GenAI in Unternehmen: Erfolgreich durch Einschränkung statt Intelligenz
Der Erfolg von Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Unternehmen liegt weniger in der Erhöhung der Modellintelligenz als vielmehr in der konsequenten Einschränkung und semantischen Ausrichtung der Modelle.
Key Takeaway
Der aktuelle Diskurs über GenAI fokussiert sich meist auf größere, kreativere und „intelligentere“ Modelle. In der Praxis sind jedoch über 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert (E-Mails, Protokolle, Transkripte, Sprach‑zu‑Text‑Daten). Freier Einsatz von LLMs auf solchen Daten führt zu unzuverlässigen Ergebnissen und erschwert Automatisierungen.
Erfolgreiche Ansätze
- Starke Einschränkungen („Constraints“) und schwaches semantisches Grounding
- LLMs nutzen, um vordefinierte Geschäftssignale zu erkennen (z. B. Daten, Ereignisse, Entitäten, Statusänderungen)
- Feste, überprüfbare Ausgaben ermöglichen Vorhersagbarkeit und Testbarkeit
- LLMs als „semantische Infrastruktur“ – nicht nur ein Denkwerkzeug, sondern einsetzbar in realen Workflows
Philosophische Veränderung bei Genum AI
- Prompt‑Engineering wird wie Software‑Entwicklung behandelt: versioniert, getestet, regression‑checked und bereitgestellt
- Der Ansatz ergänzt kreative, offene GenAI‑Anwendungen und ist besonders für Automatisierungs‑heavy‑Umgebungen geeignet
Offene Fragen an die Community
- Haben Unternehmen eingeschränkte LLM‑Setups in der Produktion besser verglichen mit offenen Modellen?
- Handelt es sich hierbei um eine moderne Wiederbelebung klassischer NLP oder um eine eigene Kategorie, die durch LLMs ermöglicht wurde?
- Wo könnten diese Ansätze scheitern?
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Wie setzen Unternehmen Einschränkungen bei GenAI präzise um?
Welcher LLM‑Ansatz liefert in Produktionsumgebungen zuverlässigere Ergebnisse?
Wo erkennt man die Grenzen eines stark eingeschränkten GenAI‑Modells?