Wie generative KI die Startup-Landschaft verändert

Stellen Sie sich eine künstliche Intelligenz (KI) vor, die nicht nur assistiert, sondern selbst kreativ ist – sie programmiert, entwirft Logos und verfasst Texte, die Ihre Marke widerspiegeln. Generative KI macht dies für Startups zur Realität. Startups sind jedoch nicht nur Nutzer dieser Technologie, sondern auch führend in ihrer Entwicklung.

Innovative Startups wie HuggingFace, Stability.ai und Anthropic sind Beispiele für die Nutzung generativer KI bei der Entwicklung und Bereitstellung von Tools für KI-gesteuerte Anwendungen. Hier erfahren Sie, wie Startups generative KI für eine zukunftsfähige Reise nutzen, dazu beitragen und einsetzen können.

Generative KI verstehen 

Generative KI ist ein Teilbereich der KI. Dabei werden Machine-Learning-Algorithmen verwendet, um auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurden, originäre Inhalte wie Bilder, Texte, Musik oder synthetische Daten zu generieren. Im Gegensatz zu früheren regelbasierten programmierten KI-Systemen lernt generative KI nun und passt sich an unterschiedliche Aufgaben an.

Warum ist dies für Sie von Interesse?

In der schnelllebigen Welt der Startups sind Sie häufig mit kreativen Blockaden, Ressourcenengpässen und überwältigenden Aufgaben konfrontiert, und das alles innerhalb eines 24-Stunden-Zyklus. Das ist anspruchsvoll! Generative KI unterstützt Sie dabei, Ihren Vorsprung und Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern:

●      Entwickeln Sie innovative Designprototypen und gewinnen Sie neue Geschäftseinblicke.

●      Automatisieren Sie Prozesse wie die Erstellung von Inhalten, die Dateneingabe und den Kundenservice.

●      Beschleunigen Sie die Datenanalyse, um maßgeschneiderte Kundenempfehlungen zu geben.

Im Kern lernen generative KI-Modelle aus vielfältigen Datensätzen und erkennen Muster und Strukturen. Sie verwenden einen „Prompt“, um neue, einzigartige Daten zu erstellen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Modelle die Muster/Daten, die sie zuvor während ihrer Trainingsphase gesehen haben, neu kombinieren und dann an den Benutzer zurückgeben.

Die Auswahl des richtigen Modells auf Grundlage des beabsichtigten Anwendungsfalls ist von entscheidender Bedeutung, da sich die Modelle in ihrer Funktionalität unterscheiden. Einige Modelle sind beispielsweise auf die Bildgenerierung, die Texterstellung oder die Audioverarbeitung spezialisiert und jeweils auf eine bestimmte generative Aufgabe zugeschnitten. Durch die Ausrichtung ihrer Auswahl an ihren Anforderungen können Startups sicherstellen, dass sie das für ihre Ziele effektivste Modell verwenden.

Die Auswirkungen generativer KI auf Startups 

Über 210 Startups, die auf generativer KI basieren, haben erhebliche Veränderungen in den Bereichen Aufgabenautomatisierung, Designinnovation und marktgerechte Produktideenfindung erlebt und damit ihre strategische Effizienz gesteigert.

Generieren Sie neue Produktideen

Generative KI unterstützt den Produktideenfindungsprozess, indem sie Startups in die Lage versetzt, neue Konzepte und Features effizienter zu erforschen. Dieser Prozess umfasst jedoch häufig das Zusammenspiel verschiedener KI-Modelle und -Tools, darunter Machine-Learning-Modelle (ML) für die Analytik und generative KI für kreative Resultate.

Hier sind einige Beispiele, wie generative KI zur Produktideenfindung beiträgt:

• Analyse von Markttrends und Benutzerverhalten: Startups können analytikgesteuerte ML-Modelle nutzen, um Muster im Benutzerverhalten und aufkommende Markttrends zu erkennen. Diese Erkenntnisse dienen als Grundlage für das Verständnis dessen, was bei den Verbrauchern Anklang findet.

