Die stille KI-Revolution: Was jetzt alles automatisiert wird – dank SLMs

In der heutigen digitalen Landschaft gewinnen sogenannte Small Language Models (SLMs) zunehmend an Bedeutung. Während große Sprachmodelle wie GPT-4 oder LLaMA-65B enorme Datenmengen verarbeiten können und in vielen Anwendungen brillieren, sind sie aufgrund ihres Ressourcenverbrauchs, ihrer Komplexität und ihrer Infrastrukturkosten nicht für jedes Unternehmen praktikabel. Genau hier setzen SLMs an: Diese kompakten, effizienteren Varianten künstlicher Intelligenz bieten eine kostengünstige und dennoch leistungsstarke Alternative – vor allem dann, wenn es um spezielle Anwendungsfälle geht, bei denen eine hohe Rechenleistung nicht zwingend erforderlich ist.

SLMs lassen sich oft einfacher integrieren, benötigen weniger Speicher und Strom und lassen sich in vielen Fällen sogar lokal oder in der Private Cloud betreiben – was datenschutztechnisch ein enormer Vorteil ist. Besonders in Branchen mit sensiblen Daten oder hohem Automatisierungsdruck eröffnen sie neue Möglichkeiten, KI-Technologien gezielter und effektiver zu nutzen.

Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf fünf herausragende Anwendungsbereiche von Small Language Models – inklusive praktischer Modellbeispiele, die sich bereits in der Realität bewährt haben:

1. Anonymisierung personenbezogener Daten

Datenschutz ist längst nicht mehr nur eine rechtliche Pflicht, sondern ein zentrales Anliegen für das Vertrauen von Kund:innen, Partnern und Nutzer:innen. Ob in juristischen Texten, medizinischen Berichten oder internen Dokumentationen – personenbezogene Daten wie Namen, Adressen, Geburtsdaten oder Kontoinformationen müssen konsequent geschützt werden.

SLMs ermöglichen eine automatisierte Erkennung und Maskierung solcher sensibler Informationen. Dabei erkennen sie nicht nur festgelegte Begriffe, sondern sind dank ihrer semantischen Fähigkeiten in der Lage, auch kontextbezogene Datenpunkte zuverlässig zu identifizieren. Modelle wie Phi-3 oder Gliner bieten hier eine solide Grundlage, während das leistungsstärkere Llama-3.1-8B insbesondere durch seine hohe Erkennungsgenauigkeit hervorsticht. Der Einsatz solcher Modelle ermöglicht nicht nur Datenschutzkonformität, sondern auch effizientere Workflows im Datenmanagement.

2. Erkennung toxischer Inhalte

Digitale Plattformen und Kommunikationskanäle haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen – damit aber auch die Verbreitung von Hassrede, toxischer Sprache und problematischen Inhalten. Besonders in sozialen Netzwerken, Kommentarspalten oder unternehmensinternen Kommunikationssystemen ist die automatische Identifikation solcher Inhalte essenziell, um eine sichere und respektvolle Umgebung zu gewährleisten.

SLMs bieten hier eine hervorragende Möglichkeit zur Vorfilterung von Kommentaren oder zur Moderation von Community-Inhalten. Sie lassen sich mit domänenspezifischen Datensätzen trainieren, um kontextsensibel zwischen kritischer Meinung und toxischer Sprache zu unterscheiden. Besonders das Modell RoBERTa, ein robuster SLM mit bewährter NLP-Basis, hat sich in diesem Bereich als äußerst effektiv erwiesen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Weniger manuelle Moderation, besserer Schutz vor Reputationsschäden und mehr Sicherheit für Nutzer:innen.

3. Unterstützung bei der Softwareentwicklung

Die Entwicklung von Software ist komplex – und oft zeitintensiv. SLMs, die speziell für den Bereich Coding trainiert wurden, können hier als intelligente Assistenzsysteme fungieren. Sie helfen nicht nur beim Schreiben von Code, sondern auch bei der Analyse, Optimierung und Fehlersuche.

Modelle wie Code Llama oder CodeGemma bieten eine Reihe von Funktionen, darunter die automatische Vervollständigung von Codezeilen, die Generierung von Dokumentationen oder das Refactoring bestehender Skripte. Anders als große Codemodelle, die mehrere Milliarden Parameter benötigen, sind diese SLMs schlank und schnell genug, um sie in lokale Entwicklungsumgebungen zu integrieren – ideal für Unternehmen, die sensible Entwicklungsdaten nicht an externe Clouds senden möchten.

Gerade in agilen Teams oder bei Startups, wo Effizienz zählt, leisten diese Modelle einen echten Produktivitätsboost.

