Generative KI und LLMs in der Praxis
Generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle (LLMs) sind weit mehr als nur Trends – sie revolutionieren Geschäftsprozesse durch Automatisierung, ermöglichen personalisierte Kundenerlebnisse, unterstützen datengetriebene Entscheidungen und beschleunigen Entwicklungsprozesse. Gleichzeitig erweitern sie die menschliche Kreativität und steigern die Effizienz in zahlreichen Anwendungsfeldern. fortiss treibt diese Technologien gezielt voran und gestaltet ihre Weiterentwicklung in Bezug auf Zuverlässigkeit, Nutzbarkeit und Compliance – für Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft.
In enger Zusammenarbeit mit Industriepartnern entwickelt fortiss praxisnahe Lösungen, die Entscheidungsprozesse verbessern und Abläufe effizienter gestalten. Schwerpunkte liegen dabei auf Natural Language Processing (NLP), Wissensgraphen sowie Edge-Cloud-Orchestrierung. Durch die nahtlose Integration in bestehende Softwaresysteme entstehen skalierbare, sichere Architekturen mit höchsten Qualitätsstandards – und gleichzeitig werden unerwartete Systemverhalten reduziert.
Forschungsfokus
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fortiss integriert große Sprachmodelle (LLMs) in die Software- und Systementwicklung, um Entwicklungsprozesse und Modellierung zu optimieren. Dieser Ansatz ermöglicht die automatisierte Generierung von Modellierungsartefakten aus natürlicher Sprache, die Transformation von Anforderungen in funktionale Architekturen sowie die Effizienzsteigerung von Arbeitsabläufen.
Darüber hinaus wendet fortiss generative Künstliche Intelligenz (GenAI) in der Softwareentwicklung an, um die Softwarequalität durch Codegenerierungs- und Analysetechniken zu verbessern. Im Bereich des Automotive Engineering wird GenAI zur Erzeugung von Bilddaten für Validierungstests autonomer Fahrzeuge eingesetzt.
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Unsere Wissenschaftler*innen entwickeln fortschrittliche Technologien, um die Qualität von LLM-Ausgaben zu optimieren. Dies umfasst die Verbesserung der Textnormalisierung, die Steigerung der Ausgabequalität und die Automatisierung der Evaluierung. Methoden wie LLM2Vec zur Datenorganisation und das "LLM-as-a-judge"-Konzept ermöglichen eine präzisere Analyse und Optimierung von Eingabedaten und Prozessen.
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Zur Gewährleistung der Sicherheit und Compliance von LLM-Anwendungen implementiert fortiss ein fortschrittliches Monitoring-Framework. Dieses Framework ermöglicht die Durchsetzung benutzerdefinierter Sicherheits- und Compliance-Richtlinien, die Erkennung von Halluzinationen, Datenschutzmaßnahmen sowie Filtermechanismen zur Vermeidung unangemessener Inhalte, um die Integrität und Vertrauenswürdigkeit der KI-Anwendungen sicherzustellen.
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Im Bereich der industriellen Anwendungen und des Edge-Computing untersucht fortiss den Einsatz von LLMs zur Optimierung von Automatisierungs- und Effizienzprozessen. Die Integration von LLMs in Edge-Cloud-Architekturen ermöglicht die Realisierung energieeffizienter Prozesse, optimierter Produktionsabläufe und intelligenter Automatisierung in verschiedenen Industriezweigen.
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fortiss untersucht die Anwendung von LLMs, um neurodiverse Personen – insbesondere Menschen mit Asperger-Syndrom oder ADHS – in der beruflichen Kommunikation und sozialen Interaktion zu unterstützen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Lösungen zur Kommunikationserleichterung, assistierenden Anwendungen und KI-gestützten Werkzeugen zur Förderung der Barrierefreiheit und Inklusion am Arbeitsplatz.
Skalierbare und praxisnahe Lösungen für KMU
Über die allgemeine Forschung zu generativer KI hinaus entwickelt fortiss spezialisierte LLM-basierte Lösungen, um kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) einen technologisch fundierten und wirtschaftlich tragfähigen Zugang zu Künstlicher Intelligenz (KI) zu ermöglichen. Dabei geht es nicht nur um die Bereitstellung praxisnaher KI-Lösungen, sondern auch um deren gezielte Adaption an branchenspezifische Anforderungen, um Innovationspotenziale systematisch zu nutzen.
Ein zentraler Forschungsfokus liegt auf der präzisen Anpassung von LLMs zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Entscheidungsoptimierung und Effizienzsteigerung. Besonders in Sektoren wie Fertigung, Logistik und Dienstleistungen untersucht fortiss den Einsatz von LLMs zur Optimierung von Lieferketten, prädiktiven Wartungsstrategien und intelligenten Kommunikationssystemen.
Durch die Entwicklung einer leichten Konfigurierbarkeit und Bedienbarkeit schafft fortiss die Grundlage für eine nachhaltige und wirtschaftlich sinnvolle Integration von LLMs in KMU. Dies ermöglicht nicht nur eine kosteneffiziente Implementierung, sondern auch eine langfristige Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit durch adaptive und zukunftssichere KI-Infrastrukturen.
LLM-gestützte Prozessoptimierung
LLMs zur Automatisierung von Geschäftsprozessen – von Content-Erstellung bis Dokumentenverarbeitung – und zur Senkung operativer Kosten.
Synthetische Testdatengenerierung durch LLMs
LLMs generieren synthetische Testdaten zur KI-Validierung. fortiss bietet KMU Technologien für eine unabhängige, kosteneffiziente Prüfung von Wahrnehmungssystemen und senkt so die KI-Einstiegshürden.
LLM-zentrierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch konzeptionelle Gestaltung
Agentenbasierte Lösungen für stark regulierte Branchen, die dabei helfen, Anforderungen aus Normen und Standards automatisch abzuleiten und Änderungen während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses effizient nachzuverfolgen.
Ähnlichkeitsanalyse mit LLMs
Identifikation inhaltlicher Gemeinsamkeiten zwischen Texten für Anwendungen der Produktsuche, Datenintegration oder des Wissensmanagement.
LLM-gestützte Strukturierung technischer Anforderungen
Überführen von technischen und fachlichen Anforderungen in maschinenlesbare Formate als Grundlage für automatisierte Entwicklungs-, Analyse- und Dokumentationsprozesse.
Bereitstellung von LLMs auf Edge-Geräten
Optimierung von LLMs für wenig Rechenkraft und Energieverbrauch – besondern für KMUS, um eine ressourceneffiziente und leistungsstarke Nutzung zu ermöglichen.
Referenzprojekte
Beschleunigte Innovationsprozesse durch KI-gestützten Ideenprozess
Erfolgsmessung von Generative AI im Softwareentwicklungszyklus
Automatisierbare Bordnetzarchitektur durch KI und Multi-Agenten-Systeme
Intelligente Fehleranalyse für SAP-Planungsprozesse mit Generativer KI
GraphRAG-basiertes Trainings- und Ausbildungssystem für robotergestützte medizinische Verfahren
Agentische KI für die Staatsmodernisierung
Modulares agentisches KI-Framework für eine souveräne öffentliche Verwaltung
KI-basierte Textauswertung zur automatisierten Verarbeitung von Kundenanfragen
Angebote & Insights
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