KI-Implementierung

Nicht immer. Häufig lässt sich ein vorhandenes Modell nutzen und mit den benötigten Informationen aus Unternehmensdokumenten oder Systemen versorgen. Ein eigenes Modell zu trainieren, ziehen wir in Betracht, wenn Testergebnisse und Anforderungen die zusätzlichen Kosten rechtfertigen.

Wir klären, welche Daten verarbeitet werden dürfen, wohin sie übertragen werden können und wer Zugriff auf die Ergebnisse erhält. Danach richten sich die Auswahl des Anbieters, die Infrastruktur und die Speicherung der Informationen.

Ja, aber wir stimmen den Grad der Autonomie auf die Folgen eines Fehlers ab. Für wichtige Vorgänge sehen wir menschliche Freigaben, begrenzte Berechtigungen und eine Protokollierung der ausgeführten Aktionen vor.

Wir erstellen repräsentative Beispiele und Bewertungskriterien, etwa Richtigkeit, Vollständigkeit und Übereinstimmung mit den Quellen. Die Ergebnisse vergleichen wir mit dem erwarteten Resultat und der bisherigen Arbeitsweise. Fehler zeigen Grenzen und den Bedarf an menschlicher Prüfung auf.

Ja. Wir wählen eine Aufgabe, verfügbare Daten und Personen aus, die das Ergebnis bewerten. Der Pilot beantwortet konkrete Fragen zu Qualität, Nutzen und Kosten. Anschließend lässt sich über Einführung, einen anderen Ansatz oder den Verzicht auf diesen Anwendungsfall entscheiden.

Wir schätzen Kosten anhand von Aufgabenmenge, Datenumfang und Modellwahl. Nutzungsmessung, Limits und Warnmeldungen können ergänzt werden. Außerdem prüfen wir, welche Schritte ein Modell benötigen und welche besser mit gewöhnlichem Code oder bereits berechneten Ergebnissen funktionieren.

Solche Änderungen können die Antwortqualität beeinflussen. Vor der Einführung prüfen wir die Bewertungsbeispiele und das Verhalten der Integrationen erneut. Gemeinsam legen wir Versionierung, Ergebnisüberwachung und eine Rückkehr zur vorherigen Lösung fest.