Fine Tuning

Wenn die Möglichkeiten von Prompt Engineering, RAG und Agenten nicht mehr ausreichen, bietet sich als nächster Schritt das Fine Tuning an. Bei dieser Methode wird ein bestehendes KI-Modell gezielt an die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst. Dies erfordert zwar mehr technisches Know-how und Ressourcen (ab ca. 1.000-5.000€ monatlich), ermöglicht aber eine bessere Abstimmung auf individuelle Anforderungen. Ein Beispiel: firmenspezifische Verträge, die immer gleich formuliert werden sollen und immer dieselben Passagen enthalten müssen.

Sicherheit bei eigener Entwicklung

Achten Sie auf Datenisolation, Zugriffskontrollen, kontinuierliches Monitoring und Backup-Strategien. Dokumentieren Sie: Welche Prompts/Modelle verwendet werden, welche Daten verarbeitet werden – für Nachvollziehbarkeit und Compliance. Bei eigener Entwicklung: AI Act-Konformität beachten, insbesondere bei Hochrisiko-Anwendungen (ab August 2026).

Erfolgreich starten: Praktische Empfehlungen

5 Quick Wins für den Einstieg

1. E-Mail-Entwürfe: KI formuliert professionelle Antworten auf Standardanfragen
2. Dokumentzusammenfassungen: Lange Berichte in Kernaussagen kondensieren
3. Meeting-Protokolle: Automatische Zusammenfassungen aus Notizen
4. FAQ-Beantwortung: Chatbot für wiederkehrende Kundenfragen
5. Übersetzungen: Mehrsprachige Kommunikation ohne externe Dienstleister

Häufige Fehler vermeiden

• Zu komplexe erste Projekte: Starten Sie klein und überschaubar
• Unklare Erfolgsmetriken: Definieren Sie vorab, woran Sie Erfolg messen
• Fehlende Mitarbeiterschulung: Binden Sie das Team frühzeitig ein
• Keine Iterationen: Planen Sie regelmäßige Optimierungszyklen ein
• Kein Fallback: Halten Sie manuelle Prozesse als Backup bereit

ROI ermitteln

Einfache Formel: Zeitersparnis × Stundensatz - Lizenzkosten - Implementierungsaufwand = Return on Investment

Beispiel: 5 Stunden Zeitersparnis pro Woche × 50€ Stundensatz = 250€/Woche = 1.000€/Monat Nutzen minus 200€ Lizenzkosten = 800€ monatlicher Gewinn.

Kontinuierliche Optimierung

KI-Systeme sind nie „fertig". Planen Sie ein: Regelmäßige Prompt-Anpassungen basierend auf Feedback

• Aktualisierung der Wissensdatenbank bei RAG
• Performance-Monitoring und Qualitätssicherung
• Anpassung an neue Geschäftsanforderungen

Vom Piloten zur Produktion

Für einen erfolgreichen Einstieg in die KI-Entwicklung empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen:

1. Beginnen Sie klein: Starten Sie mit überschaubaren Projekten im Bereich Prompt Engineering
2. Sammeln Sie Erfahrungen: Bauen Sie intern Expertise auf
3. Messen und lernen: Definieren Sie KPIs und evaluieren Sie regelmäßig
4. Skalieren: Erweitern Sie auf RAG oder Agenten, wenn Anforderungen wachsen
5. Hybride Ansätze: In der Praxis kombinieren viele Unternehmen verschiedene Methoden

Prüfen Sie auch alternative Lösungen wie Partnerschaften mit KI-Beratungsunternehmen, spezialisierten Entwickler-Teams oder WKO-Netzwerkpartnern sowie den Einsatz fertiger Lösungen.

Durch sorgfältige Planung und verantwortungsvolle Umsetzung können auch kleinere Unternehmen die Chancen der künstlichen Intelligenz nutzen und ihre Prozesse zukunftsfähig gestalten. Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei nicht in der Komplexität der gewählten Methode, sondern in der durchdachten Anwendung und der konsequenten Ausrichtung an den eigenen Unternehmenszielen. Künstliche Intelligenz, im Speziellen die großen Sprachmodelle, bieten eine enorme Produktivitätssteigerung, wenn sie richtig eingesetzt werden.