• Verbesserung der Ideenfindung durch generierte Beschreibungen: Generative KI-Tools wie HAQM Bedrock ermöglichen es Startups, automatisierte Produktbeschreibungen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus ihren Daten zu erstellen. Dieser Prozess spart Zeit und inspiriert zu neuen Ideen, indem verschiedene Themen, Features und Stile untersucht werden. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung der Produktbeschreibungserstellung mit HAQM Bedrock.

• Wettbewerbsanalyse: Generative KI hilft bei der Analyse von Angeboten der Konkurrenz, indem sie Daten zu umsetzbaren Erkenntnissen zusammenfasst. So können Startups Lücken im Markt aufdecken und innovative Ideen entwickeln, die auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind.

Generative KI bietet zwar schnelle und skalierbare Unterstützung für bestimmte Aspekte der Produktideenfindung – beispielsweise die Erstellung von Produktbeschreibungen oder das Brainstorming von Features – doch am besten funktioniert sie in Kombination mit Analytik-Tools und Domain-Expertise.

Das Ergebnis? Startups können ihre Produktentwicklung beschleunigen, indem sie generative KI für kreative Erkundungen, datengestützte Erkenntnisse und betriebliche Effizienz nutzen.

KI-generierter Code

Generative KI kann dazu beitragen, die Lücke zwischen Produktdesign, Testphase und serienreifer Umsetzung zu schließen und so die Produktentwicklung und Prototypenerstellung unterstützen. Und so leistet sie einen Beitrag:

• Generative KI generiert schnell erste Code-Fragmente und bildet damit die Grundlage für die Entwicklung neuer Produkt-Features. So können sich Entwickler auf die Verfeinerung und Anpassung des Codes an spezifische Anforderungen konzentrieren, anstatt bei Null anzufangen.

• Fortschrittliche große Sprachmodelle (LLMs) generieren kontextbezogene Codeausschnitte, die auf spezifische Anforderungen abgestimmt sind. Dies verbessert die Codequalität, reduziert den Debugging-Aufwand und beschleunigt die Entwicklung.

• Generative KI-Tools wie HAQM Q Developer können die Produktivität von Entwicklern erheblich steigern, indem sie sie bei der Erstellung von Komponententests auf Basis von Text-Prompts unterstützen. Dadurch können Entwickler schnell relevante Testfälle generieren, die auf ihre Codebasis zugeschnitten sind, und so den Zeitaufwand für die manuelle Erstellung von Tests reduzieren. Indem HAQM Q Developer Entwicklern die Kontrolle und Anleitung bei der Testerstellung gibt, ermöglicht es Teams, sich auf die effiziente Verfeinerung und Ausführung von Tests zu konzentrieren, was zu einer höheren Codequalität und schnelleren Iterationen führt.

• Generative KI beschleunigt IaC-Praktiken (Infrastructure as Code), einen kritischen Aspekt der modernen Bereitstellung von Anwendungen. Tools wie HAQM Q unterstützen Entwickler beim effizienten Schreiben und bei der Fehlerbehebung von Terraform-Konfigurationen und bieten kontextbezogene Verbesserungsvorschläge. Durch die Automatisierung von IaC unterstützt generative KI die Erstellung skalierbarer, konsistenter und sicherer Cloud-Umgebungen – eine bewährte Methode in DevOps. Erfahren Sie mehr über die Beschleunigung der Terraform-Entwicklung mit HAQM Q.

Das Ergebnis? Die Produktivität der Entwickler stieg um 88 %, die Zeit für die Codegenerierung wurde um 35 % bis 40 % eingespart und die Zeit für die Code-Umgestaltung um 20 % bis 30 %.

So nutzt beispielsweise Ancileo, ein führender Anbieter von sicheren und anpassbaren Technologielösungen für Versicherer, Rückversicherer, Makler und Affinitätspartner, HAQM Q, um Entwicklern zu helfen, bestehende Codebasen zu verstehen und Fehler direkt in ihrer IDE zu beheben. Dadurch können Teams die Zeit für die Behebung von Codierungsproblemen um 30 % reduzieren.

