Selbst umsetzen
Wenn man ein eigenes Vorhaben angeht: Vorgehen, Daten, Kosten, Prüfung.
11 Beiträge.
Fünf Dinge, die ich beim Bauen einer Wissensdatenbank gelernt habe
Knapp 2.000 Dokumente, zwanzig Leute, ein Jahr Alltag. Was am Ende wirklich den Unterschied gemacht hat, war nicht das Sprachmodell.
Nr. 0013 · · 3 Min.
Drei Formen von Automatisierung, und was ich dabei gelernt habe
Ein Ablauf läuft von selbst, eine KI antwortet aus den eigenen Unterlagen, oder man baut etwas, das es nicht zu kaufen gibt. Drei Formen, drei Erfahrungen.
Nr. 0014 · · 2 Min.
Zuerst der Ablauf, dann das Werkzeug
Wie ich herausfinde, ob KI bei einer Aufgabe etwas bringt, bevor ich Zeit hineinstecke. Ein Rechenweg in vier Schritten, und warum „lieber nicht" ein gutes Ergebnis ist.
Nr. 0020 · · 2 Min.
Rechnen, bevor man baut
Vier Zeilen genügen, um zu sehen, ob sich ein KI-Vorhaben trägt. Wo die Kosten wirklich stecken, welche Ersparnis zählt und warum ich bei manchen Ideen abgebrochen habe.
Nr. 0021 · · 3 Min.
Warum viele KI-Vorhaben ohne messbare Wirkung bleiben
Ein Bericht aus dem MIT-Projekt NANDA fand bei rund 95 Prozent der betrachteten Unternehmen keinen messbaren Ergebnisbeitrag der KI-Piloten. Woran es aus meiner Sicht liegt: an dem, was nach der Technik kommt.
Nr. 0022 · · 3 Min.
Eine Webseite ohne Baukasten
Diese Seite ist von Hand gebaut. Kein Baukasten, keine Datenbank, kein Cookie-Banner. Was sie braucht, was sie weglässt und was das kostet.
Nr. 0023 · · 3 Min.
Die Störmeldung der Lüftung, und wer sie bearbeitet
Eine Störmeldung kommt per Mail, und jemand muss sie dem richtigen Gewerk und der richtigen Firma zuordnen. Ein Entwurf am Papier, der zeigt, welche Frage in die Unterlagen gehört, welche in die Leittechnik und welche eine Handlung auslöst, und wo der Mensch dazwischen bleibt.
Nr. 0030 · · 4 Min.
Wie viel baue ich selbst
Fünf Bauhöhen, von der fertigen Anwendung bis zum eigenen Modell. Warum Fakten angebunden und nicht eintrainiert werden, und warum meine eigenen Werkzeuge alle auf den unteren drei stehen.
Nr. 0032 · · 4 Min.
Woran man merkt, dass es funktioniert
Ein Rechenbeispiel zur Störmeldungs-Zuordnung aus Beitrag 30. Warum 97 Prozent richtige Antworten nichts wert sein können, welche vier Zahlen man stattdessen zählt, und warum dabei das System gemessen wird und nicht die Person.
Nr. 0033 · · 4 Min.
Warum die Daten den größten Teil der Arbeit machen
Bevor ein Modell aus Angeboten oder Artikelstämmen etwas Brauchbares macht, muss jemand die Daten vollständig, richtig, einheitlich, aktuell und eindeutig machen. Fünf Fragen, wer sie beantwortet, und warum ein Sprachmodell schlechte Daten hinter guter Sprache versteckt.
Nr. 0034 · · 4 Min.
Der neue Fühler meldet anders
Ein Modell rechnet mit der Welt, aus der seine Beispiele stammen. Tauscht jemand einen Fühler, kippt ein Zusammenhang oder wechselt der Anbieter das Sprachmodell, liegt es daneben, ohne einen Fehler zu melden, und deshalb ist die Pflege ein eigener Kostenposten.
Nr. 0035 · · 4 Min.