Pro FIT Förderung für Tucan.ai: Fortschrittliche Gesprächs- und Datenanalyse durch Generative KI
Tucan.ai aus Berlin hat sich das Ziel gesetzt, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre internen Gespräche und Daten analysieren, grundlegend zu verbessern. Mit der Unterstützung durch die Pro FIT Förderung der IBB Berlin (Investitionsbank Berlin) mit einer finanziellen Beteiligung der Europäischen Union (EFRE), entwickelt Tucan.ai eine innovative Lösung, die Grenzen moderner generativer Künstlicher Intelligenz (KI) überwindet um präzise, nachvollziehbare und Datenschutz-konforme Ergebnisse zu liefern.
Ziele des Projekts
Das Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung eines Tools, das es ermöglicht, große Mengen an unternehmensinternen Gesprächsnotizen und Informationen strukturiert in einem intelligenten Archiv zu speichern und für Analysen und Abfragen nutzbar zu machen. Diese Lösung wird durch die Integration fortschrittlicher Large Language Models (LLMs) und innovativer Spracherkennungstechnologien realisiert.
Spezifische Ziele:
- Rückverfolgbarkeit der Datenquellen: Sicherstellung der Transparenz durch Verknüpfung von Textchunks mit Herkunftsmetadaten.
- Berücksichtigung von Sprachvariationen und Kontext-Sprüngen: Anpassung der KI, um verschiedene Akzente, Dialekte und nicht-kontinuierliche Kontext-Sprünge zu verstehen und zu verarbeiten.
- Integration in bestehende Enterprise SaaS-Lösungen: Einbindung der neuen Technologie in die bereits bestehende Enterprise-Lösung von Tucan.ai.
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Erwartete Ergebnisse
Durch die erfolgreiche Umsetzung des Projekts sind Unternehmen in der Lage, den Wert ihrer Gesprächsnotizen und internen Informationsarchive zu maximieren. Die erwarteten Ergebnisse umfassen:
- Erhöhte Effizienz und Produktivität: Mitarbeiter können schneller und präziser auf relevante Informationen zugreifen, was zu einer erheblichen Zeitersparnis führt.
- Verbesserte Mitarbeiterzufriedenheit: Durch die einfache und schnelle Verfügbarkeit von Informationen wird die Arbeitsbelastung reduziert und die Zufriedenheit der Mitarbeiter gesteigert.
- Compliance und Datenschutz: Die Lösung wird den strengen Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gerecht und bietet eine sichere und transparente Datenverarbeitung.
- Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die die neue Lösung nutzen, können sich durch effizientere Arbeitsabläufe und bessere Entscheidungsgrundlagen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
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Finanzielle Unterstützung durch die Europäische Union
Die Gesamtkosten des Projekts belaufen sich auf 952.335,38 EUR, wovon 343.305,08 EUR durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) finanziert werden. Diese bedeutende finanzielle Unterstützung unterstreicht die Relevanz und das Potenzial des Projekts, die Digitalisierung und Effizienz in europäischen Unternehmen voranzutreiben.
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Strategien zur Analyse riesiger Textmengen mit KI: der Einsatz von Chunking und Vektordatenbanken
Im Zeitalter der digitalen Transformation öffnen Large Language Models (LLMs) neue Wege für die Analyse riesiger Textmengen, die in Datenbanken gespeichert sind. Diese fortschrittlichen KI-Systeme halten das Versprechen, tiefe Einblicke und Wettbewerbsvorteile aus der Datenfülle zu gewinnen. Jedoch stoßen sie durch die sogenannte Token-Limitierung, eine technische Begrenzung der verarbeitbaren Datenmenge, an ihre Grenzen. Dies wird besonders beim Versuch, Millionen von Textdokumenten tiefgehend zu analysieren oder neue Erkenntnisse zu gewinnen, zur herausfordernden Hürde:
Angenommen, ein Unternehmen möchte 1.000.000 Textdokumente analysieren. Bei Verzicht auf spezielle Methoden steht es vor großen Problemen: Durch Token-Limitierung kann ein LLM nur Teile der Dokumente pro Durchlauf analysieren, was zu Informationsverlust führt. Ohne Zerlegung in handhabbare Einheiten und ohne eine semantisch intelligente Datenbank entsteht ein erheblicher Kontextverlust. Dokumente müssen isoliert betrachtet werden, was die Gewinnung tiefergehender Einsichten erschwert. Zudem ist die Analyse extrem zeitaufwendig und ressourcenintensiv, da jedes Dokument einzeln in vollem Umfang bearbeitet werden muss.