Automatisieren Sie die Erstellung von Inhalten

Von der aufwendigen Recherche bis hin zur Ausarbeitung des perfekten Textes – die Erstellung von Inhalten ist äußerst anspruchsvoll. Sie erfordert viel Zeit und Fachwissen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten diese Ressourcen nutzen, um die Qualität und Konsistenz Ihrer Ergebnisse zu verbessern. Genau hier setzt generative KI an und entlastet Sie.

So automatisieren Sie die Erstellung von Inhalten für Marketingmaterialien, Social-Media-Beiträge und Anzeigen:

• Nutzen Sie Claude von Anthropic, um die Erstellung von Inhalten zu optimieren. Claude bietet eine äußerst effiziente Lösung für die Generierung von markenkonformen, kontextbezogenen Inhalten. Seine Funktionen ermöglichen vielseitige Content-Outputs im einzigartigen Stil einer Marke und steigern so die Produktivität und Konsistenz der Kanäle.

• Nutzen Sie für die Bilderzeugung die stabilen Diffusionsmodelle von Stability.ai. Diese Modelle wurden entwickelt, um hochwertige Grafiken mit optimierter Leistung, geringer Latenz und Kosteneffizienz zu erstellen. Damit eignen sie sich ideal für Anwendungen, die visuell ansprechende Inhalte erfordern.

Das Ergebnis? Kosteneffiziente Skalierung des Startups, verstärkte Konzentration auf hochwertige Aufgaben und hervorragende Qualitätssicherung der Inhalte. Zur Erinnerung: Verwenden Sie klare und eindeutige Prompts, um Ihr generatives KI-Modell zu hochrelevanten und qualitativ hochwertigen Inhalten zu führen.

Optimieren Sie interne Prozesse

Generative KI bietet ein immenses Potenzial zur Optimierung interner Prozesse, indem sie den Zugriff auf Informationen verbessert, Workflows rationalisiert und die Entscheidungsfindung optimiert. Und so funktioniert es:

• LLMs helfen bei der Analyse großer Textdatenmengen und identifizieren wichtige Erkenntnisse und Muster, die zur Effizienzsteigerung genutzt werden können.

• Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert die Fähigkeiten von LLM, indem sie relevante Kontextinformationen abruft, Ungenauigkeiten reduziert und sicherstellt, dass die Antworten zuverlässiger sind und auf Fakten basieren.

• Tools wie HAQM Q for Business, verfügbar über HAQM Bedrock, ermöglichen Startups die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Steigerung der Produktivität durch intelligente, kontextbezogene Unterstützung.

Das Ergebnis? Durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Beantwortung von Kommentaren in sozialen Medien, der Einarbeitung neuer Mitarbeiter und der Analyse von Transkriptionen von Benutzer-Feedback in großem Umfang gewinnen Sie Zeit für strategischere Aufgaben.

Claude von Anthropic, Teil der HAQM Bedrock Suite, ist ein leistungsstarkes generatives KI-Modell, das für anspruchsvolle Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, die Analyse von Daten und die Generierung strukturierter Ergebnisse entwickelt wurde. Es unterstützt Entwickler bei der Erstellung maßgeschneiderter Lösungen, indem es auf der Grundlage spezifischer Eingabeaufforderungen Erkenntnisse und Empfehlungen liefert.

Beispielsweise ermöglicht Claude Entwicklern, Systeme zu entwerfen, die sein großes Kontextfenster zur Verarbeitung komplexer Datensätze nutzen und so effektivere Workflows ermöglichen. Das große Kontextfenster des Modells – die Anzahl der Eingabetoken, die es in einer einzigen Anforderung verarbeiten kann – macht es besonders effektiv für die Zusammenfassung langer Dokumente oder die Gewinnung von Erkenntnissen aus umfangreichen Datensätzen. Erfahren Sie mehr über Prompt Engineering mit Claude auf HAQM Bedrock.

Personalisierte Empfehlungen

Personalisierung steigert den Unternehmensumsatz um 40 % und begeistert 76 % der Verbraucher. Mit generativer KI beschleunigen Startups ihre Empfehlungssysteme und bieten personalisierte Produkt- oder Inhaltsvorschläge. So funktioniert es:

• Es werden Benutzerdaten erfasst, Verhaltenstrends identifiziert und KI-Modelle wie GPT-3 eingesetzt, um Benutzerverhaltensmuster zu analysieren. Dies hilft bei der Erstellung personalisierter E-Mails, Marketinginhalte und Produktempfehlungen.

