Künstliche Intelligenz

Vor dem Einsatz Künstlicher Intelligenz wird oftmals über die strategische Grundsatzentscheidung diskutiert, ob für die spezifischen Geschäftsprozesse ein einziges, großes KI-Modell (Single-Agent) genutzt werden soll, oder sich bessere Ergebnisse erzielen lassen, wenn mehrere kleinere, spezialisierte KI-Systeme im Hintergrund miteinander verknüpft werden (Multi-Agent-Architektur).
Aktuelle wissenschaftliche Untersuchungen kommen zu einem Ergebnis, das vermutlich der ersten Intuition widerspricht und gleichzeitig einen massiven wirtschaftlichen Vorteil für den Einsatz von lokalen KI-Modellen aufzeigt.

Die aktuelle Entwicklung innerhalb der Künstlichen Intelligenz markiert den Übergang von einer Phase der reinen Skalierung hin zu einer Phase der funktionalen Differenzierung. Bisherige Ansätze, bei denen große Sprachmodelle (LLMs) komplexe Denkprozesse schrittweise autonom durchlaufen, führen zwar zu einer hohen Ergebnisqualität, verursachen jedoch durch ihre enorme Größe einen massiven wirtschaftlichen, rechtlichen und energetischen Overhead.

Die Nutzung großer Sprachmodelle scheitert in der Praxis oft an der effizienten Verarbeitung umfangreicher Kontexte. Die schiere Menge an Daten führt nicht automatisch zu einer höheren Entscheidungsqualität; oft ist das Gegenteil der Fall. Die korrekte Datenselektion als Fundament verlässlicher Entscheidungen stellt somit eine strategische Herausforderung im Hinblick auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Kontext der Sprachmodelle dar.