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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ ODER DOCH KONTEXTUALISIERTE INTELLIGENZ?

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Large Language Modelle, was die meisten unter Künstlicher Intelligenz (KI) verstehen, haben ein tiefes Verlangen danach, auf Eingaben mit passenden Ausgaben zu reagieren. „Verlangen“ mag übertrieben klingen, aber es ist die Natur der Sache: Ein riesiger Wissensspeicher, der auf nahezu jede Eingabe eine Antwort generieren kann. Und das in unzähligen Formen – sei es Text, Bilder, Videos oder sogar Programmcode und maschinenlesbare Daten.

Warum spielt das plötzlich eine so große Rolle?

Wir verbringen immer mehr Zeit damit, KI-Systemen den bestmöglichen Kontext zu liefern, damit sie die bestmögliche Antwort liefern. Das hat sogar zur Entstehung neuer Berufsgruppen wie dem „Prompt-Engineering“ geführt. Dabei gilt stets die Faustregel: Guter Input rein, guter Output raus.

Aber wenn wir von KI sprechen, denken die wenigsten an die Buchhaltungssoftware, den Social-Media-Manager, die Musiksoftware oder gar den Backofen. Und doch sind sie alle auf ihre Weise „intelligent“ – denn sie kennen ihren Kontext oft besser als der Mensch selbst.

Der Wert von Kontext in der Intelligenz

Das Entscheidende ist nicht die Intelligenz an sich, sondern die Fähigkeit, in einem bestimmten Kontext sinnvoll zu agieren. Eine spezialisierte Buchhaltungssoftware kennt steuerliche Vorschriften und Buchungsregeln, ein Social-Media-Manager weiß, wann welcher Content am besten performt, und ein smarter Backofen erkennt, welche Temperatur für welches Gericht optimal ist. Diese Systeme müssen nicht allgemeine Fragen beantworten oder abstrakte Konzepte verstehen – sie sind in ihrem jeweiligen Bereich kontextualisiert intelligent. Deshalb sind Softwarehersteller gefragt, ihre Anwendungen so zu gestalten, dass sie den spezifischen Kontext ihrer Nutzer optimal erfassen und KI passend für intelligente Verarbeitung nutzen können.

    KI als Werkzeug, nicht als Allwissende Instanz

    Die Faszination für generative KI-Modelle darf nicht darüber hinwegtäuschen, dass der wahre Fortschritt in der Digitalisierung in kontextsensitiven Systemen liegt. Die Kombination aus spezialisierter Software und KI-gestützter Analyse ermöglicht es Unternehmen, effizienter zu arbeiten, Vorhersagen zu treffen und bessere Entscheidungen zu fällen.

    Letztlich zeigt sich: Künstliche Intelligenz ist nur so gut, wie der Kontext, in dem sie arbeitet. Vielleicht sollten wir also weniger von „KI“ sprechen – und mehr von „Kontextualisierter Intelligenz“.

    Die Rolle von Agenten

    Derzeit liegt der Zusammenbau von verschiedenen Kontexten im Trend – kleine Bausteine, die verschiedene Kontexte bereitstellen und entsprechend verarbeiten. Doch auch das wird sich mehr und mehr zu einer technischen statt einer rein fachlichen Lösung entwickeln. In Zukunft könnten KI-Agenten nicht nur Kontexte kombinieren, sondern auch eigenständig priorisieren, optimieren und situativ anpassen, um eine noch effizientere und flexiblere Nutzung zu ermöglichen.

    Allerdings sind kontextuelle Agenten keine völlig neue Erfindung. Systeme wie Buchhaltungssoftware, Social-Media-Manager, Musiksoftware oder intelligente Haushaltsgeräte stellen diese Kontexte bereits zur Verfügung und nutzen seit Jahren spezialisierte Algorithmen, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Der Unterschied liegt in der zunehmenden Vernetzung dieser Systeme und ihrer Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich dynamisch an neue Herausforderungen anzupassen. Der entscheidende Fortschritt besteht jedoch darin, die Intelligenz der LLMs sinnvoll zu nutzen und sie gezielt in bestehende kontextuelle Systeme zu integrieren.