MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der heutigen digitalen Welt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die richtige Technologie für ihre Bedürfnisse auszuwählen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet viele Möglichkeiten, aber nicht jede Anwendung erfordert den Einsatz von komplexen Modellen wie großen Sprachmodellen (LLMs).
Die Entscheidung, ob Künstliche Intelligenz in einem Projekt eingesetzt werden sollte, ist komplex und erfordert eine sorgfältige Analyse der Kundenbedürfnisse und der technischen Anforderungen. Historisch gesehen wurde maschinelles Lernen (ML) vor allem für wiederholbare, vorhersagbare Muster in Kundenerfahrungen genutzt. Mit der Einführung generativer KI hat sich jedoch das Verständnis dafür, welche Anwendungsfälle sich am besten für ML eignen, grundlegend verändert.
Ein wesentlicher Aspekt bei der Entscheidung für oder gegen den Einsatz von KI ist die Analyse der Eingaben und Ausgaben, die zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse erforderlich sind. Beispielsweise könnte ein von ML generierter Spotify-Playlist als Ausgabe Kundenpräferenzen, ‘gelikte’ Songs, Künstler und Musikgenres als Eingaben erfordern. Je mehr Kombinationen von Eingaben und Ausgaben auf großer Skala repliziert werden müssen, desto eher sollte ML anstelle von regelbasierten Systemen in Betracht gezogen werden.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist das Muster in den erforderlichen Kombinationen von Eingaben und Ausgaben. Wenn es klare Muster gibt, wie etwa bei der Analyse von Kundenanecdoten zur Ableitung eines Sentimentscores, könnten überwachte oder semi-überwachte ML-Modelle kosteneffizienter sein als LLMs. Diese Modelle bieten oft eine höhere Präzision bei geringeren Kosten.
Die Kosten und die Präzision der Ergebnisse sind entscheidende Überlegungen. LLMs können bei großem Umfang teuer sein und die Ergebnisse sind trotz Feinabstimmung und Prompt-Engineering nicht immer präzise. In solchen Fällen könnten überwachte Modelle oder sogar regelbasierte Systeme eine bessere Wahl sein, um Eingaben mit einem festen Satz von Labels zu klassifizieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass nicht jede Aufgabe den Einsatz von KI erfordert. Unternehmen sollten sorgfältig abwägen, ob die Implementierung von ML die richtige Lösung ist, indem sie die Kosten und die Präzision der Ergebnisse berücksichtigen. Ein einfacher Ansatz kann oft effektiver sein als eine komplexe KI-Lösung.
Sharanya Rao, eine Produktmanagerin im Fintech-Bereich, betont, dass die in diesem Artikel geäußerten Ansichten ihre eigenen sind und nicht unbedingt die ihrer Firma oder Organisation widerspiegeln.
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