• Während generative KI sich hervorragend für die Erstellung personalisierter Nachrichten eignet, stützen sich Empfehlungsmaschinen häufig auf kollaborative Filterung oder neuronale Netzwerke, um Produkt- oder Inhaltsvorschläge zu unterbreiten.

• Ständiges Feedback durch Benutzerinteraktionen trägt zur Verfeinerung der Empfehlungen bei und erhöht deren Relevanz im Laufe der Zeit.

Das Ergebnis? Optimierte Marketingstrategien, verbesserte Kundensegmentierung und eine verbesserte Benutzererfahrung, um eine höhere Kundenbindung und mehr Umsatz zu erzielen. Beispielsweise nutzt Netflix KI, um Sehgewohnheiten zu analysieren und Empfehlungen zu personalisieren, sodass für jeden Benutzer relevante Inhalte bereitgestellt werden.

Verbessern Sie die Kundenerfahrung

KI/ML steigert die Kundenzufriedenheit in 75 % der Unternehmen um über 10 %. Dieser Sprung ist auf intelligente KI-gesteuerte Chatbots zurückzuführen, die eine personalisierte Kundeneinbindung in Echtzeit ermöglichen. Dazu verarbeiten sie Benutzeranfragen sofort und erstellen Antworten auf der Grundlage früherer Interaktionen. 

Um den Kundenservice weiter zu verbessern, können Sie KI über alle Kundenkontaktpunkte hinweg integrieren: Nutzen Sie APIs, um ein einheitliches Omnichannel-Erlebnis zu schaffen und konsistente Kundeninteraktionen über Geräte und Plattformen hinweg zu gewährleisten. Generative KI-gestützte Systeme können dabei helfen, nahtlose Kommunikations-Workflows zu schaffen, die die Zugänglichkeit und den Komfort verbessern.

Dazerolab nutzt beispielsweise HAQM Bedrock, um eine robuste Plattform zur Verbesserung der Kundeneinbindung bereitzustellen. Die Lösung des Unternehmens verwendet generative KI, um Unternehmen die Entwicklung intelligenter Anwendungen zu ermöglichen, die Kundeninteraktionen analysieren, Schwachstellen identifizieren und personalisierte Empfehlungen liefern. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Abwanderungsrate zu senken und die Markentreue zu stärken. Erfahren Sie mehr über den Anwendungsfall für generative KI bei Dazerolab.

Ein weiteres hervorragendes Beispiel ist die Partnerschaft zwischen Perplexity AI und AWS zur Einführung von Perplexity Enterprise Pro, einer KI-gestützten Antwort-Engine, die die Produktivität von Unternehmen steigert und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet. Diese Zusammenarbeit ermöglicht Unternehmen den effizienten Zugriff auf aktuelle, zuverlässige Informationen und verbessert so die Kundeneinbindung und interne Prozesse.

Die Fähigkeit der Plattform, umfangreiche Daten zu analysieren und präzise Antworten zu generieren, ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und so das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

Generative KI im Bildungswesen: Verbesserung der Lernerfahrungen

Generative KI erzielt bedeutende Fortschritte im Bildungsbereich, indem sie Lernerfahrungen personalisiert, Verwaltungsaufgaben optimiert und Lehrkräften ermöglicht, sich stärker auf den Erfolg der Schüler zu konzentrieren. Mit den fortschrittlichen KI-Tools von AWS können Bildungseinrichtungen und EdTech-Startups generative KI nutzen, um Innovationen voranzutreiben und die Ergebnisse im Bildungsbereich zu verbessern.

Kytes nutzt beispielsweise die generativen KI-Services von AWS, um die Bereitstellung von Bildungsinhalten und den Zugriff darauf zu transformieren. Durch die Nutzung der skalierbaren Infrastruktur und der fortschrittlichen generativen KI-Modelle von AWS personalisiert Kytes Lernmaterialien, um den individuellen Bedürfnissen der einzelnen Schüler gerecht zu werden.

