Unternehmens-KI: Von Aristotelischen Antworten zu Baconeanischen Lernschleifen
Unternehmens-KI entwickelt sich von Aristoteles-basierten Systemen, die Antworten generieren, zu einem Baconeanischen Ansatz, der sich auf Beobachtung und Experimente für greifbare Geschäftsergebnisse konzentriert.
Künstliche Intelligenz in Unternehmen (Enterprise AI) vollzieht einen bedeutenden Wandel. Sie bewegt sich weg von Systemen, die auf der aristotelischen Logik basieren und Antworten generieren, hin zu einem "baconeanischen" Ansatz, der auf Beobachtung und kontinuierlichem Lernen aufbaut. Diese Entwicklung ist entscheidend, damit KI über die Erzeugung plausibler Antworten hinausgeht und tatsächliche Geschäftsergebnisse erzielt.
Die Kernherausforderung aktueller KI, insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs), liegt in ihrer Konstruktion. Obwohl sie außerordentlich gut darin sind, Text zu generieren und Antworten zu liefern, wurden sie nicht für die komplexe, strukturierte Umgebung eines Unternehmens entwickelt. Unternehmen benötigen persistente Zustände, formale Strukturen, Berechtigungen, Feedbackschleifen und messbare Ziele – Elemente, die oft zusammenbrechen, wenn sie von Prosa in Code übersetzt werden.
Die heutigen Spitzen-KI-Modelle funktionieren ähnlich wie die Syllogismen von Aristoteles. Sie verarbeiten riesige Datenmengen, erkennen Muster und generieren statistisch kohärente Ausgaben. Sie bleiben jedoch in ihren Trainingsdaten gefangen und verfügen über keine inhärenten Mechanismen, um ihre Empfehlungen anhand realer Konsequenzen zu überprüfen. Dies kann zu Problemen wie "Halluzinationen" führen, bei denen Modelle zuversichtliche, aber falsche Informationen ausgeben, ohne die Möglichkeit zur Überprüfung der Richtigkeit.
Francis Bacons wissenschaftliche Methode hingegen betonte einen wiederholbaren Prozess: Eine Idee formulieren, sie anhand der Realität testen, das Ergebnis beobachten, die Hypothese überarbeiten und den Prozess wiederholen. Diese iterative Schleife ist die entscheidende Innovation, die in vielen aktuellen KI-Anwendungen fehlt. Anstatt lediglich Vorschläge zu unterbreiten, muss Unternehmens-KI an Aktionen teilnehmen und aus deren Konsequenzen lernen.
Die Zukunft der Unternehmens-KI liegt im Aufbau dieser "baconeanischen" Struktur um bestehende Modelle herum. Das bedeutet, dass KI-Systeme nicht nur dazu dienen sollten, Anfragen zu beantworten, sondern sich aktiv an Geschäftsprozessen zu beteiligen, die Auswirkungen ihrer Handlungen zu messen – wie Änderungen bei Verkaufskonversionen oder Kundenabwanderung – und basierend auf empirischen Ergebnissen anzupassen. Dieser Übergang von "Antworten" zu "Ergebnissen" ist entscheidend dafür, dass KI einen messbaren Wert in der Geschäftswelt liefern kann.