplus beteiligt. Sie alle bringen ihr Know-how ein, um Unternehmen den Einstieg in KI zu erleichtern.
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