Fehler in der Entwicklung von KI-Assistenten
Wie KI-Assistenten für Unternehmen häufig entwickelt werden, woran sie scheitern, und was man daraus lernen kann.
Wie gut, dass es Fehler gibt: Denn aus ihnen können wir lernen und besser werden. Wir haben genau hingesehen, wie Unternehmen in den letzten Monaten weltweit KI-Assistenten implementiert haben, und haben sie, leider, vielfach beim Scheitern beobachtet.
Wie es zum Scheitern kam und was man daraus für künftige Projekte lernen kann, das möchten wir mit Ihnen teilen: Damit KI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!
Wie KI-Assistenten bisher in Unternehmen entwickelt werden
Eine Geschichte in 5 Akten: Fallstricke in der KI-Assistenten Entwicklung
1. Kapitel: Die Vision
Jedes Projekt rund um KI-Assistenten startet mit einer ambitionierten Vision: Einen Assistenten zu entwickeln, der spezifische Herausforderungen – von der Beantwortung komplexer Fragen bis zur Analyse von Geschäftsdaten – meistern kann.
Die Ziele sind klar: Prozesseffizienz steigern, Entscheidungsfindung beschleunigen und letztendlich den Unternehmenserfolg vorantreiben.
2. Kapitel: Die Recherche
Nach eingehender Recherche entscheiden sich Entwicklungsteams für fortschrittliche KI-Tools und -Plattformen, überzeugt von deren Reife und den vielfältigen Erfolgsgeschichten im Markt.
Beliebte Optionen wie LangChain, LlamaIndex und QDrant bieten die notwendige Technologie, um ambitionierte KI-Assistenten zu realisieren.
Die Entwicklungsphase ist geprägt von Innovation und Kreativität. Teams tauchen ein in die Welt der Vektor-Datenbanken, entwickeln intelligente Agenten und experimentieren mit komplexen Algorithmen, um die ersten Prototypen zum Leben zu erwecken.
Die anfänglichen Ergebnisse sind vielversprechend: Die KI-Assistenten liefern präzise und fundierte Antworten, ein starkes Indiz für das Potenzial des Projekts.
3. Kapitel: Die Probleme werden offensichtlich
Doch nach dem erfolgreichen Launch treten unerwartete Schwierigkeiten auf.
Die Systeme neigen zu Fehlern und "Halluzinationen", besonders bei spezifischen Anfragen, was das Vertrauen in die Technologie untergräbt.
Die Erkenntnis, dass selbst fortschrittliche KI-Systeme ihre Grenzen haben, führt zur Suche nach Lösungen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
4. Kapitel: Auf der Suche nach einer Lösung
Glücklicherweise bieten öffentliche Ressourcen viele Möglichkeiten, die Genauigkeit eines fehlerhaft agierenden KI-Assistenten zu verbessern. Nun ja, zumindest behaupten sie das… Zu den gängigen Ideen zählen:
Besseres Prompting
Anpassung der Datenabfrage und Feinabstimmung der Einbettungen
Query-Transformationen (Erweiterung)
Neubewertung von Abschnitten
Hinzufügen mehrerer Agenten und Aufbau von Routern
Was daraus tatsächlich resultiert? Oftmals eine unnötig komplexe Architektur des KI-Assistenten. Trotz der Verbesserungsversuche wird er nicht immer in der Lage sein, einfache Fragen zu beantworten. Es wird an Genauigkeit mangeln und zeitweise auch falsche Informationen generieren: Das System wird dennoch halluzinieren.
5. Kapitel: Das Ende
Ein großer Teil der Arbeit ist bereits getan, und die Ziele sind fast erreicht, aber die Antworten des KI-Assistenten sind immer noch inkorrekt und das System somit nicht vertrauenswürdig.
Doch vielleicht könnte es sein, dass nur noch kleine Anpassungen nötig sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen?
Unsere Erfahrung zeigt: Leider nicht. Denn meistens ist es nicht die beste Lösung, noch tiefer in die Materie einzusteigen, vor allem, wenn der Weg bisher nicht zum Erfolg geführt hat. Wie wir beobachten konnten, haben viele Unternehmen ähnliche Erfahrungen wie diese gemacht.
Was waren die Fallstricke, die das Team zum Scheitern gebracht haben?
An dieser Stelle haben wir gute Nachrichten: Die Fehler, welche wie hier beschrieben, viele Teams bei der Entwicklung von KI-Assistenten machen, lassen sich auf drei häufig inkorrekte Annahmen zurückführen:
3 häufige, inkorrekte Annahmen in der KI-Assistenten Entwicklung
FALSCHE ANNAHME 01
“Öffentlich zugängliche Materialien und Artikel erzählen die volle Wahrheit darüber, wie modernste KI-Systeme tatsächlich im Geschäftsleben funktionieren.”
FALSCHE ANNAHME 02
“Wenn wir unsere Dokumente in kleine Stücke zerteilen und sie dann in eine Vektor-Datenbank einfügen, wird die KI wie durch Magie daraus Sinn erzeugen können.”
FALSCHE ANNAHME 03
“Wir müssen einen allmächtigen KI-Assistenten mit komplexer Architektur bauen, um für das Unternehmen einen tatsächlichen Mehrwert zu bringen.”
Welche konkreten Maßnahmen kann man ableiten, um KI-Assistenten erfolgreich zu implementieren?
Entdecken Sie die von uns erprobten Tipps & Tricks, die bei der Implementierung helfen, gängige Fallstricke zu vermeiden und kosteneffizient gute KI-Assistenten für Unternehmen zu bauen.
SIE MÖCHTEN KI-ASSISTENTEN IN IHREM UNTERNEHMEN NUTZEN?
Dann freuen wir uns, von Ihnen zu hören.
mail: christoph.hasenzagl@trustbit.tech
tel: +43 664 88454881
