Skal vi selv hoste et LLM?

Sjældent i starten. De fleste danske SMV'er får hurtigere værdi med managed modeller plus stram dataadgang. Self-hosting giver mening ved særlige compliancekrav eller meget høj volumen.

Ordbog

LLM-løsninger til forretningsprocesser og AI-automatisering

← Tilbage til ordbogen

LLM-løsninger

Definition

LLM-løsninger er avancerede teknologier baseret på sprogmodeller, der automatiserer komplekse tekst- og dataopgaver i virksomheder. Ved at anvende LLM-løsninger til automatisering af forretningsprocesser kan SMV'er opnå højere effektivitet i alt fra kundeservice til intern videnssøgning.

Hvorfor det betyder noget i B2B

Et LLM er motoren i chatbots, skrivestøtte og agenter. Forretningsværdien ligger i at koble den til jeres data, rettigheder og workflows, ikke i selve modelnavnet.

Eksempel fra praksis

I bruger et LLM til at opsummere mødenoter og oprette opgaver i CRM. Værdien kommer af integrationen til jeres CRM og af at en kollega stadig godkender kritiske opfølgninger.

Hvad betyder LLM i forretningskontekst?

LLM (Large Language Model) i forretningskontekst er brugen af store sprogmodeller som motor i konkrete arbejdsgange: ikke generel chat, men klassificering af mails, udtræk fra kontrakter, udkast til svar, kodegenerering eller dataopsummering.

Kontekst betyder jeres data og processer

Vi ser ofte LLM brugt uden forbindelse til virksomhedens systemer. I forretningskontekst skal output kunne verificeres og handlinger udføres via integration. Ellers er LLM'en en skriveassistent ved siden af det rigtige arbejde.

Definér for hvert use case: input, forventet output, fejltolerance og hvilken systemhandling der følger.

Implementér i lag

Modelkald, prompts, validering, systemhandling, log. Hvert lag har ejer. Start med ét trin i én proces. Se OpenAI-implementering og hallucinationskontrol. Over 40 forløb har vist os, at lagdelt design holder bedre end "én stor prompt".

Sådan kommer I i gang

Beskriv processen uden teknologi først (trigger, output, ejer).
Placér LLM på ét trin med målbar kvalitet.
Kobl output til handling via integration.
Mål fejlprocent på 50 rigtige sager før udvidelse.

LLM i forretningskontekst betyder, at modellen arbejder inden for jeres rammer, ikke som fri chat. Det er forskellen mellem legetøj og drift.

Det vigtige at tage med

ChatGPT i browseren er ikke forretningskontekst. Forretningskontekst er, når modellen kender sagens id, kundens historik og hvilke felter der må opdateres. Se procesautomatisering for hvordan vi bygger første flow i praksis, eller workshops hvis teamet skal op på samme niveau før implementering.

Ofte stillede spørgsmål

Skal vi selv hoste et LLM?: Sjældent i starten. De fleste danske SMV'er får hurtigere værdi med managed modeller plus stram dataadgang. Self-hosting giver mening ved særlige compliancekrav eller meget høj volumen.

Relaterede løsninger

Se hvordan begrebet bliver til løsninger i drift hos danske virksomheder.

Se forløbet fra beslutning til drift Book et afklaringskald

Klar til at gå fra idé til drift?

30 minutter, konkret gennemgang, ingen salgstale. I får et bud på, hvor AI kan flytte mest for jer.

Book afklaringskald Se hvordan vi arbejder

Svar inden for én arbejdsdag · Ingen salgstale, bare en konkret gennemgang