Wie man Geschäftsprobleme mit KI löst

Die Lösung Ihrer geschäftlichen oder sonstigen Probleme mit KI klingt nach einer großartigen Idee, bis Sie merken, dass Sie nicht wissen, wie Sie anfangen sollen.

Wenn Sie “KI-Influencer” auf YouTube beobachten, scheint alles einfach zu sein. Sie geben ein: “Schreibe ein Snake-Spiel in Python”, und ChatGPT schreibt es in Python. Einige von ihnen versuchen, den Code auszuführen, andere nicht. Manchmal funktioniert der generierte Code, und nach 30 Sekunden Spielzeit verkünden sie, dass die Programmierer fertig sind. Wir brauchen sie nicht mehr. Eine solche Behauptung eignet sich hervorragend als Clickbait-Titel, aber sie ist weit von der Wahrheit entfernt. Die Software, die wir heutzutage entwickeln, ist weitaus komplexer als ein Snake-Spiel. Außerdem neigen diese KI-generierten Snake-Spiele dazu, zu versagen, wenn man auf einen Grenzfall stößt, z. B. auf eine Wand oder den Schwanz der Schlange.

In ähnlicher Weise wird jeder naive Versuch, Unternehmensprobleme mit Hilfe von KI zu lösen, zu einer Enttäuschung, wenn wir erwarten, dass die KI weiß, was wir wollen, eine Lösung liefert und ohne unser Zutun alle Grenzfälle berücksichtigt. Das wird nicht der Fall sein. Zumindest nicht heute.

Um Geschäftsprobleme mit KI zu lösen, müssen wir die Unzulänglichkeiten von KI umgehen. Hier ist die Methode, die ich verfolge:

Was ist das Ziel?

Die schwierigste Frage kommt zuerst. Was wollen Sie erreichen? Heute will jeder etwas mit KI machen. Wir brauchen keine generischen Chatbots oder Webassistenten mehr. Was ist das Ziel?

Nehmen wir an, Sie betreiben ein stationäres Geschäft. Nehmen wir an, Ihr Unternehmen ist ein Reifen- und Rädergeschäft - und zwar ein großes. Sie beschäftigen Dutzende von Automechanikern und haben täglich 200 Kunden. Viele von ihnen geben online Bewertungen ab. Sie möchten herausfinden, was Sie besser machen können, haben aber keine Zeit, diese Bewertungen täglich zu lesen. Sie würden gerne einmal im Monat eine Zusammenfassung erhalten, damit Sie sich im nächsten Monat um die Dinge kümmern können, über die sich die Kunden beschweren. Was ist hier das Ziel?

Ich denke, das Ziel ist es, eine verwertbare Zusammenfassung der Kundenbeschwerden zu erhalten.

Sie brauchen keine Liste aller Probleme, die in den Bewertungen erwähnt wurden. Sie werden ohnehin nicht die Zeit haben, sich mit allen auf einmal zu befassen. Nehmen wir an, Sie möchten die drei häufigsten Probleme und die drei Probleme mit dem größten Anstieg der Zahl der Beschwerden im Vergleich zum Vormonat sehen. Wenn Sie einen solchen Bericht haben, kennen Sie die größten Probleme und erkennen auch die aufkommenden Probleme.

Vergessen Sie den Computer. Wie würde eine Person das mit Stift und Papier machen?

Wenn wir wissen, was wir erreichen wollen, stellen Sie sich vor, dass Sie keine elektronischen Geräte zur Lösung des Problems einsetzen können. Zu beängstigend? Okay, ich werde großzügig sein. Sie können alles ausdrucken, was Sie wollen, aber nachdem Sie diese Dokumente ausgedruckt haben, gehen Sie in einen Raum mit einem einzigen Schreibtisch, Stiften, leeren Blättern und all den Dokumenten, die Sie zuvor ausgedruckt haben. Keine Computer, keine Telefone, keine KI. Was tun Sie nun?

Klingt das albern? Ja, aber dies ist eine Analogie zu dem, was KI tun wird.

Die KI verfügt über die Daten, die Sie in der Eingabeaufforderung angeben (stellen Sie sich die ausgedruckten Dokumente auf Ihrem Schreibtisch vor), und über etwas Platz, um die Ausgabe zu schreiben (Stift und leere Papierblätter). Selbst wenn die KI Werkzeuge wie den Zugriff auf eine Datenbank, das Internet oder APIs nutzt, greift sie nicht direkt darauf zu. Wenn KI Werkzeuge verwendet, ist das so, als würden wir ein Blatt Papier mit Anweisungen schreiben, es einem Assistenten übergeben und einen Ausdruck mit den Ergebnissen erhalten. Das ist im besten Fall Ihr Setup, wenn Sie KI einsetzen. Im besten Fall! Vielleicht verwendet Ihr KI-Modell keine Hilfsmittel und muss die Aufgabe mit den Informationen erfüllen, die wir in der Eingabeaufforderung angeben.

Stellen Sie sich nun vor, Sie sitzen in einem Raum mit ausgedruckten Bewertungen. Sie haben nur ein einziges Blatt Papier, denn auch das Ausgabefenster der KI ist begrenzt. Sie sind schlecht in Mathe und haben keinen Taschenrechner. Was können Sie tun?

Sie können nur den kleinsten Teil der Aufgabe erledigen und jemandem das Ergebnis geben, damit er es zählt und später an Sie zurückgibt. Anstatt also die große Aufgabe in Angriff zu nehmen, lesen Sie die Bewertungen einzeln und markieren die Stellen, an denen sich jemand über Ihr Unternehmen beschwert. Nachdem du den Text markiert hast, schreibst du auf eine Seite des Papiers, was passiert ist. Du schreibst eine kurze Beschreibung wie: “Unhöfliches Personal”, “Zu teuer” oder “Rad ist abgefallen”.