Mithilfe von KI erstellt Kytes maßgeschneiderte Testfragen, Unterrichtspläne und Feedback und schafft so eine dynamische und ansprechende Lernumgebung. Die Plattform unterstützt Lehrkräfte außerdem dabei, die Leistungen der Schüler in Echtzeit zu analysieren, sodass proaktive Maßnahmen ergriffen und bessere Lernergebnisse erzielt werden können. Erfahren Sie mehr über Kytes und generative KI von AWS.

Generative KI in verschiedenen Branchen

Die Nachfrage nach generativer KI steigt in vielen Branchen. Einem Bericht zufolge werden bis 2027 mehr als 50 % der von Unternehmen verwendeten generativen KI-Modelle branchenspezifisch oder auf bestimmte Geschäftsfunktionen zugeschnitten sein – gegenüber etwa 1 % im Jahr 2023. Dies unterstreicht die rasche Einführung maßgeschneiderter generativer KI-Modelle in Unternehmen.

Gesundheitswesen

Mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36,7 % zwischen 2023 und 2030 ermöglicht generative KI eine personalisierte Patientenversorgung, Früherkennung von Krankheiten und präzise Diagnosen. Sie ersetzt traditionelle manuelle Prozesse wie papierbasierte Datensätze von Patienten, von Menschen unterstützte Maschinen, manuelle Probenentnahme usw.

Generative KI-Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs) analysieren Molekülstrukturen und medizinische Bilder, um potenzielle Wirkstoffe für eine wirksame Behandlung vorzuschlagen. Insilico Medicine hat beispielsweise erfolgreich die Vorteile von Quanten-GANs in der generativen Chemie untersucht und damit die Effizienz und Genauigkeit des Wirkstoffdesigns verbessert.

Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Techniken können Forscher neuartige Molekülstrukturen generieren, deren Wechselwirkungen vorhersagen und die Entwicklung wirksamer Therapien beschleunigen. Dieser Ansatz reduziert den Zeit- und Kostenaufwand herkömmlicher Methoden der Arzneimittelentwicklung und eröffnet neue Wege für die personalisierte Medizin und die Behandlung komplexer Krankheiten. Erfahren Sie mehr.

Wenn beispielsweise ein KI-Modell in einer Lungenröntgenaufnahme Muster erkennt, die auf Krebs hindeuten, schlägt es diese mögliche Diagnose vor. Anschließend analysiert es molekulare Medikamentendaten, um Behandlungen vorzuschlagen, beispielsweise eine spezifische Chemotherapie, die in ähnlichen Fällen wirksam ist. Dies beschleunigt die Arzneimittelentwicklung und verbessert die Präzision und Effizienz der Gesundheitsversorgung durch personalisierte Behandlungspläne, die auf den Daten einzelner Patienten basieren.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Integration von KI in das bestehende Gesundheitswesen erhebliche Änderungen an der Infrastruktur und den Prozessen erfordert. Fragen des Datenschutzes, der Interpretierbarkeit der Modelle und der Notwendigkeit umfangreicher, hochwertiger Trainingsdatensätze müssen geklärt werden.

Insilico Medicine, ein KI-gestütztes Startup im Bereich der Arzneimittelforschung, hat einen neuartigen Wirkstoffkandidaten zur Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose entwickelt, synthetisiert und validiert. Mithilfe von HAQM SageMaker konnte das Unternehmen die Zeit für die Implementierung neuer Modelle von 50 Tagen auf 3 Tage reduzieren, wodurch die Entdeckung neuartiger Wirkstoffkandidaten erheblich beschleunigt und die betriebliche Effizienz seines Rapid-Prototyping-Teams verbessert wurde.

