2 Tage, 35 Hacker, 3 Use Cases

MediaMarktSaturn hat gemeinsam mit der Unternehmens- und Strategieberatung Accenture zwei Tage lang erfolgreich einen Hackathon zu Large Language Models (LLMs) veranstaltet. Bei Large Language Models, die unter anderem von dem bekannten Chatbot ChatGPT ein Begriff sind, handelt es sich um große generative Sprachmodelle mit Künstlicher Intelligenz. Sie sind in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren.

Ziel dieser zweitägigen Veranstaltung war es, einen Startpunkt für die strukturierte Integration und Operationalisierung von Künstlicher Intelligenz in Form von LLMs zu schaffen, um neue Anwendungsbereiche für MediaMarktSaturn zu erschließen. Dazu haben 35 Fachspezialisten und Entwickler aus beiden Unternehmen an drei unterschiedlichen Use Cases aus diesem Bereich zusammengearbeitet und sollten funktionierende Prototypen entwickeln.

Die folgenden drei Anwendungsfälle wurden bearbeitet:

• KI-Liveberater: Ziel war es, einen Chat- und Voicebot für einen KI-gestützten Kundensupport online und im Markt zu schaffen. Dieser Ansatz verspricht ein neues Level der Kundenberatung und -unterstützung.
• SEO-Optimierung: LLMs bieten großes Potenzial für die Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung. Hier wurde insbesondere an der automatisierten SEO-Mark-up- und Metadaten-Erstellung gearbeitet. Auf dieser Grundlage will MediaMarktSaturn die Reichweite seiner Onlineshops weiter ausbauen.
• Hyper-Personalisierung und digitales Marketing: Es sollten Lösungen erarbeitet werden, die sich mit der Erstellung von Modulen zur Text- und Bildgenerierung zu Marketingzwecken in den Sozialen Medien, Newslettern und Onlineshops befassen. Die Systeme versprechen eine noch schnellere und individuellere Ansprache der Kunden.

Am Ende des zweitägigen Hackathon stand fest: Es war ein voller Erfolg. Alle drei Gruppen konnten vielversprechende Prototypen vorstellen, die nun weiterentwickelt werden. Wir sind begeistert über die interdisziplinäre Zusammenarbeit, das Engagement der Teilnehmer und die Fortschritte, die in der kurzen Zeit erreicht wurden. Wir freuen uns auf die weitere Implementierung der Prototypen und sehen sie hoffentlich bald im Live-Betrieb.