Die Aufgabe, die Sie gelöst haben, ist so, als würden Sie die KI bitten, das Problem in einer Rezension zu klassifizieren und ein Zitat über das Problem zu extrahieren. Wenn Sie die Ergebnisse in einer Datenbank speichern, können Sie später beim Verfassen des Monatsberichts darauf zurückgreifen.

Wie kann man der Person, die einen Stift und Papier benutzt, die Aufgabe erleichtern?

Was würde Ihnen die Arbeit erleichtern?

Im Falle der Klassifizierung von Bewertungen brauchen Sie keinen Assistenten, der Ihnen weitere Dokumente bringt. Das bedeutet, dass unser KI-System keinen Zugriff auf eine Datenbank oder andere externe Software benötigt.

Was könnte Ihnen helfen? Sie könnten jemanden beauftragen, zuerst alle positiven Bewertungen zu löschen. Positive Bewertungen über Ihr Unternehmen zu lesen, fühlt sich gut an, aber positive Bewertungen helfen Ihnen nicht, Ihr Ziel zu erreichen. Wenn die Bewertungen mit einer Punktzahl versehen sind, können Sie darauf vertrauen, dass die Leute wissen, wie man eine sternbasierte Bewertung verwendet, und wir können alles mit mehr als drei Sternen entfernen. Wenn nicht, können Sie sie schnell vorher lesen und alle positiven Bewertungen in den Papierkorb werfen.

In der IT-Welt würden wir dasselbe erreichen, indem wir nur die Daten mit der richtigen Bewertung aus der Datenbank abrufen oder KI für die Stimmungsanalyse einsetzen, bevor wir KI (mit einer anderen Eingabeaufforderung) verwenden, um die von den Kunden gemeldeten Probleme zu extrahieren.

Wir wollen so viele Eingabedaten wie möglich entfernen. Der Prozess wird schneller und kostengünstiger sein, wenn wir eine Datenbank verwenden können, um die Daten zu filtern, bevor wir sie an das KI-Modell weitergeben. Wenn das nicht möglich ist, können wir vielleicht ein einfacheres (und billigeres!) KI-Modell verwenden, um die Eingaben vorzuverarbeiten.

Wie schafft eine Person die Lösung für ein Problem?

Sie haben die Bewertungen klassifiziert. Wie geht es weiter? Du kannst immer noch nicht zählen, also forderst du sie alle noch einmal an, und zählen ist keine gute Idee. Sie sind ein Wordcel, und der Vergleich zweier Zahlen verwirrt Sie. Sie werden alle diese Aufgaben an Ihren Assistenten delegieren.

Wir werden keine KI verwenden, um Zahlenwerte zu zählen oder zu vergleichen. Stattdessen können wir eine Datenbankabfrage schreiben, um die Problemkategorien zu zählen und die drei häufigsten Probleme oder die Probleme mit dem größten Anstieg der Fälle im Vergleich zum Vormonat zu ermitteln.

Nachdem wir diese Informationen vom Assistenten erhalten haben, würden wir die Werte in den Bericht eingeben. Wir könnten sogar eine Vorlage verwenden, da der Bericht jeden Monat gleich aussehen würde. Die einzigen Variablen sind die Probleme, über die wir berichten wollen, und das Datum, an dem wir den Bericht schreiben.

Ist das eine kreative Aufgabe? Nein. Jeder kann die Lücken in der Berichtsvorlage mit den vorgegebenen Werten ausfüllen. Daher würden wir für diese Aufgabe keine künstliche Intelligenz verwenden. Stattdessen sollten wir einen Code schreiben, um die Werte in den Bericht einzufügen. Was wäre, wenn die Lösung jedes Mal anders wäre und etwas Kreativität erfordern würde? Dann würden wir ein KI-Modell verwenden. Vielleicht würden wir die Aufgabe der Lösungsgenerierung in Teilaufgaben aufteilen.

Das mentale Modell für den Aufbau eines KI-Systems

Ein großes Sprachmodell, das, was wir heute als KI bezeichnen, ist das Äquivalent eines vergesslichen Wordcels, das in einem Raum ohne Zugang zu elektronischen Geräten sitzt. Man muss ihm Informationen geben, die auf Papier ausgedruckt sind. Sie haben ein Blatt Papier, auf das sie ihre Antwort schreiben oder Sie bitten können, etwas in ihrem Namen zu tun. Zahlen kann man ihnen nicht anvertrauen. Sie verdienen viel mehr als Ihre anderen Mitarbeiter, also sollten Sie sie nur dann mit Arbeit belästigen, wenn Sie die Aufgabe ohne sie nicht bewältigen können.

KI funktioniert auf die gleiche Weise. KI merkt sich nichts zwischen den Aufforderungen. Sie müssen alle Daten in der Aufforderung angeben. KI hat nur begrenzten Platz, um die Antwort zu schreiben. Wenn die KI ein Werkzeug verwenden möchte, muss sie mit Ihrem Code kommunizieren und das verwendete Werkzeug anfordern. Später erhält die KI die Antwort des Tools als Teil der nachfolgenden Aufforderung. KI macht Fehler im Umgang mit Zahlen und kostet mehr als herkömmliche Software.

Wenn Sie sich vorstellen können, dass ein Teil Ihres Geschäftsprozesses von einem solchen schrulligen Mitarbeiter erledigt wird, können Sie vielleicht KI einsetzen. Wenn Sie das nicht können, ist KI nichts für Sie.

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