von Schwerin, ReinholdSchaudt, DanielHafner, AlexanderKlein, MaikeKrupka, DanielWinter, CorneliaGergeleit, MartinMartin, Ludger2024-10-212024-10-212024978-3-88579-746-3https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/45128Dieser Beitrag beschreibt den Wissenstransfer im Rahmen der Entwicklung eines Retrieval-Augmentation Generation (RAG) Systems durch das DASU – Transferzentrum für Digitalisierung, Analytics & Data Science Ulm. Das Projekt, dessen Entwicklung im Oktober 2023 in Kooperation mit Industriepartnern begann, zielt darauf ab, unternehmerisches Wissensmanagement mithilfe großer Sprachmodelle zu unterstützen. Der Bericht thematisiert sowohl technische als auch organisatorische Risiken und Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Systemen im Allgemeinen und erläutert, wie diese im DASU-Projekt konkret adressiert wurden. Ziel dieses Beitrags ist es, insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) praxisnahe Einblicke in die Potenziale und Grenzen von KI-Implementierungen zu geben.deDigitalisierungDigitale TransformationRisikomanagementMaschinelles LernenKünstliche IntelligenzText/Conference Paper10.18420/inf2024_1521617-5468