In der Welt der Technologie verschwinden einige Innovationen (ich habe schon lange kein Fax mehr gesendet), während andere bestehen bleiben (ich fahre immer noch jeden Tag mit dem Fahrrad). Der Fehler in der heutigen Technologiewelt wäre zu glauben, dass generative KI in die Kategorie der bestehenden Technologien gehört, die alle anderen Formen der KI ersetzen kann. Ein schwerwiegender Fehler.
In unserem Artikel „Sophismus und KI“ (1), der im Februar 2024 veröffentlicht wurde, haben wir bereits vorhergesagt, dass alle Hotelprojekte, die ausschließlich auf generativer KI basieren, scheitern werden. Lassen Sie uns heute sehen, wo wir damit stehen.
Stellen Sie sich vor, Sie wurden als KI-Projektmanager für eine Hotelkette ernannt, und Ihre Aufgabe ist es, KI für den Kundenservice einzuführen. Zwei Optionen stehen Ihnen zur Verfügung: klassische konversationelle KI oder generative KI.
Lassen Sie uns die Stärken und Schwächen jeder Lösung untersuchen.
Zunächst einmal erinnern wir uns an den Unterschied zwischen Intelligenz und Wissen. Intelligenz ermöglicht es, zu verstehen, zu analysieren und sich anzupassen, während Wissen die Fakten und Informationen umfasst, die durch Lernen erworben werden. Mit anderen Worten, Intelligenz versteht die Frage, und Wissen liefert die Antwort. In der KI sind beide von entscheidender Bedeutung. Allerdings wird Intelligenz immer mehr zur Ware (Deepseek ist nur der Anfang), während Wissen der wahre Vermögenswert dieser Modelle wird.
Mit klassischer KI muss alles von Grund auf neu entworfen werden: ein Modell zur Verständnisanalyse (NLU) muss erstellt und das Wissen über eine Bibliothek oder Datenbank strukturiert werden. Dies erfordert, alle möglichen Fragen und Antworten vorherzusehen, was ein langwieriger und kostspieliger Prozess ist.
Im Gegensatz dazu vereinfacht generative KI alles. Die Intelligenz ist bereits in Modellen wie OpenAI, Mistral oder Anthropic integriert. Für das Wissen muss lediglich vorhandenes Datenmaterial (Web, technische Datenblätter, PDFs usw.) aufgenommen werden, um eine nutzbare Basis zu schaffen.
Während einer Konferenz mit Fachleuten aus der Hotellerie fragte ich: Welche KI würden Sie für eine Hotelgruppe wählen? Ergebnis: 100% wählten generative KI. Ein klarer Sieg? Leider nicht, das war nur der Beginn ihrer Probleme…
Generative KI ist probabilistisch und hat eine beunruhigende Tendenz, Antworten zu erfinden: Dies wird als Halluzination bezeichnet. Diese Fehler haben zwei Hauptursachen: einen Mangel an Daten oder, im Gegenteil, einen Überschuss an schlecht verwalteten Informationen.
Die Mindest-Halluzinationsrate beträgt 20%. Sind Sie bereit, dieses Risiko einzugehen? Die Existenz von nicht zugänglichen Duschen anzukündigen, fiktive späte Check-outs anzubieten oder einen beheizten Pool zu garantieren… nur durch die Sonne?
Generative KI sagt jedes Wort basierend auf der höchsten Wahrscheinlichkeit voraus. Aber Wahrscheinlichkeit ist keine Gewissheit. Sie ist hervorragend bei allgemeinen Anfragen (ein Pfannkuchenrezept, ein Marketingplan), bei denen ungenaue Antworten vom Benutzer angepasst werden können. Das ist eine unscharfe Logik: anpassbar, aber nicht unfehlbar.
Im Gegensatz dazu verlässt sich die konversationelle KI auf boolesche Logik: wahr/falsch, schwarz/weiß. Die Hotellerie ist voll von booleschen Informationen:
Kurz gesagt, wie kann eine auf unscharfer Logik basierende KI eine Tätigkeit verwalten, die boolesche Logik erfordert? Es ist wie der Versuch, einen Kreis in ein Quadrat zu zwängen.
Ich frage dann erneut mein Publikum von Fachleuten. Plötzlich ist die generative KI nun nur noch für 50% der Teilnehmer überzeugend. Der anfängliche Enthusiasmus hat glücklicherweise einer Reflexion Platz gemacht.