Chunking & Vektordaten: problemlos 1.000.000+ Dokumente analysieren
Eine wirkungsvolle Methode, diese Limitierung zu umgehen, ist die Kombination aus dem smarten Chunking und dem Einsatz von Vektordatenbanken. Durch das Zerlegen komplexer Texte in kleinere, für LLMs handhabbare Abschnitte (Chunking), wird die Analyse großer Datenmengen ohne die Beschränkungen durch Token-Limits möglich. Zusätzlich erleichtern Vektordatenbanken durch ihre Fähigkeit, semantische Vektorrepräsentationen schnell und effizient zu verarbeiten und abzufragen, den Zugriff auf und die Analyse von relevanten Informationen erheblich. Diese Kombination steigert die Verarbeitungskapazität und Präzision von LLMs signifikant und eröffnet die Möglichkeit, die volle Leistungsfähigkeit der Technologie zu nutzen, um aus der Datenflut wertvolle Einsichten zu ziehen.
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Bei der Analyse großer Datenmengen, wie etwa 1.000.000 Textdokumenten, verändert sich so der Analyseprozess deutlich:
- Effiziente Datenbearbeitung: Durch das Aufteilen der Dokumente in kleinere Einheiten (Chunking) werden sie für LLMs leichter verarbeitbar, da Token-Limitierungen umgangen werden.
- Erweiterte Kontextualisierung: Vektordatenbanken ermöglichen durch das schnelle Zuordnen semantisch ähnlicher Textteile eine tiefere Kontextanalyse. Dies verbessert das Verständnis und die Einordnung von Informationen erheblich.
- Zeiteffizienz und Skalierbarkeit: Die Dokumente werden in kleinere Teile zerlegt und Informationen mittels Vektordatenbanken effizient abgerufen. Dies beschleunigt die Verarbeitung signifikant, optimiert die Analyse und spart Ressourcen.
Praxisbeispiele
Beispiel für die Rechtsabteilung eines Private Equity Fonds
Ein Private Equity Fonds verwendet LLMs, um die Compliance seiner umfangreichen und länderübergreifenden Vertragsdatenbank zu überprüfen. Die Herausforderung liegt in der enormen Datenmenge und der Notwendigkeit, spezifische regulatorische Anforderungen in verschiedenen Ländern effizient zu identifizieren.
- Chunking-Anwendung: Vor der Analyse werden alle Dokumente in thematisch relevante Abschnitte aufgeteilt. Dies ermöglicht dem LLM, seine Analysefähigkeiten gezielt auf relevante Textsegmente anzuwenden und die Genauigkeit der Ergebnisse erheblich zu verbessern.
- Vektordatenbank-Integration: Relevante Abschnitte und gesetzliche Bestimmungen werden in der Vektordatenbank gespeichert. Das LLM nutzt diese, uml die relevantesten Gesetzestexte und Compliance-Anforderungen auf die spezifischen, rechtlichen Fragen abzurufen.
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Die Ergebnisse sind eine deutlich effizientere und tiefgründigere Analyse der Compliance, wobei regulatorische Risiken minimiert werden und die Anpassung an internationale Gesetze erleichtert wird.
Beispiel für die Marktforschungsabteilung eines großen Unternehmens
Eine Marktforschungsabteilung setzt LLMs ein, um aus Millionen von Verbraucherfeedbacks, Marktberichten und Social-Media-Beiträgen Trends und Muster abzuleiten.
