So gestalten Sie ein KI-System für Ihr Unternehmen
Die Wahl eines Modells ist nur eine von vielen Entscheidungen beim Aufbau eines KI-Systems. Schwieriger ist es, das Problem zu definieren, zulässige Informationen und Handlungen festzulegen und zu bestimmen, woran Erfolg erkennbar ist. Diese Seite bündelt das Arbeitsmodell Enterprise Intelligence Architecture, das sich aus 9 Artikeln entwickelt hat, und die vertiefenden Essays.
Die fünf Entscheidungen aus der Artikelreihe
Aus diesen 9 Artikeln ist kein Technologiestapel entstanden, sondern ein Zusammenhang aus fünf Entscheidungen. Die Modellwahl sollte daraus folgen und nicht am Anfang stehen. Es handelt sich um ein Arbeitsmodell, nicht um eine fertige Methode oder ein Bewertungssystem; mit weiterer Forschung kann es sich verändern.
- 01
Geschäftsergebnis
Welche Entscheidung oder welchen Arbeitsablauf wollen wir verändern, wie funktioniert es heute und wie würde Erfolg aussehen?
- 02
Arbeit zerlegen
Welche Schritte erfordern Informationssuche, Regelanwendung, Vorhersage, Entscheidung, Wegwahl oder Handlung?
- 03
Verantwortung zuordnen
Wo beginnen und enden die Rollen von Informationen, Regeln, Modellen, klassischer Software und Menschen?
- 04
Kontrollierter Zugriff und Handlung
Auf welche Informationen, Werkzeuge und Vorgänge darf das System zugreifen; was darf es empfehlen, vorbereiten oder ausführen; und wo ist eine echte Freigabe erforderlich?
Artikel zu dieser Entscheidung06. Wann braucht Unternehmens-KI tatsächlich RAG?07. Wie viel Befugnis sollte ein KI-System haben? - 05
Belege
Welche Belege unterscheiden eine Modellausgabe, eine erledigte Aufgabe und ein Ergebnis für das Unternehmen?
Artikel zu dieser Entscheidung08. Erzielt Ihr KI-System tatsächlich Geschäftsergebnisse?
Die Modellwahl ist das Ergebnis dieser fünf Entscheidungen, nicht ihr Ausgangspunkt. RAG, ein Agent, ein zweites Modell, ein Router oder menschliche Freigabe gehören nur dann ins System, wenn sie einen klaren Bedarf lösen, den eine einfachere Gestaltung nicht erfüllt.
Welche Frage möchten Sie beantworten?
Sie müssen diese Artikel nicht der Reihe nach lesen. Beginnen Sie mit der Entscheidung, vor der Ihr Projekt gerade steht, und gehen Sie zurück oder weiter, sobald die nächste Frage auftaucht.
Lösen Sie das richtige Problem?
Klären Sie vor der Diskussion über Modelle oder Architektur, was das System tatsächlich verbessern soll.
Beginnen Sie das Projekt mit einer Debatte über das Modell?
Mit dem Geschäftsproblem beginnen, nicht mit dem KI-Modell
Warum die Modellauswahl in einem KI-Projekt nicht die erste Entscheidung sein sollte und was zu Geschäftsergebnis, Aktionsgrenze und Evidenz zuerst geklärt werden muss.
Artikel lesen →Braucht dieser Prozess tatsächlich KI?
Wann braucht Prozessautomatisierung tatsächlich KI?
Lead-Zuweisung, Finanzmitteilungen und Bankintegrationen zeigen, wo KI Wert schafft – und wo Regeln oder konventionelle Software besser passen.
Artikel lesen →Reichen die heute verfügbaren Informationen und Belege für diese Entscheidung aus?
Ist Ihre Datenbasis bereit für KI? Beginnen Sie mit der Entscheidung
Prüfen Sie vor der Modellauswahl, ob die Information für eine konkrete Entscheidung nutzbar, aktuell, maßgeblich und die Aufbereitung wert ist.
Artikel lesen →Wie wird das System die Arbeit erledigen?
Trennen Sie Informationsquellen, veränderliche Schritte und die Bereiche, in denen das System handeln darf.
Reicht es, Informationen bereitzustellen, oder muss das Modell ein neues Muster lernen?
Braucht Unternehmens-KI wirklich Fine-Tuning?
Wann genügt ein Dokument, wann hilft RAG, und wann ist Fine-Tuning sinnvoll? Die Entscheidung beginnt bei Informationen, Regeln und Mustern.
Artikel lesen →Sind die Schritte vorab bekannt, oder muss das System seinen Weg wählen?
Wann brauchen Sie tatsächlich einen KI-Agenten?
Kundensupport, Lead-Zuweisung, REDAR und Incident-Diagnose zeigen den praktischen Unterschied zwischen softwaredefinierten Arbeitsabläufen und KI-Agenten.
Artikel lesen →Wo liegen die benötigten Informationen, und wie oft ändern sie sich?
Wann braucht Unternehmens-KI tatsächlich RAG?
Wann sollte Unternehmens-KI RAG, direkten Kontext, eine Datenbankabfrage oder eine API nutzen? Ein praktischer Weg, für jede Frage die passende Quelle zu wählen.
Artikel lesen →Gibt das System nur eine Empfehlung oder führt es eine reale Handlung aus?
Wie viel Befugnis sollte ein KI-System haben?
Wann sollte ein KI-System eine Empfehlung vorbereiten, und wann darf es eine reale Transaktion ausführen? Eine praktische Grenze für Befugnis, Freigabe und Überprüfung.
Artikel lesen →Rechtfertigt der Nutzen die zusätzliche Komplexität?
Zusätzliche Modelle und Routing-Ebenen sind nur sinnvoll, wenn sie Qualität, Kosten oder Risiko messbar verändern.
Messen Sie eine gute Antwort, eine erledigte Aufgabe oder ein Geschäftsergebnis?
Erzielt Ihr KI-System tatsächlich Geschäftsergebnisse?
Eine gute Modellantwort, eine abgeschlossene Aufgabe und ein messbares Geschäftsergebnis sind drei verschiedene Ergebnisse. So bewerten Sie jedes davon.
Artikel lesen →Welchen konkreten Unterschied würde ein zweites Modell bewirken?
Wann reicht ein KI-Modell?
Wann sollte ein KI-System mit einem Modell beginnen und welche Verbesserung bei Qualität, Kosten, Geschwindigkeit oder Risiko rechtfertigt ein weiteres?
Artikel lesen →