💡 Zusammenfassung
In diesem Vortrag wird die revolutionäre Rolle von KI, insbesondere Generative AI, im Bereich Engineering und Prozessmanagement diskutiert. Prof. Roman Dumitrescu verdeutlicht, dass die rasante Entwicklung von Large-Language-Modellen (LLMs) wie GPT-4 ein enormes Potenzial bietet, die Art und Weise, wie Produkte entwickelt und optimiert werden, grundlegend zu verändern. Besonders betont wird, dass Unternehmen die bereits verfügbaren Modelle und Technologien aktiv nutzen sollten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein wesentlicher Punkt ist die Kombination von LLMs mit unternehmensspezifischen Datenbanken, um maßgeschneiderte und effektive Lösungen zu schaffen. Beispiele wie die Visualisierung von Produktmodellen und die Automatisierung von Prozessen werden aufgezeigt, um die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der KI im industriellen Umfeld zu illustrieren.

⬆️ Highlights
🚀 Potenzial von LLMs: Die Nutzung von vortrainierten Modellen kann die Produktentwicklung revolutionieren, ohne eigene Modelle aufbauen zu müssen.
🔧 Kombinationstechniken: Durch die Verbindung von LLMs mit firmenspezifischen Datenbanken entstehen effiziente, anpassbare Lösungen.
🎨 Multimodalität: KI ermöglicht nicht nur die Verarbeitung von Texten, sondern auch die Erstellung und Optimierung von Bildern, 3D-Modellen und Videos.
📈 Strategischer Vorteil: Unternehmen, die KI jetzt schon einsetzen, sichern sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

Kapitelübersicht
00:00:00 – Einleitung und Bedeutung der KI Einstieg in das Thema und historische Einordnung der KI im Engineering-Bereich, unter Verweis auf frühere Prognosen.
00:01:28 – Durchbruch durch GPT-4 Diskussion über den Einfluss von Generative AI, insbesondere GPT-4, und deren breite Akzeptanz.
00:03:35 – Patentwachstum und LLM-Modelle Erklärung der aktuellen Entwicklungen im Bereich KI-Patente und Unterschiede zwischen Open-Source- und proprietären Sprachmodellen.
00:06:21 – Funktionsweise von LLMs Einführung in die technischen Grundlagen von Large-Language-Modellen und deren Anwendungslogik.
00:09:55 – Nutzung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Vorstellung von RAG als Methode zur Integration von LLMs mit unternehmensspezifischen Datenquellen.
00:12:18 – Praktische Beispiele für KI-Anwendungen Demonstration von Anwendungen wie Bild- und Videogenerierung sowie deren Einsatzmöglichkeiten im Marketing und Produktdesign.
00:17:06 – Zukünftige Superkräfte durch Multimodalität Diskussion über die zukünftigen Möglichkeiten der KI, unterschiedliche Datenformate nahtlos zu verarbeiten und auszugeben.
00:21:45 – Engineering Co-Pilots und Systems Engineering Vorschläge zur Implementierung von KI-Co-Pilots in spezifischen Engineering-Prozessen und zur Verbesserung der Konsistenz und Nachverfolgbarkeit in der Entwicklung.
00:24:46 – Strategische Rolle von LLMs im Unternehmen Überlegungen zur Rolle von LLMs in der Unternehmens-IT und deren Potenzial als Rückgrat zukünftiger Engineering-Systeme.
00:29:47 – Abschluss und Ausblick Zusammenfassung der disruptiven Potenziale von KI und Aufruf zur aktiven Auseinandersetzung mit den kommenden Veränderungen.