Automatisierung und KI: Was löst den Schritt aus?
Automatisierung bedeutet, dass Software festgelegte Arbeitsschritte ausführt. Beispiel: Eine Nachricht mit einer bekannten Kundenkennung erhält die zugehörige Ablage. Die Bedingung und die anschliessende Aktion sind vorgegeben. Ob dafür KI verwendet wird, hängt von der jeweiligen Umsetzung ab.
KI ist ein Oberbegriff für unterschiedliche Verfahren. In unserem Beispiel könnte ein trainiertes Modell den Inhalt einer unbekannten Nachricht einordnen: Rechnung, Rückfrage oder Reklamation. Das Modell erzeugt eine Einschätzung anhand gelernter Muster.
Für die Planung ist die konkrete Aufgabe hilfreich. Soll das System eine vorhandene Kennung übernehmen oder die Bedeutung eines frei formulierten Textes einschätzen? Daraus ergibt sich, welche Technik ihr prüfen müsst und welche Fehlerfälle im Test vorkommen sollten.
Sprachmodell und RAG: Welche Informationen werden genutzt?
Ein Sprachmodell, oft LLM genannt, verarbeitet und erzeugt Sprache. Es kann beispielsweise die Angaben eines lesbaren Rechnungstextes in Felder übertragen: Firma, Betrag und Datum. Das Ergebnis muss zu den Angaben im Original passen. Wie gut das gelingt, hängt unter anderem vom Dokument und der gewählten Umsetzung ab.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei sucht ein System passende Inhalte in ausgewählten Quellen und gibt sie dem Sprachmodell als zusätzlichen Kontext mit. Das können freigegebene Firmenunterlagen sein. Dieses Prinzip verbindet die Suche mit dem Erzeugen einer Antwort.
Beispiel: Zur Rechnung wird der passende Lieferantenstammsatz abgerufen. Dort steht, unter welcher Bezeichnung die Firma bei euch geführt wird. Dafür müssen die richtigen Quellen zugänglich und aktuell sein. RAG allein garantiert keine richtige Antwort. Ohne bereitgestellte Quellen arbeitet ein Modell mit dem vorhandenen Kontext und seinem erlernten Wissen; ein Internetzugriff muss gesondert vorhanden sein.
Agent und Halluzination: Handlung und Prüfung
Ein Agent kann mit einem Sprachmodell nächste Schritte auswählen und Werkzeuge aufrufen. Bei der Rechnung könnte er etwa nach einem passenden Auftrag suchen und anschliessend einen Buchungsvorschlag vorbereiten. Anthropic unterscheidet solche Abläufe von Workflows, deren Schritte vorab festgelegt sind.
Ein Agent kann an einem vereinbarten Punkt auf eine menschliche Freigabe warten. Welche Zugriffe er hat und welche Handlungen er selbst ausführen darf, wird für den konkreten Einsatz festgelegt. Die Bezeichnung Agent sagt darüber allein wenig aus.
Halluzination bezeichnet eine plausibel formulierte, falsche oder erfundene Ausgabe. Beispielsweise könnte ein Sprachmodell eine Rechnungsnummer nennen, die im Original fehlt. NIST beschreibt dieses Verhalten als Confabulation. Für unser Beispiel gilt deshalb: Belege müssen sichtbar sein, fehlende Werte bleiben offen und vor einer Zahlung prüft eine verantwortliche Person die Angaben.
Die Begriffe im nächsten Angebot anwenden
Meine Entscheidungsregel: Übersetzt jeden Begriff in einen sichtbaren Arbeitsschritt. Lasst euch zeigen, welche Daten hineingehen, welches Ergebnis herauskommt und wer es bestätigt. Bei einem Agenten gehört auch dazu, wo er selbst wählen darf und wann er anhält.
Verwendet für die Besprechung ein eigenes Beispieldokument ohne vertrauliche Angaben. Geht gemeinsam durch, was bei fehlendem Betrag, unbekanntem Lieferanten oder widersprüchlichen Angaben passieren soll. So wird aus dem Vokabular eine konkrete Anforderung.
Die sechs Begriffe sind eine Orientierung für Gespräche. Anbieter verwenden sie teilweise unterschiedlich. Haltet deshalb die vereinbarte Funktion und die Grenzen schriftlich fest. Danach könnt ihr das fertige System am selben Beispiel prüfen.
Aus der Praxis
Spesen per Foto erfassen und abrechnen