Im Kontext von Machine Learning (ML) und der Implementierung von KI-Lösungen wird diskutiert, wann und wie ML sinnvoll eingesetzt werden kann. Traditionell wurde ML für vorhersehbare Muster in Kundenerfahrungen verwendet, doch die Entwicklung von generativer KI verändert diese Perspektive.
Wesentliche Überlegungen für die Entscheidung über ML-Implementierungen:
- Eingaben und Ausgaben: Verstehen, welche Eingaben (z. B. Kundenpräferenzen) und Ausgaben (z. B. generierte Playlists) notwendig sind.
- Kombinationen von Eingaben und Ausgaben: Je mehr Variationen benötigt werden, desto eher sollte ML anstelle von regelbasierten Systemen in Betracht gezogen werden.
- Mustererkennung: Wenn es Muster in den Eingaben und Ausgaben gibt, sind überwachtes oder halbüberwachtes ML oft kosteneffizienter als große Sprachmodelle (LLMs).
- Kosten und Präzision: LLMs können teuer sein und bieten nicht immer präzise Ergebnisse. In einigen Fällen sind überwachte Modelle oder regelbasierte Systeme die bessere Wahl.
Beispielhafte Kundenbedürfnisse und ML-Implementierungen:
Fazit:
Es ist wichtig, die spezifischen Kundenbedürfnisse sorgfältig zu bewerten und die Kosten sowie die Genauigkeit der Ergebnisse zu berücksichtigen, um kosteneffiziente und präzise Produkte zu entwickeln.