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GenAI-Use Cases effizient und für Automatisierungen nutzen - mit Marvin P., BASF
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Wie kann man zielgerichtet GenAI einsetzen? Gibt es da nur Use Cases zur Prozessoptimierung? Und welche gibt es? Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Zu Besuch beim Host Jonas Rashedi ist Marvin Pohl, Data Scientist bei BASF. Diese sind bekannt für Lacke, Lackierungen und Oberflächentechnologien, Marvin sitzt dabei im Global Data Office und sieht diese wie eine Service-Einheit bzw. zentralen Ansprechpartner für die anderen Abteilungen. Jonas und Marvin haben sich kennengelernt bei der data:unplugged und haben gemerkt: Wir sprechen am besten über GenAI! Denn da sprechen gerade alle drüber, alle rennen dem Hype hinterher – doch wie oft sind uns schon Use Cases untergekommen, die wirklichen Value erzeugen? Bei Data Use Cases kommt man schnell an Wert, der sich monetär abzeichnet. Marvin hat sich, als ChatGPT released wurde, mit verschiedenen Stakeholdern zusammengesetzt, um herauszufinden, wie die Technologie in den Alltag der BASF-Mitarbeitenden integrierbar sein könnte. Der erste Use Case, der dann entwickelt wurde, bezieht sich auf die PVX-Tabellen, welche Controller jeden Monat bekommen. In diesem sind die Geschäftszahlen abgebildet, beispielsweise die Verkäufe im aktuellen Monat verglichen mit vorherigen Zeiträumen. Diese Tabellen müssen als Management Summary kommentiert werden und dafür ist nur eine kurze Zeit von 16 Stunden da. Das bedeutet: Stress und Überstunden für die Controller! Dieser Prozess sollte nun durch GenAI vereinfacht und automatisiert werden – und darüber wurde sogar im Handelsblatt berichtet! Marvin erklärt, wie das LLM, das dahintersteht, funktioniert und auch, wie der gesamte Use Case funktioniert. Dazu gehört zunächst die Übersetzung der Zahlen in Text, für die noch kein GenAI nötig ist, dann die Ableitung von Anomalitäten und der Antworten aus den zuvor gefütterten Unternehmensberichten. Für die Controller besteht die Wichtigkeit vor allem darin, dass die Zahlen richtig sind und sie diese nicht nochmal durchrechnen müssen. Das spart ihnen extrem viel Zeit. Zum Schluss geht es noch um die Gestaltung eines sinnigen Interfaces, sodass die User direkt verstehen können, an welchen Bereichen die KI gearbeitet hat und welche einen menschlichen Qualitätscheck benötigen.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Marvin: https://www.linkedin.com/in/mnpohl/
Zur Webseite der BASF: https://www.basf.com/global/de.html
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung 00.01:43 Vorstellung Marvin Pohl 00:02:49 Organisation bei BASF 00:03:43 GenAI-Use Cases 00:10:17 Datenschutz und Trust 00:13:31 PVX-Tabellen-Use Case 00:15:29 Funktionsweise 00:22:57 Herausforderungen von Unternehmen 00:25:39 Use Case-Weiterführung 00:30:53 ROI von Use Cases 00:35:31 Prozessoptimierung mit AI 00:36:07 Marvin’s Data-Game
244 Episoden
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Wie kann man zielgerichtet GenAI einsetzen? Gibt es da nur Use Cases zur Prozessoptimierung? Und welche gibt es? Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Zu Besuch beim Host Jonas Rashedi ist Marvin Pohl, Data Scientist bei BASF. Diese sind bekannt für Lacke, Lackierungen und Oberflächentechnologien, Marvin sitzt dabei im Global Data Office und sieht diese wie eine Service-Einheit bzw. zentralen Ansprechpartner für die anderen Abteilungen. Jonas und Marvin haben sich kennengelernt bei der data:unplugged und haben gemerkt: Wir sprechen am besten über GenAI! Denn da sprechen gerade alle drüber, alle rennen dem Hype hinterher – doch wie oft sind uns schon Use Cases untergekommen, die wirklichen Value erzeugen? Bei Data Use Cases kommt man schnell an Wert, der sich monetär abzeichnet. Marvin hat sich, als ChatGPT released wurde, mit verschiedenen Stakeholdern zusammengesetzt, um herauszufinden, wie die Technologie in den Alltag der BASF-Mitarbeitenden integrierbar sein könnte. Der erste Use Case, der dann entwickelt wurde, bezieht sich auf die PVX-Tabellen, welche Controller jeden Monat bekommen. In diesem sind die Geschäftszahlen abgebildet, beispielsweise die Verkäufe im aktuellen Monat verglichen mit vorherigen Zeiträumen. Diese Tabellen müssen als Management Summary kommentiert werden und dafür ist nur eine kurze Zeit von 16 Stunden da. Das bedeutet: Stress und Überstunden für die Controller! Dieser Prozess sollte nun durch GenAI vereinfacht und automatisiert werden – und darüber wurde sogar im Handelsblatt berichtet! Marvin erklärt, wie das LLM, das dahintersteht, funktioniert und auch, wie der gesamte Use Case funktioniert. Dazu gehört zunächst die Übersetzung der Zahlen in Text, für die noch kein GenAI nötig ist, dann die Ableitung von Anomalitäten und der Antworten aus den zuvor gefütterten Unternehmensberichten. Für die Controller besteht die Wichtigkeit vor allem darin, dass die Zahlen richtig sind und sie diese nicht nochmal durchrechnen müssen. Das spart ihnen extrem viel Zeit. Zum Schluss geht es noch um die Gestaltung eines sinnigen Interfaces, sodass die User direkt verstehen können, an welchen Bereichen die KI gearbeitet hat und welche einen menschlichen Qualitätscheck benötigen.
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