Fehler in der Entwicklung von AI-Assistenten

Wie AI-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 AI-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 AI-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 AI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!

Wie AI-Assistenten bisher in Unternehmen entwickelt werden

Eine Geschichte in 5 Akten: Fallstricke in der AI-Assistenten Entwicklung

1. Kapitel: Die Vision

Jedes Projekt rund um AI-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 AI-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 AI-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 AI-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 AI-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 AI-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 AI-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.

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 AI-Assistenten machen, lassen sich auf drei häufig inkorrekte Annahmen zurückführen:

3 häufige, inkorrekte Annahmen in der AI-Assistenten Entwicklung

Falsche Annahme 01

“Öffentlich zugängliche Materialien und Artikel erzählen die volle Wahrheit darüber, wie modernste AI-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 AI wie durch Magie daraus Sinn erzeugen können.”

Falsche Annahme 03

“Wir müssen einen allmächtigen AI-Assistenten mit komplexer Architektur bauen, um für das Unternehmen einen tatsächlichen Mehrwert zu bringen.”

Welche konkreten Maßnahmen kann man ableiten, um AI-Assistenten erfolgreich zu implementieren?

Entdecken Sie die von uns erprobten Tipps & Tricks, die bei der Implementierung helfen, gängige Fallstricke zu vermeiden und kosteneffizient gute AI-Assistenten für Unternehmen zu bauen.

8 Tipps zur Entwicklung von AI-Assistenten

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Martin Warnung
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