Analysen
Was wir zu verstehen versucht haben.
Unsere Analysen zu KI im Unternehmen: was wir in der Praxis sehen, was wir messen und was die Nachrichtenlage für Entscheider bedeutet. Jeder Text sagt, was gesichert ist und wo die Belege enden.
01
Eine KI, die sagen kann, dass sie es nicht weiss
Versprechen Sie nie null Halluzinationen. Haltbar ist ein anderes Versprechen: ein System, das nichts ausserhalb Ihrer Daten behaupten kann, seine Quellen nennt, seine Zahlen berechnet und unterhalb der…
02
Eine Wissensbasis aus Textdateien
Drei gezielte Notizen statt eines ganzen Korpus zu senden kostet 71-mal weniger Token und antwortet besser. Der explizite Linkgraph, der Formataufschlag bei identischem Inhalt und die Grenzen der Methode.
03
Woher die Fehler wirklich kommen
In einem realen Prototyp kam mehr als die Hälfte der Fehlschläge nicht vom System, sondern von Regeln, die im Regelwerk fehlten.
04
Eine Kennzahl, die das Gedächtnis misst, nicht die Fähigkeit
Gemessen an drei Modellen bei identischem Code: 22 Punkte Abstand auf dem Konstruktionskorpus, 5 Punkte auf ungesehenen Fällen, und eine völlig falsche Rangfolge.
05
Die Schwelle muss die Antwort filtern, nicht die Anzeige
Eine Schwelle, die nur die angezeigten Quellen filtert, lässt Themenfremdes weiterhin auf die Antwort wirken und erweckt dabei den gegenteiligen Eindruck.
06
Vier Ausfälle, die keine Fehlermeldung auslösen
Was ein KI-Projekt blockiert, ist fast nie das Modell. Vier selbst erlebte Ausfälle, ohne Fehlermeldung: ein Vorschau-Schalter, eine Zugriffshärtung, die eine Tabelle verstummen lässt, eine beim Start gelesene…