Larissa Holzki vom Handelsblatt fragte kürzlich, ob die KI-Blase bald platzen wird. Ist der Hype also vorbei? Aus meiner Sicht ist das nicht wirklich wichtig, auch wenn laut Gartner Hype Cycle jetzt die Phase der Ernüchterung für genAI kommt.
Ja, generative KI enttäuscht einige Erwartungen: Weil diese sehr hoch sind (KI kann alles, verändert alles) und weil derzeit noch die großen Anwendungsfälle fehlen. Schauen wir uns die Gründe an.
Generative KI unterscheidet sich in (mindestens) drei Punkten grundlegend von Software- oder Technologieprojekten, an die wir gewöhnt sind:
1. Wir kennen die Fähigkeiten der generativen KI noch nicht vollständig.
Üblicherweise weiß man sehr genau, was eine neue Technologie kann und was (noch) nicht. Daran orientiert man sich beim Einsatz im Unternehmen. Aber bei den großen KI-Sprachmodellen wissen wir noch nicht vollständig, was sie können und was nicht. Selbst die Entwickler sind überrascht, was alles möglich ist. Insofern sind wir immer noch in der Phase des Ausprobierens, wofür KI in Unternehmen eingesetzt werden kann.
2. LLMs sind nicht deterministisch.
Normalerweise, wenn man eine Technologie auf die gleichen Eingabeparameter anwendet, erhält man immer den gleichen Output. Bei LLMs ist dies nicht der Fall. Die Ergebnisse variieren nicht nur, im schlimmsten Fall halluziniert das Modell sogar. Das macht den Einsatz überall dort schwierig, wo es auf präzise Ergebnisse ankommt. Den Umgang damit muss man lernen.
3. Generative KI ist Code und Daten in einem.
Bei Software sind Daten und Code fast immer getrennt. Wenn man der Software keine Daten gibt, kann sie auch keine Daten ausgeben. Bei LLMs kann man zwar dafür sorgen, dass nur eigene, vorher ausgewählte Eingabedaten verarbeitet werden. Dies gilt jedoch nicht für die Daten, mit denen das Modell trainiert wurde. Das führt dazu, dass LLMs zu viel oder das falsche Wissen ausgeben können. Der firmeneigene Chatbot, der auf Anfrage schmutzige Witze erzählt (um ein harmloses Beispiel zu nennen), ist im produktiven Außeneinsatz ein No-Go. Hier sind neue Ansätze gefragt.
Heißt das, dass KI wirklich völlig überschätzt wird und der Hype zu Recht ein Ende haben könnte?
Aus meiner Sicht auf keinen Fall. Die Möglichkeiten von KI sind nach wie vor immens. Wir brauchen nur etwas Zeit und Erfahrung, um sie produktiv zu nutzen. Dann werden sich Erwartungen und Realität wieder annähern.
Das KI-Zeitalter ist da und wird auch nicht mehr weggehen. Mit oder ohne Hype.
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