BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//ZContent.net//ZapCalLib 1.0//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT DTSTART:20261109T160000 DTEND:20261109T180000 SUMMARY;CHARSET=UTF-8:Von ChatGPT bis EU AI Act: LLMs im Unternehmenskontex t URL:https://www.sfg.at/e/von-chatgpt-bis-eu-ai-act-llms-im-unternehmenskont ext/ DESCRIPTION;CHARSET=UTF-8:\nEinführung in die Welt der Large Language Mode lle\n\nBeschreibung\nDieser Workshop dient als Einführung in die Welt der Large Language Models (LLM)\, zeigt deren Funktionsweise auf\, stellt die vier großen kommerziellen Sprachmodelle einander gegenüber\, erklärt\, welche (realistischen) Implementierungsmöglichkeiten es grundsätzlich g ibt und welchen Herausforderungen sich ein Unternehmen in Bezug auf de EU AI-Act stellen muss\, wenn LLMs im Unternehmen verwendet werden.\n \;\ nInhalt\n\nWie funktionieren LLMs\nLarge Language Models sind probabilisti sche Sprachmodelle\, die auf sehr großen Textmengen trainiert wurden. Sie sagen nicht „Wissen“ im klassischen Sinn ab\, sondern berechnen auf B asis von Mustern das wahrscheinlich nächste Wort bzw. die passendste Fort setzung. Dadurch können sie Texte formulieren\, zusammenfassen\, überset zen\, strukturieren und auf Prompts reagieren\, sind aber auch anfällig f ür Halluzinationen\, Bias und schwer erklärbare Ergebnisse.\nImplementie rungsmöglichkeiten von LLMs im Unternehmen\nUnternehmen können LLMs im W esentlichen auf drei Arten einsetzen: als SaaS/API-Lösung mit schnellem E instieg und geringen Anfangskosten\, als gekaufte Enterprise-Plattform mit tiefer Integration in bestehende Systeme\, oder als Build-/On-Premise-/Bl ended-Ansatz mit hoher Datenhoheit\, aber deutlich höherem Aufwand. Welch e Variante sinnvoll ist\, hängt vor allem von Datenschutz\, Budget\, Use Case\, vorhandener IT-Struktur und gewünschter Kontrolle ab.\nDie großen vier Modelle\nIm Workshop werden ChatGPT\, Claude\, Gemini und Grok einan der gegenübergestellt. Dabei geht es weniger um ein „bestes“ Modell i nsgesamt\, sondern um unterschiedliche Stärken\, Schwächen und Einsatzlo giken. Zentrale Vergleichsaspekte sind unter anderem Output-Qualität\, St il\, Verlässlichkeit\, Umgang mit Halluzinationen oder Bias.\nLLMs und EU AI Act\nLLMs fallen meist unter General Purpose AI / Foundation Models. F ür Unternehmen ist entscheidend\, ob ein LLM nur als Assistenztool genutz t wird oder ob es in einen Bereich mit erheblicher Wirkung auf Menschen ei ngreift\, etwa bei Personalentscheidungen oder Bonitätsbewertungen. Dann kann ein System in Richtung Hochrisiko-KI gehen und umfangreiche Pflichten zu Dokumentation\, Überwachung\, Datenqualität\, Human Oversight und Co mpliance auslösen. Besonders relevant ist auch die Frage\, wann ein Betre iber durch starke Veränderung oder Fine-Tuning selbst in die Anbieterroll e rutscht.\n\n \;\nZiele\nZiel des Workshops ist es\, KMU ein fundiert es und praxisnahes Verständnis von Large Language Models (LLM) zu vermitt eln. Die Teilnehmenden sollen grundlegende Funktionsweisen\, relevante Imp lementierungsmöglichkeiten von LLMs ins Unternehmen\, Unterschiede zwisch en führenden Modellen sowie zentrale rechtliche Rahmenbedingungen (abgest immt auf LLMs) im Kontext des EU AI Acts kennenlernen. Dadurch sollen sie in die Lage versetzt werden\, Potenziale und Grenzen von LLMs realistisch einzuschätzen und erste Anwendungsfelder für den eigenen Betrieb zu iden tifizieren.\n \;\n LOCATION;CHARSET=UTF-8:online\; \n END:VEVENT END:VCALENDAR