MP · Folge
· #692 · 05.06.26
KI-Datenanalyse: Warum generative KI bei Kundenfeedback versagt | UNCH151
Beschreibung
Hast du schon mal Kundenfeedback, Service-Tickets oder Marktberichte mit einer generativen KI analysiert und dich gefragt: „Kann ich diesen Ergebnissen eigentlich trauen?“
Die harte Wahrheit lautet: Wahrscheinlich nicht. Wer generative Sprachmodelle für statistische Analysen einsetzt, erhält oft Ergebnisse, die einem digitalen Münzwurf gleichen. Warum das kein Problem der Software-Version, sondern ein grundlegendes Architektur-Problem der Technologie ist, erfährst du in dieser Episode.
Ich habe Lukas Kauderer von licili eingeladen. Er hat ein umfassendes internes Benchmarking mit über 3.000 echten Kundenbewertungen durchgeführt und bringt nackte Zahlen mit. Wir räumen komplett auf mit dem aktuellen Berater-Buzzword-Bingo rund um Künstliche Intelligenz – direkt, sachlich und pragmatisch.
In dieser Folge erfährst du: Das 52%-Problem: Warum derselbe Prompt mit denselben Daten beim zweiten Durchlauf völlig andere Ergebnisse liefert.
Der Reihenfolge-Effekt: Wie eine bloße Randomisierung deiner Kundendaten die Analyse-Architektur komplett aus dem Tritt bringt.
Praktikant vs. Pinnwand: Eine einfache Metapher, die den Unterschied zwischen Generative AI und „Understanding AI“ sofort klarmacht.
Das Prisma-Modell: Wie eine intelligente Zweiteilung von strukturellen und inhaltlichen Ebenen dir endlich verlässliche Fakten für deine Geschäftsentscheidungen liefert.
Hör jetzt rein und erfahre, wie du deine Daten verlässlich analysierst, ohne auf statistische Luftschlösser hereinzufallen.
Die harte Wahrheit lautet: Wahrscheinlich nicht. Wer generative Sprachmodelle für statistische Analysen einsetzt, erhält oft Ergebnisse, die einem digitalen Münzwurf gleichen. Warum das kein Problem der Software-Version, sondern ein grundlegendes Architektur-Problem der Technologie ist, erfährst du in dieser Episode.
Ich habe Lukas Kauderer von licili eingeladen. Er hat ein umfassendes internes Benchmarking mit über 3.000 echten Kundenbewertungen durchgeführt und bringt nackte Zahlen mit. Wir räumen komplett auf mit dem aktuellen Berater-Buzzword-Bingo rund um Künstliche Intelligenz – direkt, sachlich und pragmatisch.
In dieser Folge erfährst du: Das 52%-Problem: Warum derselbe Prompt mit denselben Daten beim zweiten Durchlauf völlig andere Ergebnisse liefert.
Der Reihenfolge-Effekt: Wie eine bloße Randomisierung deiner Kundendaten die Analyse-Architektur komplett aus dem Tritt bringt.
Praktikant vs. Pinnwand: Eine einfache Metapher, die den Unterschied zwischen Generative AI und „Understanding AI“ sofort klarmacht.
Das Prisma-Modell: Wie eine intelligente Zweiteilung von strukturellen und inhaltlichen Ebenen dir endlich verlässliche Fakten für deine Geschäftsentscheidungen liefert.
Hör jetzt rein und erfahre, wie du deine Daten verlässlich analysierst, ohne auf statistische Luftschlösser hereinzufallen.