Wie bereits erwähnt, hängt ein Hotel – und noch mehr eine Hotelkette – von einer Reihe von booleschen Informationen ab. Wir schätzen, dass ein Hotel durch etwa 3.000 Datenpunkte charakterisiert wird:
Diese Beispiele wurden nicht zufällig ausgewählt: es handelt sich um sehr reale Fragen, und die Antwortdaten existieren einfach nicht in formalisierten Format. Bestenfalls sind die Informationen irgendwo im Kopf des Mitarbeiters gespeichert.
Unsere Berechnungen zeigen, dass 60% der Informationen eines Hotels nicht dokumentiert sind. Ich wiederhole: Sie existieren nicht.
Wie kann also die beste generative KI der Welt eine Frage beantworten, auf die sie keine Antwort kennt?
Jetzt verstehen und schätzen Sie, warum Wissen viel wichtiger ist als Intelligenz.
Warum all der Hype um generative KI? Die Antwort liegt in einem mangelnden Verständnis grundlegender Mathematik, insbesondere der logarithmischen Kurve.
Diese Kurve lehrt uns, dass Fortschritte zu Beginn schnell und günstig sind. Aber jede marginale Verbesserung wird komplexer und teurer. Mit anderen Worten, die zu lösenden Probleme entwickeln sich exponentiell.
Was anfangs einfach schien, wird schließlich zu einem unüberwindbaren Rätsel. Wie durch die untenstehende Kurve veranschaulicht…
100% der Hotelprojekte, die ausschließlich auf generativer KI basieren, sind gescheitert
Ich stelle die Frage ein drittes und letztes Mal. Jetzt möchte niemand mehr generative KI für sein Hotelprojekt. In 15 Minuten verstehen alle, was große Hotelgruppen, trotz Beratung von Top-Beratungsunternehmen, in über zwei Jahren nicht verstanden haben.
Und endlich haben sie recht. 100% der Hotelprojekte, die ausschließlich auf generativer KI basieren, sind gescheitert, sei es intern verwaltet oder an gut bezahlte Experten vergeben. Warum? Weil sie sich nur auf die Intelligenz konzentrieren und das Wissen vernachlässigen.
Das Überraschendste daran? Sie wissen es. Wir haben es ihnen gesagt (und wir haben es ihnen sogar aufgeschrieben).
Diese Logik gilt auch für KI-Sprach-Bots: hinter den attraktiven Demonstrationen verbirgt sich eine viel weniger überzeugende Realität, in der die meisten Antworten keinerlei Sinn und Bedeutung haben. Denken Sie daran, dass der beste Weg, ein Telefongespräch zu verwalten, darin besteht, sicherzustellen, dass niemand überhaupt eines führen muss.
Laut NTT Data erfüllen zwischen 70% und 85% der Bemühungen um die Implementierung von generativer KI nicht die Erwartungen. Forbes berichtete, dass 85% der KI-Modelle aufgrund von Datenmangel oder -qualität scheitern. Und MIT verstärkte dies, indem es sagte, dass nur 5% der Unternehmen finanzielle Vorteile aus ihren KI-Technologien ziehen (siehe Artikel (2)).
Das Problem wird so bedeutend, dass sogar die New York Times in ihrem Artikel darüber berichtet: „KI wird immer leistungsfähiger, aber ihre Halluzinationen werden schlimmer.“
Was müssen Sie also tun? Schlechte Nachrichten: Sie müssen viel arbeiten. Kein Schmerz, kein Gewinn.
Aber lassen Sie uns Ihnen helfen. Denken Sie daran, dass sich das Menü, das wir Ihnen hier bei Quicktext anbieten, nicht geändert hat:
Ergebnis: 90% der relevanten Antworten mit weniger als 1% Halluzination.
Die geschätzte Zeit, die Sie benötigen würden, um alles von Grund auf zu erstellen? Mindestens 5 Jahre. Vielleicht sollten Sie jetzt anfangen.
Oder, wenn das wie eine Ewigkeit klingt und Sie schneller vorankommen möchten (3), kommen Sie uns besuchen…
(1) Sophismus und Künstliche Intelligenz : https://www.quicktext.im/blog/de/raffinesse-und-kunstliche-intelligenz/
(2) 95% of generative AI pilots at companies are failing : MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune
(3) Wie Quicktext KI für 17 Hotels von Medplaya in 3 Wochen implementierte : https://www.quicktext.im/blog/de/quicktext-ki-17-medplaya- hotels-3-wochen/
(4) Die KI-Branche hat ein großes Problem: Je intelligenter die KI wird, desto mehr halluziniert sie: https://futurism.com/ai-industry-problem-smarter-hallucinating.
© Image: Shutterstock
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