GenAI im Unternehmen: Erfolgsfaktor Constraints und semantisches Grounding
Key Takeaway: Der Erfolg von GenAI in Unternehmen liegt weniger in der Erhöhung der Modellintelligenz als vielmehr in der konsequenten Einschränkung und semantischen Ausrichtung der Modelle.
Zusammenfassung:
- 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 bauen auf starken Einschränkungen („Constraints“) und einem schwachen semantischen Grounding: LLMs werden dazu genutzt, vordefinierte Geschäftssignale zu erkennen (z. B. Daten, Ereignisse, Entitäten, Statusänderungen) und liefern feste, überprüfbare Ausgaben.
- Unter diesen Bedingungen verhalten sich LLMs weniger als reines Denkwerkzeug, sondern als „semantische Infrastruktur“ – vorhersehbar, testbar und einsetzbar in realen Workflows.
- Dieser Erkenntnisfluss hat die Tool‑Philosophie bei Genum AI verändert: Prompt‑Engineering wird wie Software‑Entwicklung behandelt. Prompts werden versioniert, getestet, regression‑checked und wie Software bereitgestellt.
- Der Ansatz ersetzt keine kreativen, offenen GenAI‑Anwendungen; er ergänzt sie und eignet sich besonders für Automatisierungs‑heavy‑Umgebungen.
- Das Unternehmen stellt 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?