Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Nutzen erst dann, wenn Unternehmen verstehen, wie Modelle lernen, wo ihre Grenzen liegen und welche Rolle Fakten- und Domänenwissen wirklich spielen. Genau diese Unterscheidung entscheidet darüber, ob KI Projekte funktionieren oder scheitern.
Die häufigste Fehlannahme in KI Projekten
Warum viele Unternehmen beim Finetuning falsche Erwartungen haben
Wenn Unternehmen ein Sprachmodell feinjustieren lassen, erwarten sie häufig:
- bessere Antworten
- aktuelles Wissen
- Verständnis für interne Prozesse
- mehr Präzision
Doch nach dem Finetuning stellen sie fest:
- Das Modell klingt professioneller
- kennt aber interne Prozesse weiterhin nicht
- hat kein aktuelles Wissen
- wichtige Fachinformationen fehlen weiterhin
Der Grund ist klar:
Supervised Finetuning verbessert die Kommunikation – nicht das Faktenwissen.
Genau hier muss ein kompetenter KI Dienstleister ansetzen.
Faktenwissen – was Modelle wissen können (und was nicht)
Was gehört zum Faktenwissen eines KI Modells?
Faktenwissen umfasst alle überprüfbaren Informationen:
- Allgemeines Wissen („München ist die Hauptstadt von Bayern“)
- Aktuelle Entwicklungen (z. B. Marktbewegungen bei Bitcoin oder Gold)
- Interne Daten, Prozesse, Produkte, Richtlinien
Wichtig: Kein Modell lernt neue Fakten durch SFT.
Wenn die Information nicht im ursprünglichen Training enthalten war, kann sie durch Finetuning nicht hinzukommen.
Domänenwissen – die Basis für erfolgreiche KI Services
Wie Domänenwissen die Kommunikation verbessert
Domänenwissen beschreibt, wie Menschen in einem bestimmten Fachgebiet kommunizieren – also die „Sprache“ einer Branche:
- typische Strukturen
- Fachsprache
- Denk- und Argumentationsmuster
- Rollenverständnis
- Stil und Erwartungshorizonte
Beispiele:
- Wie Ärztinnen und Ärzte Zusammenhänge erklären
- Wie IT Architekten Anforderungen strukturieren
- Wie Steuerberater Fälle gliedern
Dieses Wissen kann ein Modell durch Beispiel Dialoge lernen.
Und genau hier entfalten professionelle KI Services ihr größtes Potenzial.
Was Supervised Finetuning wirklich leistet
Warum SFT Verhalten optimiert – aber keine Fakten vermittelt
SFT macht Modelle domänenspezifisch, nicht faktenreicher.
Das bedeutet:
- Antworten werden kompetenter
- Strukturen klarer und professioneller
- das Modell richtet sich an fachliche Erwartungen aus
- Kommunikation wird konsistenter und präziser
SFT ist also eine Verhaltensoptimierung – keine Wissensauffrischung.
Wie Unternehmen fehlendes Faktenwissen richtig einbinden
Prompting, RAG und Pre Training im Vergleich
Professionelle KI Dienstleister nutzen drei Methoden:
1. Prompt Design
Fakten werden direkt im Prompt mitgegeben.
Ideal für variable, kurzfristige oder kleine Datenmengen.
2. Further Pre Training
Ein aufwendiger, aber leistungsstarker Weg.
Nur sinnvoll bei großen Datenmengen oder hochsensiblen internen Systemen.
3. Retrieval Augmented Generation (RAG)
Der moderne Goldstandard:
- Modell bleibt leichtgewichtig
- Daten bleiben aktuell
- Firmenwissen bleibt sicher intern
- sehr hohe Antwortqualität
- kosteneffizient und skalierbar
RAG ist die Basis der meisten modernen KI Implementierungen – und ein Kernbereich professioneller KI Services.
Warum diese Unterscheidung über Erfolg oder Scheitern entscheidet
Die Folgen falscher Annahmen
Wenn Fakten- und Domänenwissen nicht klar getrennt werden, entstehen typische Fehlentwicklungen:
- Finetuning wird für ungeeignete Zwecke eingesetzt
- Trainingsdaten werden falsch strukturiert
- Erwartungen werden nicht erfüllt
- Kosten steigen, Ergebnisse bleiben aus
- Sicherheitsrisiken durch falsche Datenverarbeitung
Unternehmen, die mit einem methodischen KI Dienstleister arbeiten, vermeiden diese Fallstricke.
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
So setzen Sie KI strukturiert, sicher und effizient ein
1. Ziel definieren: Verhalten oder Wissen?
- Kommunikation verbessern? -> SFT
- Neues Wissen einbinden? -> RAG oder Pre Training
2. Datensätze sauber trennen
- Beispiele für Struktur
- Beispiele für Fachkommunikation
- Beispiele für Rollenverständnis
- keine neuen Fakten ins SFT mischen
3. Architektur richtig wählen
Reihenfolge:
- RAG aufbauen
- SFT zur Domänenanpassung
- optional: Pre Training
4. Erfolg messen
Ein guter KI Dienstleister benchmarkt:
- Konsistenz
- Stiltreue
- Reproduzierbarkeit
- fachliche Präzision
Nur so entsteht professionelle KI.
Wie HighPots als KI Dienstleister unterstützt
Individuelle KI Services, RAG Systeme und sichere Integration
HighPots entwickelt individuelle KI Lösungen für kleine und mittlere Unternehmen – sicher, fundiert und vollständig an Ihre Prozesse angepasst.
Unsere KI Services umfassen:
- Analyse Ihrer Daten
- Strukturierung von Domänenwissen
- Aufbau von RAG Systemen
- Entwicklung KI basierter Prozesse
- Finetuning von Modellen für Ihre Branche
- DSGVO und Infrastruktur konforme Integration
- Betrieb und Weiterentwicklung
Wir sind kein klassischer Beratungsanbieter, sondern ein technischer Umsetzer mit jahrzehntelanger Expertise.
Für Unternehmen, die eine technisch starke KI Agentur in Deutschland suchen, sind wir ein Partner, der nicht nur berät – sondern liefert.
Fazit
Wer Fakten- und Domänenwissen trennt, gewinnt
Mit der richtigen KI Architektur wird aus Technologie echter Mehrwert.
Mit der falschen Architektur entstehen Kosten, Komplexität und Enttäuschung.
Unternehmen, die mit einem erfahrenen KI Dienstleister arbeiten, bekommen:
- messbaren Nutzen
- sichere Prozesse
- technische Klarheit
- zukunftsfähige Systeme
- weniger Aufwand – mehr Wirkung
Wenn Sie erfahren möchten, wie KI in Ihrem Unternehmen produktiv eingesetzt werden kann, begleiten wir Sie gerne.
Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, KI strategisch und professionell einzusetzen.