KI im Produkt: Erste Schritte ohne Hype-Debt
Wie ihr Use-Cases sch├ñrft, Daten und Feedback-Schleifen plant ÔÇö und warum ÔÇ×ein Chatbot oben draufÔÇ£ selten der beste erste Hebel ist.
28. Januar 2025 · Abbattista
Viele Teams starten mit einem generischen Chat-Widget. Wenige k├Ânnen danach sauber messen, ob Nutzer besser werden ÔÇö oder ob ihr nur API-Kosten und Halluzinations-Risiko eingef├╝hrt habt.
1. Problem vor Modell
Formuliert in einem Satz: Welche Entscheidung soll schneller, g├╝nstiger oder qualitativ besser werden? Wenn die Antwort ÔÇ×KI nutzenÔÇ£ ist, fehlt das Problem.
2. Datenfluss und Qualität
Welche Inhalte oder Signale braucht das Modell? Sind sie aktuell, lizenziert, DSGVO-konform? Ohne klare Datenpolitik wird jedes Fine-Tuning oder RAG-Setup juristisch und technisch fragil.
3. Messung und Guardrails
Definiert KPIs (Zeit gespart, Conversion, Ticket-Reduktion, manuelle Korrekturrate). Plant Human-in-the-Loop f├╝r sensible Bereiche. Loggt Prompts und Outputs privacy-sicher, damit ihr iterieren k├Ânnt.
4. Start klein, aber integriert
Ein fokussierter Copilot in einem Workflow (z. B. Vorschl├ñge f├╝r Support-Antworten, strukturierte Extraktion aus PDFs) schl├ñgt oft ein freischwebendes UI ÔÇö weil Kontext und Feedback enger sind.
Fazit
KI ist kein Logo-Feature, sondern ein Produkt- und Betriebsmodell. Wer das fr├╝h so behandelt, vermeidet ÔÇ×Hype-DebtÔÇ£: teure Demos, die im Alltag nicht halten.
F├╝r einen kompakten Ablauf: KI-Pilot in 6 Wochen. F├╝r Architektur und Priorisierung vor dem Build: Strategie & Beratung.
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