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Unf*ck your AI - Das richtige Modell für den richtigen Use Case | Maximilian Beinhofer

Unf*ck your AI - Das richtige Modell für den richtigen Use Case | Maximilian Beinhofer

UNF#CK YOUR DATA vor 2 Jahren

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43:30

Podcast

UNF#CK YOUR DATA

197 Episoden

Deine Machete im Datendschungel

Bildung Technologie Wirtschaft

Podcast aneignen

Mit GPT4o kann das Ding doch jetzt alles, oder? Leider nicht
ganz. Und manchmal geht es eben auch schneller und günstiger. Wie
genau? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts
„Unf*ck Your Data“ mit Maximilian Beinhofer, selbständiger KI
Berater bei Beinhofer Deep Tech.

Zu allererst müssen wir einmal wieder über die Definition der KI
sprechen. Denn schon in der Wissenschaft gibt es mehrere
Definitionen. In der Populärwissenschaft dann erst recht eine
Andere als in der Akademischen.

Aber wir gehen hier einmal den wisschenschaftlichen Weg und
sagen, dass KI Systeme sind, die eine bisher menschliche
Tätigkeit maschinell erledigen.

So weit so gut. Und natürlich in Zeiten von Fachkräftemangel ist
Automatisierung für Unternehmen ein wünschenswertes Ziel. Und
irgendwie versucht jeder jetzt schnell nicht die KI Wende zu
verpassen.

Doch wie bei jedem Hype wird da ganz oft, ganz schnell, ganz viel
Geld verbrannt.

Denn leider kommt die KI dann manchmal nicht da an wo sie im
Unternehmen hin soll.

In der Wertschöpfung.

Oder wenn sie ankommt stellt man fest, dass eigentlich gar nichts
gespart wird am Ende. Sondern das Training und der Betrieb des
Systems am Ende doch wieder sehr teuer kommen.

Gerade wenn man LLMs also Large Language Models einfach mal auf
ein Problem wirft.

Diese Dinger sind wirklich gut, aber vor allem auch groß. Darum
heißen die auch LARGE.

Aber wie geht es denn jetzt besser:

Dafür brauchst du eigentlich nur zwei Kniffe bei der Auswahl.

Der richtige Use Case.

Also schauen wo dein Unternehmen wirklich Geld verdient und wie
hier KI weiterhelfen kann. Damit direkt rein in die
Wertschöpfung.

Das richtige Modell

Welches KI Modell passt wirklich zu deinem Use Case? Vielleicht
ist es ein LLM, vielleicht geht aber auch was kleineres.

Und dann

Ab in die Umsetzung.

Dann gibt’s auch keinen KI Hangover!

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