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Ein „Large Language Model“ ist vereinfacht ein Programm, das mit vielen Texten trainiert wurde und basierend auf diesen Informationen Fragen beantworten oder Texte formulieren kann. Bekanntestes Beispiel ist ChatGPT.

Neben der theoretischen Ausarbeitung stand für den 27-jährigen Informatikstudent vor allem die praktische technische Umsetzung im Vordergrund. Für seine Arbeit erstellte er daher eigene Anwendungen basierend auf einem LLM. „Ich habe mich im Studium viel mit KI beschäftigt und wollte dieses Wissen praktisch anwenden. Das Thema LLM war besonders spannend, weil es vielseitig einsetzbar ist und viele aktuelle Diskussionen prägt“, erklärt er.

In seiner Masterarbeit widmete er sich realen Anwendungsfällen für KI bei Piening. „Es war nicht einfach, Prozesse zu finden, die sich für den Einsatz von KI eignen. Zudem musste ich die Daten extrahieren und analysieren, was ebenfalls zeitaufwendig und komplex war“, berichtet er. Besonders der Umgang mit unstrukturierten Daten erforderte viel Kreativität und technisches Know-how. Doch genau diese Herausforderungen trieben ihn an.

Er erstellt Systeme, die Stundenzettel effektiv auslesen können. „Mitarbeitende im Kundeneinsatz senden ihre Stundenzettel in den unterschiedlichsten Formaten. Die KI kann diese Daten nun erkennen und in das von uns benötigte strukturierte Format umwandeln, ohne dass ein Mensch eingreifen muss“, erläutert Marco. Ein weiteres Projekt war die Erstellung von Stellenanzeigen mithilfe von Künstlicher Intelligenz.

Seine Leidenschaft und sein Engagement blieben nicht unbeachtet. Seit seinem erfolgreichen Studienabschluss ist Marco festes Mitglied im Piening-Team und entwickelt seine Erkenntnisse kontinuierlich zu praktischen KI-Anwendungen weiter. „Es ist spannend zu sehen, wie meine Arbeit tatsächlich im Unternehmen angewendet wird“, erzählt Marco begeistert. „Wir haben hier bereits viele wertvolle Schritte unternommen, und ich freue mich, diesen Weg bei Piening weiter vorantreiben zu können.“