ChatGPT Enterprise-Übersicht

ChatGPT Enterprise ist die neueste Ergänzung der OpenAI-Reihe und ergänzt die kostenlosen und Plus-Editionen von ChatGPT. Laut OpenAI WebseiteDas Unternehmen plant außerdem die Einführung einer ChatGPT-Business-Stufe, die als Self-Service-Tool für kleinere Teams beschrieben wird.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Funktionen aufgeführt, die ChatGPT Enterprise von den anderen Editionen unterscheiden:

• Sicherheit und Datenschutz auf Unternehmensniveau. In ChatGPT Enterprise werden Kundenansagen und Unternehmensdaten nicht zum Trainieren von OpenAI-Modellen verwendet. Daten werden auch im Ruhezustand (AES 256) und während der Übertragung (TLS 1.2+) verschlüsselt und die Software ist als SOC 2-konform zertifiziert.
• Verwaltungsfunktionen für Unternehmensadministratoren. ChatGPT Enterprise bietet eine Admin-Konsole für die Massenbenutzerverwaltung, Unterstützung für Single Sign-On und Domänenüberprüfung sowie ein Analyse-Dashboard für Nutzungseinblicke.
• Verbesserte Verfügbarkeit und Leistung. Benutzer von ChatGPT Enterprise können das GPT-4 Large Language Model (LLM) ohne Nutzungsbeschränkungen und mit höheren Geschwindigkeiten ausführen – bis zu doppelt so schnell. entsprechend OpenAI.
• Datenanalyse- und Entwicklungsfunktionen. ChatGPT Enterprise bietet unbegrenzten Zugriff auf die erweiterte Datenanalyse, früher bekannt als Code Interpreter, und kostenlose API-Credits für Unternehmensentwickler, die ChatGPT weiter anpassen möchten.
• Längere, detailliertere Eingabeaufforderungen. ChatGPT Enterprise erweitert das Kontextfenster von ChatGPT auf 32.000 Token und vervierfacht so die potenzielle Länge der ersten Benutzeraufforderungen, Dateien und Folgefragen.
• Wiederverwendbare Vorlagen und Workflows. ChatGPT Enterprise verspricht gemeinsam nutzbare Chat-Vorlagen für die interne Zusammenarbeit und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Workflows zu erstellen, die Benutzern dabei helfen könnten, die Vorteile der Technologie zu nutzen, ohne dass fortgeschrittene Fähigkeiten im Bereich Prompt Engineering erforderlich sind.

OpenAI hat noch keine ChatGPT Enterprise-Roadmap veröffentlicht. Allerdings ist die Produktseite Hinweise bei möglichen zukünftigen Entwicklungen, einschließlich der Möglichkeit, ChatGPT über eine sichere Integration mit anderen Unternehmensanwendungen mit Unternehmensdaten zu verbinden, leistungsfähigere Datenanalysefunktionen und Funktionen für bestimmte Jobfunktionen wie Marketing und Kundensupport.

ChatGPT Enterprise implementieren: Eine Einführung

Die Implementierung von ChatGPT auf Unternehmensebene wirft Sicherheits- und Compliance-Bedenken sowie die Fragen von Stakeholdern und Mitarbeitern auf, die mit jeder Einführung generativer KI einhergehen. Entschärfen Sie diese Probleme, indem Sie das folgende Implementierungsframework verwenden, um ChatGPT Enterprise einzuführen.

1. Analysieren und definieren Sie den Implementierungsplan

Bei der Implementierung einer generativen KI-Anwendung in dem Umfang, den ChatGPT Enterprise verspricht, ist eine Analyse- und Definitionsphase unerlässlich. Zu den entscheidenden Schritten in dieser Phase gehören die folgenden:

• Analysieren und definieren Sie die Anwendungsfälle der Organisation für ein LLM und entwerfen Sie die bestehende Unternehmensarchitektur.
• Bestimmen Sie alle branchenüblichen Compliance-Standards oder Sicherheitsprotokolle, denen die Implementierung folgen muss, z. B. HIPAA oder Sarbanes-Oxley Act.
• Identifizieren Sie, wo sich relevante Unternehmensdaten befinden und wie ChatGPT Enterprise auf diese Daten zugreift und sie nutzt.
• Rekrutieren Sie ein Pilotteam sowohl aus der IT- als auch aus der Geschäftsseite der Organisation.
• Beziehen Sie das Cybersicherheitsteam während des gesamten Implementierungsprozesses ein, um alle Sicherheits- und Compliance-Fragen zu klären.

2. Überprüfen und verhandeln Sie Preise, Lizenzen und Verträge

Erwarten Sie, dass sich die Lizenzen und Verträge für ChatGPT Enterprise weiterentwickeln, selbst für Unternehmen, die nicht zu den ersten Kunden gehören, die die Software implementieren. Nehmen Sie sich die zusätzliche Zeit, eine gründliche rechtliche Prüfung der Lizenz- und Vertragsbedingungen durchzuführen, insbesondere wenn es um KI und die Sicherheit von Unternehmensdaten geht.

Leider gibt es für diejenigen, die sich fragen, wie viel ChatGPT Enterprise kostet, noch keine öffentlichen Preise für ChatGPT Enterprise. Stattdessen verweist das Unternehmen potenzielle Unternehmenskunden an das Vertriebsteam. Der COO von OpenAI hat sagte dass das Unternehmen mit den Kunden an einem Preisplan arbeitet, der auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.

