KI, Chatgpt, LLMs - Zwischen Hype und Hangover zur erfolgreichen Umsetzung | Josef Seibl

UNF#CK YOUR DATA

Die Demo der ersten Chatbots oder KI Tools war stark. Und dann stockt auf einmal das Projekt und die letzten 20% wollen einfach nicht gelingen? Warum ist das so und wie können wir diese Hürder überspringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Josef Seibl, Gründer und Inhaber von Seibl IT.

Vor fast 2 Jahren machte ChatGPT generative KI auf einmal bedienbarer und zugänglicher. Der vorher schwelende KI Hype brach voll aus. Doch gerade im DACH Raum stellte sich jetzt eher der Hangover ein. Vielversprechende Projekte blieben stecken. Nach der ersten Demo stockt die Umsetzung in den produktiven Betrieb. Die Gründe dafür sind vielfältig.

Zum einen kann es wirklich an der Auswahl der richtigen Technologie liegen, denn diese kann hier wirklich in Sackgassen führen. Natürlich auch: Daten.

Denn die KI Systeme sind nur so gut wie die Daten mit den sie trainiert werden. Und gerade hier müssen wir ganz oft noch unsere Hausaufgaben machen.

Und für einen erfolgreichen Einsatz geht auch derzeit noch nichts über probieren und testen. Jeden Schritt. Was gibst du der KI und was bekommst du zurück.

So kann dann auch die Näherung an die 100% gelingen. Aber ob diese wirklich nötig sind hängt natürlich vom Anwendungsfall ab.

Denn am Ende des Tages soll uns die KI ja die lästigen Aufgaben abnehmen und nicht die spannenden. Damit wir diese Hausaufgaben einmal machen müssen und nicht jeden Tag aufs Neue.

Und für einen Anwendungsfall bastelt Josef grade auch an seiner eigenen KI Lösung.

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00:00 Hype und Hangover: Die Realität der KI

07:04 Die Entwicklung von KI: Von der Theorie zur Praxis

14:08 Der KI-Hype: Ursachen und Auswirkungen

21:58 Prototypen und Produktivität: Der Weg zur Umsetzung

28:29 Die Herausforderungen beim Testen von KI-Systemen

31:44 Machbarkeitsstudien und deren Bedeutung für Unternehmen

34:40 Der Einfluss von KI auf repetitive Aufgaben

39:32 Vertrauen in KI-Systeme und deren Implementierung

46:30 Zukünftige KI-Anwendungen und deren Potenzial