- Chunking-Anwendung: Das Aufteilen der Daten in kleinere, thematisch fokussierte Segmente ermöglicht es dem LLM, präziser und in einem kontrollierten Kontext zu arbeiten, wodurch die Genauigkeit der Trendanalyse verbessert wird.
- Vektordatenbank-Integration: Durch die Speicherung von thematischen Vektoren aus den analysierten Textchunks in der Vektordatenbank kann das LLM relevante Themen und Trends über einen umfassenden und vielfältigen Datensatz hinweg konsistent und effizient aufspüren.
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Diese Strategie ermöglicht es dem Unternehmen, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren und maßgeschneiderte Marketingstrategien zu entwickeln, die auf tiefgreifenden, datengetriebenen Einblicken basieren.
In beiden Fällen erweisen sich Chunking und Vektordatenbanken als unverzichtbare Werkzeuge, um die Stärken von LLMs voll auszuschöpfen. Durch diese Techniken können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI in der Textanalyse steigern, wodurch sie tiefere Einsichten gewinnen und präzisere Entscheidungen treffen können.
Informationsfluten effizient bewältigen mit KI
In einer Zeit der Informationsüberflutung ist es für Unternehmen entscheidender denn je, ihre Daten nicht nur zu verwalten, sondern sie intelligent zu nutzen. Tucan.ai bietet mit seiner in Deutschland entwickelten Chunking-Technologie und der Integration in Vektordatenbanken eine wegweisende Lösung, die Präzision, Effizienz und Datenschutz in den Vordergrund stellt. Ob es darum geht, komplexe Verträge zu analysieren, Markttrends zu identifizieren oder datenschutzkonforme Entscheidungen zu treffen, Tucan.ai ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverarbeitung zu revolutionieren und fundierte Entscheidungen auf Basis verifizierbarer und präziser Daten zu treffen. Entdecken Sie die transformative Kraft von Tucan.ai und stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen an der Spitze der datengestützten Entscheidungsfindung steht.
Managen Sie Ihr Wissen präzise, skalierbar und DS-GVO-konform!
Keine Lust mehr auf neue KI Tools mit mangelnder Qualität?
Wahrscheinlich liest du das hier, weil du mit den Lösungen und Technologien, die der KI-Hype für Marktforscher hervorgebracht hat, nicht zufrieden bist.
Und das solltest du auch nicht sein.
Künstliche Intelligenz wurde zunächst als eine Technologie erdacht, die die Arbeitsbelastung von Menschen massiv reduzieren, die Automatisierung vorantreiben und neue Arbeitsweisen ermöglichen würde. ChatGPT hat bewiesen, dass KI in der Lage ist, Menschen bei der Arbeit zu unterstützen, aber anspruchsvolle Branchen wie die Marktforschung erfordern mehr als nur ein schönes Frontend, das mit einem generalistischen und grundlegenden Dienst wie GPT 3.5 verbunden ist. Heute besteht mehr denn je ein Bedarf an hochwertigen KI-Lösungen für Marktforscher.
Aber wie sieht eine hochwertige KI-Lösung aus?
Die wertvollste Ressource eines Marktforschungsunternehmens sind die Forscher, die in der Lage sind, intelligente Studien zu konzipieren und auszuwerten. Die Qualität einer Lösung wird also dadurch bestimmt, wie leistungsfähig die Unterstützungsmechanismen dieser Lösung sind. KI-Plattformen müssen unaufdringlich und einfach zu bedienen sein und sollten niemals die Fähigkeit des Menschen beeinträchtigen, in intellektuellen Angelegenheiten das letzte Wort zu haben. Zugleich sollten sie den Zeitaufwand für rudimentäre Aufgaben massiv reduzieren und neue Arbeitsweisen ermöglichen.
tucan.ai - eine bewährte Plattform für Marktforschung.
