Zurück zu den Wurzeln Warum klassisches Lernen in der KI wieder an Bedeutung gewinnt

Sprachmodelle revolutionieren Geschäftsprozesse. Doch die Praxis zeigt: Präzision ist am Ende operativ entscheidend. Datengetriebene Finetuning-Strategien haben hier einen entscheidenden Vorteil und bieten nebenbei noch interessante Eigenschaften für den Datenschutz.

Die Landschaft der Unternehmenssoftware hat in den letzten Jahren eine Revolution erlebt, angeführt von einer Technologie, die zunehmend zum Dreh- und Angelpunkt moderner Geschäftsprozesse wird: künstliche Intelligenz, insbesondere durch den Einsatz von Sprachmodellen. Mit der Einführung von Technologien wie ChatGPT wurde ein neues Kapitel aufgeschlagen. Plötzlich erschienen die Möglichkeiten endlos, die Implementierung ein Kinderspiel. Ein paar klug formulierte Prompts genügten, und schwierige Fragestellungen, die zuvor unlösbar schienen, konnten binnen Stunden angegangen werden. Doch die anfängliche Euphorie weicht schnell der Erkenntnis, dass der Weg von der Theorie zur Praxis oft steiniger ist, als es zunächst erscheint.

Der erste Eindruck täuscht: So einfach wie es anfangs scheint, ist es nicht. Die Leichtigkeit, mit der erste Lösungen gefunden werden, vermittelt den Trugschluss, dass die Arbeit damit getan sei. Doch in der Praxis zeigt sich schnell: Was anfänglich produktiv wirkt, entpuppt sich oft als weniger automatisiert und effizient als gehofft.