Fehler in der Entwicklung von KI-Assistenten

Wie KI-Assistenten für Unternehmen häufig entwickelt werden, woran sie scheitern, und was man daraus lernen kann.

Wer Fehler finden will, findet sie auch im Paradies  in der Entwicklung von KI-Assistenten.
(Henry David Thoreau ChatGPT)

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

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.


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