AI-Cubes sind mit einer leistungsstarken GPU ausgestattet und können ein Large-Language Model (LLM) lokal ausführen. Diese Modelle bieten die Funktionalität von ChatGPT, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass sie mit internen Unternehmensdaten sicher verwendet werden können. Da das LLM direkt auf die Maschine geladen wird, müssen keine Daten an einen Drittanbieter gesendet werden. AI-Cubes ermöglichen es Unternehmen, die Leistung von AI zu nutzen und gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Daten zu behalten. Einige Beispiele dafür, wie ein AI-Cube in Unternehmen eingesetzt werden kann, sind: Kundenbetreuung: Erstellung von Chatbots, die Kundenanfragen mit Hilfe interner Wissensdatenbanken bearbeiten und präzise und unternehmensspezifische Antworten geben können. Forschung und Analyse: Unterstützung bei der Analyse geschützter Daten wie Verkaufszahlen, Kundenfeedback und Betriebskennzahlen. Erstellung von Forschungsmaterialien wie z. B. Umfragen. Unterstützung bei der Forschungskommunikation, zum Beispiel durch die Erstellung von Berichten und Präsentationen. Übersetzung: Übersetzung vertraulicher Dokumente und interner Kommunikation, ohne dass sensible Informationen das Unternehmensnetzwerk verlassen. Dokumentation: Erstellung genauer und konsistenter technischer Dokumentation, Benutzerhandbücher und interner Protokolle. Programmierung: Automatische Kommentierung von Codebasen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit von proprietären Codebasen. Gesundheitswesen: Unterstützung bei medizinischen Diagnosen und Behandlungsempfehlungen, Unterstützung bei der Patientendokumentation, z. B. Erstellung von Besuchszusammenfassungen, klinischer Notizen usw. Personalwesen: Unterstützung bei der sortieren von Bewerbungen. Ticketsysteme: Automatische Kategorisierung und Priorisierung von Tickets, personalisierte automatische Antwort auf Supportanfragen. Rechtlich: Unterstützung bei juristischen Recherchen, Zusammenfassung von juristischen Dokumenten und Entscheidungen.