KI versteht dein Unternehmen nicht von allein: drei Ebenen

Wie du dein KI-System dazu bringst, sich „wie dein Unternehmen" zu verhalten.→ RAG vs. Finetuning vs. Structured Outputs

Du kennst das Gefühl, wenn das Modell nah dran ist…• Aber es arbeitet mit veralteten Informationen.• Oder die Begründung klingt nicht nach deinen Leuten.• Oder das Ausgabeformat zerschießt deine nachgelagerten Systeme.

KI versteht dein Unternehmen nicht einfach so.Je nach Aufgabe braucht sie drei verschiedene Dinge: dein Wissen, dein Verhalten und deine Struktur.

Die meisten Teams behandeln das als ein einziges Problem.Deshalb sehen Piloten in der Demo gut aus und fallen im Tagesgeschäft auseinander.

So trennen wir die Ebenen in echten Projekten:

𝗗𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗪𝗶𝘀𝘀𝗲𝗻𝘀𝗲𝗯𝗲𝗻𝗲 → 𝗥𝗔𝗚

Das Modell braucht aktuelle Fakten, Gesetze, Prozessregeln, Produktdaten und Systeminformationen.

• Es holt Informationen bei Bedarf aus deinen Quellen
• Es respektiert Datengrenzen und Compliance-Regeln
• Es „merkt sich" nichts, was sich jede Woche ändert

𝗗𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗩𝗲𝗿𝗵𝗮𝗹𝘁𝗲𝗻𝘀𝗲𝗯𝗲𝗻𝗲 → 𝗙𝗶𝗻𝗲𝘁𝘂𝗻𝗶𝗻𝗴

Das Modell muss abbilden, wie deine Experten denken, erklären und entscheiden, und wie sie das ausdrücken.

• Es lernt deine Denkmuster und deinen Kommunikationsstil
• Es behandelt Randfälle so, wie deine Leute es tun würden
• Es wendet das über Situationen hinweg gleich an

𝗗𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗸𝘁𝘂𝗿𝗲𝗯𝗲𝗻𝗲 → 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝗱 𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁𝘀

Das System muss in prüfbare Abläufe passen, mit klaren Eingaben und Ausgaben.

• Das Modell füllt definierte Felder, Tags und Aktionen
• Kein Freitext, den der Rest deines Stacks nicht verarbeiten kann
• Das System kann prüfen, protokollieren, weiterleiten und handeln

Das Muster in der Praxis:• RAG = „So ist die Lage in diesem Unternehmen."• Finetuning = „So denken und kommunizieren wir über Entscheidungen."• Structured Outputs = „So hängt das an SAP, CRM, KIS oder deinen Altsystemen."

Aber die Reihenfolge zählt.

Zuerst: Definiere, wie ein gutes Ergebnis für jede Aufgabe aussieht, die die KI erledigen soll.Dann: Ordne der Qualitätsanforderung die passende Methode zu.

In der technischen Prüfung kommen hier die meisten Fehlpassungen ans Licht.Nicht „Kann KI das?", sondern „Wie sieht ein gutes Ergebnis aus, und welche Ebene liefert das?"

Diese Frage bestimmt deine Architektur und deine Kostenstruktur.