In vielen Bereichen klingt eine 99%ige Genauigkeit beeindruckend – doch in der Praxis bedeutet sie, dass jedes hundertste Ergebnis fehlerhaft ist. Während das in kreativen Prozessen wie Marketing noch akzeptabel sein mag, kann es in kritischen Unternehmensbereichen schwerwiegende Folgen haben. Ein falsch klassifizierter Kunde, eine fehlerhafte Finanztransaktion oder eine ungenaue medizinische Diagnose können hohe Kosten verursachen. Die Herausforderung liegt darin, Systeme so zu optimieren, dass sie nicht nur gut funktionieren, sondern auch verlässlich genug sind, um in den Kernprozessen eines Unternehmens eingesetzt zu werden. Hier beginnt die echte Arbeit: Der Sprung von 99% auf 99,9% ist schwieriger als der Weg dorthin.
Chamath Palihapitiya, ein Tech-Investor und Unternehmer, der als früher Facebook-Manager bekannt wurde und später mit Social Capital eine der einflussreichsten Venture-Capital-Firmen gründete, spricht in einem Interview über die harte Arbeit der letzten 0,9%.
Warum 99% für Künstliche Intelligenz nicht genug sind
Chamath Palihapitiya argumentiert, dass der Unterschied zwischen 99% und 99,9% Genauigkeit entscheidend ist, wenn es um die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in reale Geschäftsprozesse geht. Während ein System mit 99% Genauigkeit in kreativen Anwendungen wie Marketing noch akzeptabel sind, wird es in regulierten Branchen oder komplexen Unternehmensabläufen schnell zum Problem. Ein Fehler in jeder hundertsten Entscheidung kann in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen oder Automatisierung gravierende Konsequenzen haben, sei es durch Fehlklassifikationen, Compliance-Verstöße oder fehlerhafte Berechnungen. Der entscheidende Punkt ist also nicht nur, ob KI gute Ergebnisse liefert, sondern ob sie zuverlässig genug ist, um in geschäftskritischen Prozessen eingesetzt zu werden.
Die Herausforderung der letzten 0,9% bei GenAI
Laut Palihapitiya ist die größte Hürde nicht, eine KI auf 99% Genauigkeit zu bringen, sondern die letzten Verbesserungen zur vollständigen Prozessintegration zu erreichen. Diese letzten 0,9% erfordern enormen Aufwand – sie bedeuten nicht nur besseres Modelltraining, sondern auch strukturelle Anpassungen in Unternehmen, um KI-Fehlentscheidungen zu minimieren. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand, der nötig ist, um KI von einer hilfreichen Assistenztechnologie zu einer zuverlässigen Kerntechnologie zu machen. Unternehmen müssen also nicht nur die besten Modelle auswählen, sondern auch ihre internen Prozesse, Kontrollmechanismen und Dateninfrastrukturen so gestalten, dass sie eine verlässliche KI-Integration ermöglichen.
Das Problem der Halluzinationen in KI-Modellen
Ein zentrales Hindernis für den produktiven Einsatz von KI ist das Phänomen der Halluzinationen – also Situationen, in denen ein Modell überzeugend klingende, aber faktisch falsche oder irreführende Informationen generiert. Während dies in kreativen Anwendungen wie der Texterstellung oft unproblematisch ist, kann es in geschäftskritischen Prozessen zu schwerwiegenden Fehlern führen. In der Finanzbranche könnten falsche Berechnungen Compliance-Verstöße nach sich ziehen, in der Medizin könnten KI-generierte Fehldiagnosen Patienten gefährden. Palihapitiya betont, dass Halluzinationen ein Zeichen dafür sind, dass KI noch nicht vollständig zuverlässig ist und Unternehmen daher robuste Kontrollmechanismen und menschliche Überprüfung in ihre KI-Prozesse einbauen müssen. Wer heute mit KI experimentiert, lernt nicht nur ihre Stärken kennen, sondern entwickelt auch ein Verständnis dafür, wie Halluzinationen erkannt, minimiert und im richtigen Kontext genutzt werden können.
Vektra vergleicht die Halluzinationen und kommt auf 1,x%
Eine aktuelle Analyse von Visual Capitalist , basierend auf Daten von Vectara (11. Dezember 2024), zeigt, dass moderne KI-Modelle in einem spezifischen Test mit kurzen Dokumentzusammenfassungen bereits sehr niedrige Halluzinationsraten von 1% bis 1,5% erreichen. Dies bestätigt, dass große Fortschritte erzielt wurden – doch wie Chamath Palihapitiya betont, liegt die eigentliche Herausforderung darin, von 98,5% auf 99,9% Genauigkeit zu kommen. Dieser letzte Schritt ist besonders schwierig, da er nicht nur bessere Modelle erfordert, sondern auch tiefere Integration, Fehlerkontrolle und Prozessanpassungen. Die Daten zeigen also, dass wir nah dran sind, aber die letzten 0,9% sind der härteste und entscheidendste Teil auf dem Weg zur vollständigen Prozessintegration von KI.
Wie Unternehmen sich jetzt vorbereiten sollten
Unternehmen, die KI erfolgreich in ihre Prozesse integrieren wollen, sollten jetzt beginnen, Erfahrungen zu sammeln – und Marketing ist ein idealer Einstiegspunkt. GenAI kann hier bereits produktiv eingesetzt werden, da kreative Inhalte nicht dieselbe strenge Fehlerquote wie Finanz- oder Gesundheitsanwendungen erfordern. Genau hier setzt Composable AI an: Wir ermöglichen Unternehmen, verschiedene KI-Modelle zu testen, Inhalte zu generieren und Prozesse zu optimieren, sodass Ideen in wenigen Minuten zu hochwertigen Blogposts, Social-Media-Posts oder Werbeanzeigen werden. Dies schafft nicht nur sofortigen Mehrwert, sondern hilft Unternehmen, KI-Systeme effizient einzusetzen und deren Stärken und Schwächen besser zu verstehen.
Lernen, bevor es unternehmenskritisch wird
Was heute für Marketing gilt, wird in wenigen Jahren für nahezu alle Unternehmensbereiche Realität sein: Kundensupport, Sales, Compliance, Produktentwicklung und operative Prozesse werden zunehmend von KI gesteuert. Unternehmen, die jetzt in KI-gestützte Marketingprozesse investieren, entwickeln die notwendigen Fähigkeiten, um KI später in geschäftskritischen Prozessen sicher und zuverlässig zu nutzen. Sie lernen, verschiedene Modelle zu vergleichen, Fehler zu erkennen und KI-Workflows optimal in ihre Organisation einzubinden. Damit schaffen sie sich einen entscheidenden Vorteil, wenn KI-Anwendungen in regulierten und sensiblen Bereichen dieselbe Präzision erreichen müssen, die heute bereits für Marketing ausreichend ist.