Unternehmens-GPTs auf Basis einer allgemeinen, modularen Plattform

Diese Plattform setzt auf modulare Bausteine, sogenannte Skills, die flexibel kombiniert werden können. So entsteht ein Baukasten-Prinzip, das Unternehmen maximale Anpassungsfähigkeit bei minimalem Entwicklungsaufwand bietet.

Der Kern der Plattform

Die Basis bildet die allgemeine Implementierung von Assistenten auf unterschiedlichen LLMs (Large Language Models) – darunter auch Open-Source-Modelle, die beispielsweise in einer souveränen Cloud betrieben werden können. Zudem ermöglicht die Plattform die Anbindung an externe Services und Datenquellen.

Ein Beispiel: Die Implementierung von NVIDIAs LLM. Sie umfasst mehrere Schlüsselkomponenten, die die Effizienz und Genauigkeit bei der Verarbeitung von Anfragen erhöhen. Die Assistenten nutzen die Sprach- und Logikfähigkeiten der Modelle, um Nutzeranfragen zu verstehen, die passenden Skills auszuwählen und zielgerichtet einzusetzen.

Erweiterte Funktionen für Unternehmen

• Governance & Sicherheit
  Rollenbasierte Zugriffskontrollen, Audit-Logs sowie die Wahl zwischen souveräner Cloud und On-Premises-Betrieb sorgen für Compliance und Datensicherheit.
• Skill-Marktplatz
  Ein interner Marktplatz erlaubt es, einmal entwickelte Skills mehrfach zu nutzen und innerhalb des Unternehmens zu teilen – das spart Zeit und Kosten.
• Monitoring & Optimierung
  Durch Analyse- und Monitoringfunktionen lassen sich Nutzungsmuster auswerten, Engpässe identifizieren und Skills kontinuierlich verbessern.
• Integration in bestehende Systeme
  ERP (z. B. SAP), CRM (z. B. Salesforce) oder Collaboration-Tools wie Microsoft Teams lassen sich nahtlos anbinden. So können Prozesse wie Rechnungsfreigaben, HR-Self-Service oder IT-Support automatisiert unterstützt werden.
• Domänenspezifisches Fine-Tuning
  Für besonders anspruchsvolle Use Cases bietet die Plattform Fine-Tuning mit proprietären Daten sowie die Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Beispiele für Skills und Anwendungsfälle

Die Plattform deckt ein breites Spektrum ab:

• Datenquellen: Suche in Wikis oder Datenbanken
• Services: Anbindung an Mailservices oder Ticket-Systeme
• KI-Verfahren: Bild- oder Spracherkennung

Darauf aufbauend lassen sich spezifische Assistenten entwickeln, etwa:

• Compliance-Assistent für die Prüfung regulatorischer Vorgaben
• HR-Assistent für interne Mitarbeiteranfragen
• IT-Support-Assistent für Störungsanalysen und Ticket-Erstellung

Ein praktisches Beispiel: Ein Wissensmanagement-Assistent, der an ein Wiki und einen Dokumentenspeicher angebunden ist und Mitarbeitenden Antworten auf Fragen zu den dort hinterlegten Informationen liefert.

Bereitstellung und Nutzung

Die konfigurierten Assistenten können Mitarbeitenden über moderne Chat-Anwendungen wie Microsoft Copilot oder ChatGPT zur Verfügung gestellt werden.
Alternativ können sie über eine REST-Schnittstelle in andere Applikationen integriert werden – so lassen sich neue Anwendungsfälle schnell umsetzen.

Fazit: Der Baukasten für die digitale Zukunft

Mit dem Materna-Baukasten für Unternehmens-GPTs entsteht eine skalierbare, sichere und flexible Plattform, die Unternehmen in die Lage versetzt,

1. Entwicklungsaufwände drastisch zu reduzieren,
2. Assistenten individuell zu konfigurieren und
3. neue Anwendungsfälle schnell und nachhaltig einzuführen.

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