Diese Situation ist zwar typisch für SaaS-Startup-Anbieter, erfordert jedoch, dass Unternehmen ihre eigene Preiskompetenz einbringen. Abhängig von den internen Kenntnissen und Fähigkeiten könnte dies eine weitere Herausforderung darstellen. Außerdem besteht die potenzielle Gefahr einer überraschenden Preiserhöhung zum Zeitpunkt der Vertragsverlängerung, es sei denn, die Preisgestaltung wird in den ersten Verhandlungen festgelegt.

3. Planen Sie die Integration von ChatGPT Enterprise

Die Planung, ChatGPT in bestehende Anwendungen und Systeme zu integrieren, ist ein entscheidender Schritt. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung liegen keine Informationen darüber vor, ob OpenAI professionelle Dienstleistungspartner für die Abwicklung dieser Arbeit haben wird.

Oberste Priorität sollte die API-Integration haben: Festlegung, wie ChatGPT Enterprise über APIs mit anderen Unternehmensanwendungen und Back-End-Systemen kommuniziert. Es ist außerdem wichtig, den Datenaufnahmeprozess zu definieren, der es ChatGPT Enterprise ermöglicht, die erforderlichen Daten sicher zu nutzen und zu aktualisieren und dabei Compliance-Standards einzuhalten. Die Organisation muss außerdem die Implementierung einer sicheren Authentifizierung planen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf ChatGPT Enterprise zugreifen können.

4. Passen Sie das Modell an und schulen Sie das Personal

Schulung hat bei der Implementierung einer generativen KI-Lösung für Unternehmen eine doppelte Bedeutung.

Erwarten Sie zunächst, dass Sie einige Zeit damit verbringen werden, das Basis-LLM anhand der Daten der Organisation zu optimieren, um sicherzustellen, dass die Modellausgabe domänenspezifischer ist. Beispielsweise muss ein Nischen-Ingenieurbüro ChatGPT in der für den Unternehmensbereich spezifischen Terminologie schulen. Bei diesem Prozess werden häufig Trainingsdaten gesammelt, um eine gute Leistung sicherzustellen.

Als nächstes ist es während oder kurz nach der Modellanpassung und -schulung wichtig, Stakeholder und Endbenutzer im neuen generativen KI-System zu schulen. Die Schulung der Stakeholder sollte sich an Manager und Führungskräfte richten, wobei der Schwerpunkt auf den geschäftlichen Realitäten und dem Wertversprechen generativer KI liegen sollte, während sich die Benutzerschulung auf berufsbezogene Anwendungsfälle konzentrieren sollte. Planen Sie die Erstellung von Arbeitshilfen für den Wissenstransfer, um neuen und skeptischen generativen KI-Benutzern den Einstieg zu erleichtern, und bereiten Sie das Servicedesk-Team auf die Bearbeitung von Anfragen zu ChatGPT Enterprise vor.

5. Führen Sie ein Pilotprojekt oder einen Proof of Concept durch

Verlieren Sie sich nicht im Hype um generative KI. Wie bei jedem neuen Tool, egal ob von einem Startup oder einem etablierten Unternehmensanbieter, führt kein Weg daran vorbei, ein Pilotprojekt oder einen Proof of Concept innerhalb der Organisation mit echten Benutzern durchzuführen.

Erwägen Sie bei der Planung eines ChatGPT Enterprise-Pilotprojekts, beim Umfang kreativ zu werden. Beziehen Sie beispielsweise Anwendungsfälle aus den Bereichen Marketing, Analyse und Vertrieb ein. Die Verknüpfung des Pilotprojekts mit Szenarien, die dazu beitragen können, den Vertrieb effizienter zu gestalten, sollte die Fragen von Befürwortern und Gegnern generativer KI gleichermaßen mit überprüfbaren Fakten und Daten beantworten.

6. Gehen Sie live

Die Arbeit der Teams in den vorherigen Phasen gipfelt darin, dass ChatGPT Enterprise in der Organisation live geht. In dieser Phase werden Projektbeteiligte und der Service Desk damit beschäftigt sein, Benutzer zu unterstützen, während das neue generative KI-Tool bestehende Arbeitsabläufe ergänzt. Stellen Sie sicher, dass Feedbackkanäle vorhanden sind, damit Teams erfahren können, was bei der Einführung generativer KI funktioniert und was nicht.

7. Beteiligen Sie sich am kontinuierlichen Lernen

Kontinuierliches Lernen erhält bei der Implementierung generativer KI im Unternehmen eine neue Bedeutung. Marketingbotschaften verblassen, wenn die Teams durch die eigentliche Arbeit aus dem Lärm heraustreten. Alle Anzeichen in den Informationen, die OpenAI bisher zu ChatGPT Enterprise veröffentlicht hat, deuten darauf hin, dass mehr Lernen der Schlüssel zum Implementierungserfolg ist.

Will Kelly ist Technologieautor, Content-Stratege und Vermarkter. Er hat ausführlich über die Cloud, DevOps und Unternehmensmobilität für Branchenpublikationen und Unternehmenskunden geschrieben und in Teams gearbeitet, die DevOps und Cloud Computing in Unternehmen des kommerziellen und öffentlichen Sektors eingeführt haben.