Was KI tut, ohne Fachjargon erklärt
Ein kurzer Leitfaden zu KI, Machine Learning und Digitalisierung, geschrieben für Menschen aus dem Business. Er hilft Ihnen zu wissen, was Sie kaufen und welche Fragen Sie stellen sollten.
Warum KI, ML und Digitalisierung
Die meisten Unternehmen haben die Daten, die sie brauchen, schon, kommen aber nur schwer an sie heran. Die Digitalisierung führt sie an einem Ort zusammen, und eine KI-Schicht erlaubt es Ihnen, sie in normaler Sprache zu befragen.
Was KI eigentlich ist
Ein Programm, das sehr gut darin ist, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Es hat kein Bewusstsein und weiß nichts so, wie ein Mensch etwas weiß. Sie nutzen es als Assistenten und prüfen, was es Ihnen liefert.
Was Machine Learning ist
Es ähnelt einem neuen Mitarbeiter, der lernt, wie die Dinge laufen, indem er beobachtet, was Monat für Monat geschehen ist. Der Unterschied: Es betrachtet alle Daten auf einmal und vergisst nichts.
Automatisierung und KI
Eine einfache Automatisierung verschiebt Daten nach einer festen Regel von einem Ort zum anderen. KI liest den Inhalt und kann auf dieser Grundlage eine Entscheidung treffen. Beides ist nützlich, aber für unterschiedliche Aufgaben.
Warum jetzt
Unternehmen, deren Daten an einem Ort liegen, können auf Basis von Zahlen entscheiden. Je später sie beginnen, desto mehr Historie müssen sie ordnen.
Die Digitalisierung übernimmt die Routinearbeit, und den Menschen bleibt mehr Zeit für Entscheidungen.
Prognosen und Machine Learning
Machine Learning fasst die Intuition eines erfahrenen Menschen in Zahlen und wendet sie jeden Tag gleich an. Es beantwortet die Frage, die sich jedes Unternehmen stellt: Was kommt als Nächstes?
Was es vorhersagen kann
Die Nachfrage der kommenden Tage, das Geld, das hereinkommt und hinausgeht, das Risiko, dass eine Rechnung verspätet bezahlt wird, und Anomalien, also Stellen, an denen Sie unbemerkt Geld verlieren.
Am wahrscheinlichsten, nicht sicher
Eine Prognose ist die beste Schätzung auf Basis wiederkehrender Muster, mit einer angezeigten Unsicherheitsspanne. Für die nächsten Tage ist sie genau, für ferne Monate nur eine Orientierung.
Gleiche Daten, gleiches Ergebnis
Ein Prognosemodell liefert jedes Mal dasselbe Ergebnis, wenn es dieselben Daten erhält. Sie können also prüfen, woher jede Zahl kommt.
Wann es funktioniert und wann nicht
Sind die Eingabedaten falsch, ist auch die Prognose falsch. Die Modelle arbeiten gut mit wiederkehrenden Mustern und können weder eine plötzliche Krise noch einen sehr großen Neukunden vorhersehen.
Das Modell sagt Ihnen, was am wahrscheinlichsten als Nächstes kommt. Was Sie daraus machen, entscheiden Sie.
Wie ein Sprachmodell arbeitet
Sie müssen nicht technisch versiert sein, um das Grundprinzip zu verstehen. Wer es versteht, nutzt KI besser und weiß, wann er sich nicht auf sie verlassen sollte.
Es sagt das nächste Wort voraus
Ein Sprachmodell, wie es hinter einem Chat steht, weiß nichts so, wie ein Mensch etwas weiß. Es wählt das wahrscheinlichste nächste Wort, auf Grundlage einer riesigen Zahl von Beispielen. Deshalb kann es, wenn klare Daten fehlen, Antworten erfinden, die gut klingen.
Grounding
Damit es nichts erfindet, binden wir es an Ihre freigegebenen Daten und verlangen, dass es nur daraus antwortet. Findet es die Antwort dort nicht, muss es das sagen.
Temperatur
Ein Parameter, der steuert, wie variantenreich das Modell antwortet. Für Geschäftszahlen halten wir ihn niedrig, damit die Antworten genau und gleichbleibend sind.
Sprachmodell und Machine Learning
Das Sprachmodell ist gut bei Texten und Erklärungen, Machine Learning bei Prognosen auf Zahlen. Wir setzen jedes dort ein, wo es gut ist.
Eine KI ist so gut wie ihre Daten und wie gut sie geführt wird.
Begriffe, die Sie kennen sollten
Kurz und ohne Fachjargon.
- Prompt
- Die Anweisung, die Sie der KI geben. Je klarer sie ist und je mehr Kontext sie enthält, desto besser die Antwort.
- Halluzination
- Eine von der KI erfundene Antwort, die überzeugend klingt, aber falsch ist. Grounding beugt ihr vor.
- Grounding
- Die Bindung der KI an geprüfte Quellen, etwa die Daten Ihres Unternehmens, damit sie aus ihnen antwortet.
- Token
- Das Textstück, mit dem ein Modell arbeitet, etwa drei Viertel eines Wortes. Die Kosten werden in Tokens gemessen.
- Read-only
- Reiner Lesezugriff: Die KI kann die Daten lesen, aber nicht löschen oder ändern.
- KI-Agent
- Eine KI, die eine Aufgabe zu Ende bringt: Sie liest, entscheidet und handelt.
- LLM
- Large Language Model, das Modell, das Text versteht und schreibt, zum Beispiel Claude.
- Modell (ML)
- Ein Programm, das aus historischen Daten Muster gelernt hat, um Prognosen zu erstellen.
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