Wie unsere Auszeichnung als innovativste Marktforschungslösung des Jahres 2023 zeigt, ist tucan.ai eine echte geschäftsfähige KI-Lösung, die lange vor dem KI-Hype entstanden ist und eigene Algorithmen und Modelle nutzt. Das befähigt uns unsere Dienste sowohl online als auch offline anzubieten und sie perfekt an die Workflows, Prozesse und IT-Infrastruktur unserer Partner anzupassen. Es ist also kein Wunder, dass einige der größten Marktforschungsunternehmen unsere Lösung schon heute implementieren, um sicherzustellen, dass sie der Zeit immer einen Schritt voraus sind.
Wir befähigen qualitative Forscher...
Unser hochmoderner KI-Assistent ermöglicht es, Interviews und Fokusgruppen automatisch nach vordefinierten Kategorien oder Themen zu kodieren. Neben der Kodierung der Antworten können Forscher zusätzliche Analyseaufgaben oder Datenpunkte definieren, die sie dem Erhebungsmedium entnehmen möchten und erhalten die Ergebnisse in nur wenigen Minuten. Das ist beachtlich, wenn man bedenkt, dass diese Prozesse, wenn sie manuell ausgeführt werden, oft mehrere Tage in Anspruch nehmen. Über die Marktforschung hinaus kann diese Funktion auch für Meinungsumfragen und ähnliche Bereiche genutzt werden, die auf die Analyse qualitativer Daten angewiesen sind. Erfahre mehr in unserem Factsheet "AI-powered encoding with Tucan.ai" oder kontaktiere uns direkt für eine Kopie der Dokumentation unseres viralen Webinars zu qualitativer Forschung und künstlicher Intelligenz.
...und quantitative Forscher!
Unsere bestehenden Kunden aus der Marktforschung bitten uns seit längerem um die Entwicklung von Funktionalitäten, die bei der quantitativen Marktforschung helfen. Unser erstes Update für quantitative Forschung macht es möglich, eine unbegrenzte Anzahl von Datenpunkten auf der Grundlage eines vordefinierten Code-Plans zu analysieren oder sogar die KI zu bitten, einen neuen Code-Plan zu erstellen. In unserem Test analysierte ein Forscher 400 Datenpunkte mit einem unvollständigen Codeplan. Der KI-Assistent hatte die Aufgabe, den Codeplan auf der Grundlage der gegebenen Daten zu vervollständigen und dann alle Einträge auf der Grundlage aller Codeplan-Kategorien zu quantifizieren. Trotz perfekter Ergebnisse dauerte dieser Prozess nur eine Minute und 43 Sekunden, vom Öffnen unserer Plattform bis zum Öffnen der exportierten Ergebnisse. Das ist 228 Mal schneller, als selbst ein schneller Forscher es manuell hätte tun können. Wenn du mehr über unsere neuen quantitativen Forschungsfunktionen erfahren möchtest, kontaktiere uns direkt oder melde dich für unser kommendes Webinar zu quantiativer Marktforschung und künstlicher Intelligenz an.
Kontaktiere uns noch heute und finde heraus, wie tucan.ai deine Studien revolutioniert, indem es Prozesse optimiert und Forschern ermöglicht, ihre Ergebnisse in einem einzigen Monat zu verzehnfachen.
Wenn du mehr über Tucan.ai's Lösungen für Teams und Unternehmen erfahren möchtest, vereinbare bitte einen kurzen Online-Termin mit unserem CEO, Florian Polak (florian@tucan.ai).
Kundenbeiträge
Was sie über uns sagen
"We at Axel Springer have been using Tucan.ai for already over two years now, and we continue to be very satisfied with the performance of the software and the development process as a whole."
Lars
Axel Springer SE
"I have known the founding team for over a year. At Porsche, we are very satisfied with their work so far. I have recommended the use of Tucan.ai to my colleagues and business partners and I have been getting highly positive feedback back across the board - both on the service and the software."
Oliver
Porsche AG
"Tucan.ai has been a game-changer for our team. The software is incredibly intuitive and easy to use. It has saved us countless hours of work and has allowed us to focus on what really matters - our clients. I would highly recommend Tucan.ai to anyone looking for an AI-powered productivity tool."
Alex
Docu Tools