4. Zusammenfassung medizinischer Daten

Im Gesundheitswesen fällt täglich eine enorme Menge an Textdaten an – von Arztbriefen und Diagnosen bis hin zu Patientenprotokollen und Therapieberichten. Diese Informationen sind oft lang, unstrukturiert und in Fachsprache verfasst. Hier können SLMs eingesetzt werden, um relevante Inhalte schnell zu extrahieren und übersichtlich zusammenzufassen.

Ein besonders leistungsfähiges Modell in diesem Bereich ist T5-SML, das für die Verarbeitung medizinischer Texte optimiert wurde. Es kann nicht nur Inhalte semantisch verstehen, sondern auch patientenfreundlich aufbereiten – etwa für digitale Patientenakten oder KI-gestützte Arzt-Assistenzsysteme. So sparen medizinische Fachkräfte Zeit, vermeiden Übertragungsfehler und verbessern gleichzeitig die Dokumentationsqualität.

Darüber hinaus bieten solche Anwendungen neue Möglichkeiten für die Forschung, etwa bei der Auswertung großer Datenmengen zur Erkennung von Mustern in Krankheitsverläufen.

5. Automatisierte Rechnungsverarbeitung

Buchhaltung und Finanzabteilungen stehen regelmäßig vor der Herausforderung, große Mengen an Belegen, Rechnungen und Zahlungsdokumenten zu verarbeiten. Die manuelle Erfassung ist fehleranfällig und bindet wertvolle Ressourcen.

SLMs wie Phi-3-vision, das neben Text auch visuelle Informationen verarbeiten kann, ermöglichen die automatisierte Erfassung und Interpretation von Rechnungsdaten. Sie extrahieren Beträge, Rechnungsnummern, Lieferdaten oder Steuerschlüssel zuverlässig aus PDFs oder gescannten Dokumenten und integrieren diese Informationen direkt in ERP-Systeme oder Buchhaltungstools.

Gerade in KMUs oder Organisationen mit hohem Rechnungsaufkommen lassen sich damit Prozesse beschleunigen, Kosten senken und die Genauigkeit verbessern – ein typisches Beispiel für intelligente Prozessautomatisierung mit SLMs.

6. Prozessautomatisierung im Bankenwesen

Seit Februar 2025 bündelt die Firma TOLERANT Software ihre Stärken, um Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister mit innovativen Lösungen zu unterstützen.

Die Kombination aus 3DEXPERIENCE Plattform, ITEROP für Prozessautomatisierung und TOLERANTs Expertise in Datenqualität & Compliance eröffnet völlig neue Möglichkeiten für regulierte Branchen.

Was bedeutet das für Banken & Versicherungen?

• Perfekte Datenqualität & Compliance-Sicherheit

Finanzunternehmen stehen unter enormem regulatorischem Druck. Die 3DEXPERIENCE Plattform stellt sicher, dass Daten präzise, konsistent und compliance-konform sind – von der Verarbeitung bis zur Dokumentation.

• Automatisierte, sichere Prozesse mit ITEROP

ITEROP ist die leistungsstarke Low-Code BPM-Lösung, die Banken und Versicherungen ermöglicht, manuelle Abläufe zu automatisieren, regulatorische Anforderungen flexibel zu integrieren und Risiken zu minimieren.

• Durchgängigkeit & Kollaboration für bessere Entscheidungen

Viele Finanzunternehmen arbeiten mit fragmentierten IT-Systemen, was die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen erschwert. Die 3DEXPERIENCE Plattform schafft eine einheitliche, durchgängige Datenquelle, die alle Geschäftsbereiche vernetzt, Prozesse nahtlos integriert und eine bessere, kollaborative Entscheidungsfindung ermöglicht.

Von der Compliance-Abteilung bis zur IT, vom Risikomanagement bis zum Kundenservice – alle Teams arbeiten auf einer gemeinsamen Plattform mit aktuellen, zuverlässigen Daten. Das erhöht Effizienz, Transparenz und Wettbewerbsfähigkeit.

Mehr dazu: banking.iterop.de

Fazit

Small Language Models sind mehr als nur eine „kleine Lösung“. Sie sind hochspezialisierte Werkzeuge, die in vielen Bereichen mit Effizienz, Genauigkeit und Ressourcenschonung punkten. Von Datenschutz und Content-Moderation über die Softwareentwicklung bis hin zu Anwendungen im Gesundheitswesen und Finanzbereich – ihre Einsatzmöglichkeiten sind breit gefächert.

Durch ihre geringe Modellgröße, schnelle Inferenzzeiten und die Möglichkeit zur lokalen Integration bieten sie Unternehmen die Flexibilität, KI-Anwendungen ohne große Einstiegshürden umzusetzen. In einer Zeit, in der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Datenschutz immer wichtiger werden, sind SLMs ein bedeutender Baustein für die Zukunft der angewandten künstlichen Intelligenz.