Mit GPT4o kann das Ding doch jetzt alles, oder? Leider nicht ganz. Und manchmal geht es eben auch schneller und günstiger. Wie genau? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Maximilian Beinhofer, selbständiger KI Berater bei Beinhofer Deep Tech.

Zu allererst müssen wir einmal wieder über die Definition der KI sprechen. Denn schon in der Wissenschaft gibt es mehrere Definitionen. In der Populärwissenschaft dann erst recht eine Andere als in der Akademischen.

Aber wir gehen hier einmal den wisschenschaftlichen Weg und sagen, dass KI Systeme sind, die eine bisher menschliche Tätigkeit maschinell erledigen.

So weit so gut. Und natürlich in Zeiten von Fachkräftemangel ist Automatisierung für Unternehmen ein wünschenswertes Ziel. Und irgendwie versucht jeder jetzt schnell nicht die KI Wende zu verpassen.

Doch wie bei jedem Hype wird da ganz oft, ganz schnell, ganz viel Geld verbrannt.

Denn leider kommt die KI dann manchmal nicht da an wo sie im Unternehmen hin soll.

In der Wertschöpfung.

Oder wenn sie ankommt stellt man fest, dass eigentlich gar nichts gespart wird am Ende. Sondern das Training und der Betrieb des Systems am Ende doch wieder sehr teuer kommen.

Gerade wenn man LLMs also Large Language Models einfach mal auf ein Problem wirft.

Diese Dinger sind wirklich gut, aber vor allem auch groß. Darum heißen die auch LARGE.

Aber wie geht es denn jetzt besser:

Dafür brauchst du eigentlich nur zwei Kniffe bei der Auswahl.

Der richtige Use Case.

Also schauen wo dein Unternehmen wirklich Geld verdient und wie hier KI weiterhelfen kann. Damit direkt rein in die Wertschöpfung.

Das richtige Modell

Welches KI Modell passt wirklich zu deinem Use Case? Vielleicht ist es ein LLM, vielleicht geht aber auch was kleineres.

Und dann

Ab in die Umsetzung.

Dann gibt’s auch keinen KI Hangover!

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