Anwendungsfall · Individuelle KI

---

Früher tagelange Arbeit, jetzt Sekunden: Text-Klassifizierung per KI

Wie man mit individuellen KI-Modellen Kosten und Nerven sparen kann

Repetitive Fleißarbeit, die gemacht werden muss, aber keiner gerne macht, gibt es in jedem Unternehmen. Die Klassifizierung, Codierung oder Vercodung von Text in einzelne Klassen ist genau so eine Tätigkeit.

Offene Nennungen, Freitext, kommen oft vor und können meistens einfacher oder überhaupt erst ausgewertet werden, wenn diese in Klassen überführt werden.

Typische Anwendungsfälle:

• Markt- und Sozialforschung: Freitextantworten automatisch Themen und Codes zuordnen
• Berufs- und Produktklassifikation: Bezeichnungen in etablierte oder interne Klassifikationssysteme einordnen
• Postfach-Routing: Nachrichten nach Thema, Dringlichkeit oder zuständiger Abteilung verteilen
• Kundenfeedback: Bewertungen, Beschwerden und Verbesserungsvorschläge strukturiert auswerten
• Dokumentenverarbeitung: Dokumente nach Typ, Inhalt oder Bearbeitungsbedarf klassifizieren

LLMs: Jack of All Trades - Master of None?

LLMs sind für viele Dinge großartig, aber sie sind oft Generalisten. Für einfache, generische Klassifizierungen können sie ausreichen, man braucht nicht immer eine individuelle KI. Hier helfe ich auch gerne mit der Anbindung an einen Anbieter wie OpenAI oder Anthropic, so kann man die Entwicklungskosten reduzieren. Wenn es um einen unternehmensinternen Prozess geht, eine Klassifizierung die immer gleich ablaufen soll, ein komplexes Klassifizierungsschema mit hunderten oder tausenden Klassen reichen LLMs oft nicht aus. Und wenn es interne Klassifizierungsschemata sind, dann kann ein LLM in der Regel nicht liefern.

Dann ist es notwendig eine individuelle KI zu trainieren, die zuverlässig, schnell und konsistente Ergebnisse liefert.

Kosten und Geschwindigkeit sind der Hebel

Insbesondere im Pre-ChatGPT-Zeitalter schaute man in ratlose und entgeisterte Gesichter, wenn man vor der Entwicklung der individuellen KI eröffnete: „100% Genauigkeit werden wir nicht erreichen können.“ Mittlerweile hat sich das zum Glück rumgesprochen. In der Regel kommt die Genauigkeit der KI jedoch an die der manuellen, menschlichen Bearbeitung ran, vorausgesetzt die Quantität und Qualität der Trainingsdaten sind gut. Nicht selten ist die KI konsistenter als der Mensch. Der große Hebel ist jedoch nicht die Genauigkeit, sondern die Kosteneinsparung und Geschwindigkeit. Hier können riesige Datenmengen von hunderttausenden in Sekunden ausgewertet werden, wo ein Mensch früher Wochen gebraucht hat.

Die Kosten der Entwicklung der individuellen KI können sich also schnell amortisieren - dies kann man im Vorfeld abschätzen.

Über 10 Jahre Erfahrung in dem Bereich

Ich habe schon vor über 10 Jahren mein erstes neuronales Netzwerk entwickelt und tue dies seitdem regelmäßig für Kunden.

Kostenlos Anwendungsfall prüfen lassen

Wie läuft so eine Zusammenarbeit ab? Wie lange dauert es?

1. In einem kostenlosen Erstgespräch prüfen wir, ob sich Ihr Anwendungsfall für eine automatisierte Textklassifizierung eignet.
2. Wir betrachten das Klassifikationsschema, vorhandene Beispieldaten und die gewünschte Qualität.
3. Sie senden einen repräsentativen Ausschnitt der Trainingsdaten.
4. Sie erhalten ein Angebot mit Leistungsumfang, Zeitrahmen und geplanter Bereitstellungsform.
5. Die Trainingsdaten werden durch Sie bereitgestellt, ich bereite sie auf und prüfe final die Eignung.
6. Ich entwickle und trainiere das Modell und messe die Qualität.
7. Wir besprechen die Ergebnisse und entscheiden, ob weitere Optimierungen sinnvoll sind.
8. Das fertige Modell wird beispielsweise als Modelldatei, API oder integriert in eine Webanwendung bereitgestellt.

Dieser Prozess kann je nach Komplexität, Trainingsdaten und Verfügbarkeit wenige Tage oder Wochen dauern.

Ein erstes Pilotprojekt zur Entwicklung und Bewertung eines individuellen Klassifikationsmodells beginnt in der Regel bei 5.000 Euro netto. Die Kosten einer produktiven Integration hängen unter anderem von der Datenaufbereitung, der gewünschten Bereitstellungsform und der vorhandenen Systemlandschaft ab.