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Vom Unternehmen berichtetIm Einsatz seit Okt. 2024Hinzugefügt am Okt. 2026

Auchan Retail

Auchan betreibt einen selbst gehosteten Llama-Assistenten für HR-Fragen der Beschäftigten

Der französische Händler Auchan hat einen Chatbot für HR-Fragen wie Urlaub und Elternzeit entwickelt. Er betreibt Llama, das Open-Weight-Modell von Meta, wegen vertraulicher personenbezogener Daten auf der eigenen Infrastruktur. Laut dem IT-Chef von Auchan sparen HR-Verantwortliche anderthalb bis zwei Tage im Monat, doch er hält die Rendite für fraglich.

Kennzahlen

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Anderthalb bis zwei Tage pro Monat

Von HR-Verantwortlichen eingesparte Zeit, laut dem IT-Chef von Auchan1

Was es erforderte

KostenNicht veröffentlicht
TeamNicht veröffentlicht
ZeitplanNicht veröffentlicht

Kosten, Teamgröße und Zeitplan wurden in den Quellen nicht veröffentlicht.

Das Problem

Beschäftigte bei Auchan, dem französischen Handelskonzern, haben Fragen an die Personalabteilung, etwa zu Urlaubsregeln oder zu Mutterschutz und Vaterschaftsurlaub. Bis zum Assistenten mussten sie das HR-Team kontaktieren oder Software von Drittanbietern nutzen, um Antworten zu erhalten.

Was sie gebaut haben

Auchan hat einen Chatbot entwickelt, der Fragen der Beschäftigten zu HR-Themen beantwortet. Er ist vorerst auf HR beschränkt. Die Beschäftigten fragen den Assistenten, statt das HR-Team zu kontaktieren. Der Assistent nutzt Llama, ein Open-Weight-Modell von Meta. Open Weight bedeutet, dass sich die Modelldateien herunterladen und auf eigenen Servern betreiben lassen.

Wie sie vorgegangen sind

Die Daten in diesem Werkzeug sind personenbezogen, und Auchan behandelt sie als vertraulich. Deshalb betreibt das Unternehmen Llama auf der eigenen Infrastruktur statt über einen externen Dienst. Es setzt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein, ein Verfahren, bei dem das System zuerst Passagen in Unternehmensdokumenten sucht und dann daraus eine Antwort formuliert. Auchan betreibt das Modell derzeit auf Grafikprozessoren (GPUs). Der IT-Chef sagt, spezialisierte Chips für den Modellbetrieb könnten die Kosten später senken.

Ergebnisse

Auchan berichtet, dass HR-Verantwortliche anderthalb bis zwei Tage pro Monat sparen. Der IT- und Datenchef sagt, das Unternehmen habe erwogen, Llama für jeden Geschäftsbereich zu nutzen, es aber als relativ teuer im Betrieb empfunden, und er nennt die Rendite im Fall von Auchan sehr fraglich. Dennoch sieht er einen echten Gewinn an Bedienkomfort.

Was Sie übernehmen können

Entscheiden Sie sich nur dort für Selbsthosting, wo die Sensibilität der Daten die Kosten rechtfertigt, und prüfen Sie die Betriebskosten, bevor Sie es auf weitere Teams ausweiten.

Erkenntnisse für Ihr Projekt

  1. Behalten Sie sensible Personaldaten im eigenen Haus, wenn Vorschriften oder Risiko es verlangen. Auchan wählte für HR-Daten ein selbst gehostetes Open-Weight-Modell.

  2. Rechnen Sie die Betriebskosten durch, bevor Sie ein selbst gehostetes Modell ausweiten. Auchan erwog, es auf alle Geschäftsbereiche auszudehnen, doch der IT-Chef nannte die Rendite sehr fraglich.

  3. Schätzen Sie Bedienkomfort neben den Einsparungen. Auchan sagt, das Werkzeug verbessere vor allem die Ergonomie für die Beschäftigten, auch wenn die Rendite gering ist.

  4. Beginnen Sie mit einem engen Fachgebiet. Auchan beschränkte den Assistenten auf HR-Fragen zu Urlaub und ähnlichen Themen.

Einschränkungen

  • Die einzige Quelle ist ein Nachrichtenartikel, der den IT- und Datenchef von Auchan zitiert. Die Zeitersparnis ist eine eigene Angabe von Auchan, eine Methode wird nicht genannt.
  • Der Artikel nennt das Modell nur als Llama von Meta und gibt keine Version an.
  • Der Artikel ist datiert, sagt aber nicht, wann der HR-Assistent in Betrieb ging. Als Einführungsdatum ist der Monat des Artikels angegeben.
  • Laut Artikel ist die Rendite derzeit sehr fraglich. Auchan erwartet sinkende Kosten durch günstigere Hardware; das ist eine Prognose, kein Ergebnis.

Quellen

  1. Chez Auchan, l'IA générative fait gagner du temps à trois métiers

    Journal du Net · 2024-10-16 · Nachrichten · journaldunet.com

In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.