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  • AutorenbildSven Wilms

Die 5 Mythen über künstliche Intelligenz

Der KI-Boom führt derzeit noch zu inhaltlicher Unübersichtlichkeit, Widersprüchen und manchmal auch zu einer Erwartungshaltung der Extreme. Wir haben für Sie unsere Markteinschätzung in fünf Handlungsfeldern mit konkreten Lösungsansätzen zusammengefasst.


Mythos 1: ChatGPT ist für “alle” Unternehmenszwecke einsatzbereit


ChatGPT allein ist in der internen oder externen, zielführenden Unternehmens- und Kundenkommunikation leider nicht einsatzbereit. Anbieter, die damit werben, legen nicht offen, wie sie das Large-Language-Modell mit Ihren Unternehmensressourcen integrieren, sodass sichergestellt ist, dass das Antwortverhalten der künstlichen Intelligenz adäquat ausfällt, sowie kontrolliert und gesteuert werden kann. Die meisten KI-Anbieter arbeiten mit zusätzlichen Methoden wie RAG (=Retrieval Augmented Generation), um das Allgemeinwissen der künstlichen Intelligenz mit spezifischen Informationen situationsgerecht zu ergänzen. Das Methodenset wird sich aber in den kommenden Monaten und Jahren sukzessive erweitern und verändern; der Fortschritt ist jetzt schon enorm. Gleiches gilt für die Large-Language-Modelle selbst. ChatGPT ist derzeit in Bezug auf Datenumfang und Performance führend, aber zahlreiche andere Modelle wie Mistral, Llama oder Claude, die teilweise auch als Open Source verfügbar sind, sind nicht mehr weit dahinter. Zudem findet eine immer stärkere Ausdifferenzierung der Large-LanguageModelle statt, die für eine effektive Umsetzung von KI-Anwendungsfällen optimal genutzt werden sollte. Der individuelle Einsatz von Large-Language-Modellen ist immer noch sehr kostenintensiv und es kann einen großen Unterschied machen, welches Modell für die Implementierung von Unternehmenslösungen herangezogen wird. Ein einfaches Beispiel: GPT-4 hat schätzungsweise 1 Billion Parameter, das Vorgängermodell GPT-3 175 Milliarden. Für viele erste KI-Anwendungsfälle ist der Einsatz des ursprünglichen GPT-3.5 nach wie vor ausreichend und deutlich kostengünstiger. Wir gehen davon aus, dass in Zukunft der flexible Einsatz verschiedener Large-Language-Modelle und individuell zusammengestellte Teilmodelle dazu beitragen, dass Unternehmen in ihrer Kommunikationsautomatisierung inhaltlich gezielter noch schneller vorankommen.


Tipp: Setzen Sie auf eine LLM-agnostische Plattform

Die KI-Plattform sollte Ihnen die Möglichkeit bieten, verschiedene LLMs einzusetzen, einschließlich Open-Source-Modellen. Vermeiden Sie "Vendor-Lock-In" und sichern Sie sich die Möglichkeit, auf neue Entwicklungen entsprechend schnell zu reagieren.


Auf die weiteren 4 Mythen werden wir in den nächsten Wochen weiter eingehen.


Quelle: Kauz GmbH



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