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Intuit hat mit seiner Generative AI Operating System (GenOS)-Plattform eine Lösung für ein zentrales Problem in der Nutzung von Large Language Models (LLMs) entwickelt: Die Abhängigkeit von spezifischen LLM-Anbietern oder die Notwendigkeit, bei einem Wechsel der Modelle ständig Eingabeaufforderungen (Prompts) und Datenpipelines neu zu schreiben1Why prompt optimization and intelligent data cognition are critical to enterprise agentic AI success.
Das GenOS-System ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit mit mehreren LLMs durch:
- Prompt-Optimierung mit genetischen Algorithmen: Diese generieren und testen automatisch Varianten von Prompts, um sie für verschiedene Modelle zu optimieren. Dadurch wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch ein automatisches Failover ermöglicht, falls ein Modell ausfällt.
- Intelligente Daten-Kognitionsebene: Diese geht über herkömmliche Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) hinaus, indem sie komplexe Datenintegrationen ermöglicht. Sie versteht und übersetzt unterschiedliche Datenstrukturen automatisch, was die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtert.
Darüber hinaus kombiniert Intuit Generative AI mit traditionellen Vorhersagemodellen in einem „Super Model“, das Empfehlungen und Prognosen durch ein Ensemble-Ansatz verbessert. Dies ermöglicht Unternehmen, präzise Vorhersagen zu treffen und proaktiv Maßnahmen vorzuschlagen, z. B. zur Vermeidung von Cashflow-Problemen.
Strategische Erkenntnisse für Unternehmen:
- LLM-agnostische Architekturen bieten Flexibilität und reduzieren betriebliche Risiken.
- Die Integration von Generative AI mit bewährten KI-Systemen wie Vorhersage- und Empfehlungssystemen ist entscheidend für Wettbewerbsvorteile.
- Erfolgreiche KI-Implementierungen erfordern Investitionen in Infrastruktur und Integration, nicht nur die Nutzung von API-Aufrufen.
Intuit hebt den Standard für KI-Architekturen und zeigt, wie Unternehmen komplexe Geschäftsprozesse und Vorhersagefähigkeiten mit Multi-Agenten-Systemen effizient kombinieren können.
Weitere Informationen:
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