"Die Demo war erfolgreich, aber der Betrieb funktioniert nicht"
Im vergangenen Jahr haben viele Unternehmen LLM PoCs durchgeführt. Sie haben interne Dokumente für Chatbots erstellt, Besprechungsprotokolle zusammengefasst und erste Berichte erstellt. Die Demos waren größtenteils erfolgreich. Aber wenn es darum geht, den Führungskräften "laufende KI-Fälle" zu zeigen, bleiben die meisten stecken.
Oft wird die Ursache im Modell gesucht. "Wenn wir ein besseres Modell verwenden", "wenn wir den Prompt verfeinern" - aber der Erfolg der Demo bedeutet bereits, dass das Modell ausreichend war. Der eigentliche Engpass liegt woanders. Für die Demo reicht es, die Daten einmal einzuspeisen, aber für den Betrieb müssen die Daten kontinuierlich fließen. Der Grund, warum PoCs zu Gräbern werden, liegt darin, dass dieses "Kontinuierliche" nicht geplant wurde.
Demo und Betrieb sind unterschiedliche Dinge
Bei PoCs wird normalerweise einmalig Daten vorbereitet. Wenn Sie einige hundert Dokumente in eine Vektordatenbank einfügen, überprüfen, ob sie gut antworten, dann ist die Demo beendet. Das eigentliche Problem kommt danach.
- Die eingefügten Dokumente werden im Laufe der Zeit veralten. Eine KI, die auf Preislisten von vor 3 Monaten oder Wettbewerbssituationen des letzten Quartals basiert, verliert an Vertrauenswürdigkeit.
- Mit internen Dokumenten können nur Fragen zu Vorschriften, Leistungen und Handbüchern beantwortet werden. Sie kann nicht sagen, "Wie viel hat der Wettbewerber diesmal bezahlt?"
- Es ist nicht festgelegt, wer, wie oft die Daten aktualisiert.
Die Demo ist ein 'Momentaufnahme' und der Betrieb ist ein 'kontinuierlicher Fluss'. Die Kluft zwischen diesen beiden zeigt sich in der Diskrepanz zwischen PoC und Betriebsübergangsrate.
Drei Datenprobleme, die den Betriebsübergang verhindern
1. Der Datenfluss versiegt
Ein Betriebsservice muss regelmäßig mit Daten versorgt werden. Aber in der PoC-Phase gibt es keine wiederkehrende Datenversorgungsstruktur für manuell gesammelte Daten. Wenn der Verantwortliche müde wird, sie immer wieder manuell zu aktualisieren, beginnt der Service langsam zu veralten.
2. Die benötigten Daten sind nur intern verfügbar
Damit KI für das Geschäft nützlich wird, werden externe Daten wie Marktinformationen, Wettbewerberdaten und Kundenreaktionen benötigt. Aber die meisten PoCs beginnen nur mit internen Dokumenten und haben keine Materialien, um Fragen zu beantworten, die mit Umsatz verbunden sind. Hier steckt der Punkt, an dem die Führungskräfte mit der Frage "Was leistet unsere KI?" stecken bleiben.
3. Es gibt keine klare Verantwortung für die Aktualisierung
Es ist nicht festgelegt, wer bemerkt, wenn die Daten veraltet sind und wer neue Daten einfügt. Während es für das Modell und die Infrastruktur Verantwortliche gibt, fehlt oft eine Verantwortliche für das "ständige Frischhalten der Daten".
Alle drei sind keine Probleme des Modells, sondern des Datenversorgungsnetzwerks. Ohne ein Versorgungsnetzwerk endet selbst das beste Modell nach ein paar Tagen als veraltete Demo.
Voraussetzungen für den Betriebsübergang: Daten in einen 'Fluss' verwandeln
Um von PoC zu Betrieb überzugehen, müssen Sie den einmaligen Datenimport in einen regelmäßigen Versorgungspipeline umwandeln. Es gibt vier Dinge zu überprüfen.
| Kategorie | Frage |
|---|---|
| Versorgungszyklus | Wie oft werden die Daten aktualisiert (täglich/wöchentlich)? |
| Bereinigung | Gibt es einen Schritt, der die Rohdaten in eine Form bringt, die die KI sofort verwenden kann? |
| Erkennung | Wird bemerkt, wenn die Versorgung unterbrochen wird oder die Daten veralten? |
| Verantwortung | Gibt es eine festgelegte Person, die diesen Fluss aufrechterhält? |
Der Schlüssel liegt darin, nicht nur einmal einzuspeisen, sondern kontinuierlich zu speisen. Und diese kontinuierliche Zufuhr ist nicht die Aufgabe des Modellteams, sondern eines separaten Layers, der für Sammlung, Bereinigung und Weiterleitung verantwortlich ist.
Eigenentwicklung oder Outsourcing der Versorgung
Wenn Sie ein externes Datenversorgungsnetzwerk selbst aufbauen möchten, müssen Sie Crawler entwickeln, Infrastruktur für Blockierungen bereitstellen, Wartung bei Änderungen an Websites durchführen und die Datenerfassung überwachen. Dies ist eine große Aufgabe für ein KI-Team ohne dedizierte Entwickler und es ist schwierig, Entwickler für Nebenaufgaben zu binden.
Deshalb kann die Auslagerung der Datenversorgung an externe Anbieter eine Alternative sein. Wenn Sie Sammlung, Bereinigung und Weiterleitung an einen externen Dienstleister auslagern, kann sich das KI-Team auf Modelle und Use Cases konzentrieren, während die Daten kontinuierlich fließen. Hashscraper bietet von der Datenerfassung bis zur KI-Analyse (Sentiment, Klassifizierung, Übersetzung), API- und DB-Übertragung als regelmäßige Pipeline an und übernimmt Crawler-Betrieb, Wartung und Überwachung. Es unterstützt auch eine Verbindungsmethode (MCP), mit der Agenten externe Daten direkt aufrufen können, um den Agenten mit externen Daten zu versorgen.
Häufig gestellte Fragen
F: Würde es den Betriebsübergang erleichtern, wenn wir das Modell verbessern?
Wenn die Demo erfolgreich war, ist das Modell oft bereits ausreichend. Der Unterschied im Betrieb liegt darin, ob die Daten kontinuierlich bereitgestellt und aktualisiert werden. Ein Austausch des Modells löst dieses Problem nicht.
F: Wie lange dauert es, ein externes Datenversorgungsnetzwerk aufzubauen?
Wenn die Ziele und Elemente der Datenerfassung festgelegt sind, dauert es nicht lange, bis die regelmäßige Versorgung erfolgt. Wenn Sie jedoch mit der Definition der Ziele beginnen, kann der Prozess länger dauern. Teilen Sie uns Ihre Ziele und Anforderungen mit, damit wir Ihnen einen Zeitplan geben können.
F: Können interne und externe Daten gemeinsam genutzt werden?
Ja. Wenn externe Datenerfassungsdaten bereinigt und über API/DB übertragen werden, können sie zusammen mit internen Dokumenten in internen Pipelines/RAG verwendet werden.
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