Finanzdienstleistungen

Generative KI unterstützt Finanzanalysten, da LLMs bemerkenswerte Fähigkeiten zum Zusammenfassen oder Extrahieren von Schlüsselerkenntnissen aus Daten aufweisen. Dies ergänzt traditionelle Methoden wie die Analyse von Gewinn- und Verlustrechnungen und Bilanzen und ermöglicht gleichzeitig eine schnellere Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Der Ansatz von HAQM Chronos ermöglicht probabilistische Prognosen durch Stichproben mehrerer zukünftiger Pfade auf der Grundlage historischer Daten. Chronos-Modelle nutzen einen großen Korpus öffentlich verfügbarer Zeitreihen und synthetischer Daten, die durch Gauß-Prozesse generiert wurden, und bieten eine leistungsstarke, datengesteuerte Lösung für genaue Prognosen in verschiedenen Anwendungen.

Medien und Unterhaltung

Mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26,3 % zwischen 2022 und 2032 erleichtert generative KI die Erstellung von Inhalten – von Handlungssträngen für Filme und Fernsehsendungen bis hin zu Musik und Kunst – und generiert so reichhaltige Inhalte für Benutzer. Sie verringert die Abhängigkeit von menschlicher Kreativität, hohen Kosten und zeitaufwändiger Erstellung. LLMs eignen sich hervorragend für die Generierung schriftlicher Inhalte für textbasierte Inhalte.

Beispielsweise nutzt Luma AI, ein Design-Startup, das für seine 3D-Rekonstruktions- und Modellierungsfähigkeiten bekannt ist, fortschrittliche KI, um aus Text- oder Bild-Prompts hochwertige Videos zu erstellen. Durch den Einsatz von Techniken wie Neural Radiance Fields (NeRFs) ermöglicht Luma AI realistische 3D-Visualisierungen, die in der Gaming-, Filmproduktions- und Virtual-Reality-Branche weit verbreitet sind.

Diese Technologie reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für die herkömmliche 3D-Modellierung und revolutioniert damit die Erstellung von Inhalten für Medien und Unterhaltung. Erfahren Sie mehr über die Funktionen von Luma..

Maschinenbau und Fertigung

Mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36 % zwischen 2023 und 2032 hat generative KI die Art und Weise, wie wir Produkte entwerfen und prototypisieren, sowie die Effizienz der Lieferkette grundlegend verändert. Dadurch können wir bessere Produkte schneller und zu geringeren Kosten entwickeln.

Es ersetzt veraltete manuelle Techniken wie physische Prototypen und wiederholte Tests im Maschinenbau. Die Abhängigkeit von historischen Daten und menschlicher Intuition bei der Prognose im Lieferkettenmanagement führte zu Verzögerungen. Diese waren ineffizient, fehleranfällig und kostspielig.

KI-Modelle wie GANs beschleunigen die Prototypenentwicklung, indem sie aus gelernten Datenmustern innovative Designs generieren. Autoencoder hingegen analysieren komplexe Daten, um die Nachfrage genau vorherzusagen und so die Logistik zu optimieren. 

Generative KI treibt Innovationen im Maschinenbau voran, indem sie die betriebliche Effizienz steigert und präzise, umsetzbare Erkenntnisse liefert. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die auf HAQM Bedrock basierende generative KI-Lösung von Infosys, die die Wartungsabläufe in der Luftfahrt revolutioniert.

Mithilfe generativer KI hat Infosys eine Lösung entwickelt, die riesige Mengen an Luftfahrtdaten analysiert, um Wartungsbedarf proaktiv zu erkennen. Durch die Vorhersage potenzieller Probleme, bevor diese auftreten, minimiert die Lösung Ausfallzeiten, optimiert Reparaturpläne und erhöht die allgemeine Zuverlässigkeit der Flugzeuge. Erfahren Sie mehr über die KI-gestützte Wartung von Flugzeugen durch Infosys..

Morgen dekodieren, heute HAQM AWS

Generative KI verändert Unternehmen rasant und verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihnen hilft, effizienter zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und neue Ideen zu generieren. Um Ihnen den Einstieg in generative KI zu erleichtern, wurde AWS Activate speziell für Startups wie Ihres entwickelt.

Wir bei AWS wissen, wie komplex es ist, eine Idee in ein marktreifes Produkt zu verwandeln und ein Unternehmen von Grund auf aufzubauen. Deshalb ermöglichen unsere umfassende Suite von Tools, unsere robuste Technologie und unser engagierter Support Startups, problemlos zu entwickeln, zu iterieren und zu wachsen.

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