LLM im Unternehmen: Anwendungsfälle mit echtem Nutzen

§ 01Gute Anwendungsfälle

Support-Triage, Dokumentenextraktion, interne Wissenssuche, Entwurfserstellung und Qualitätsprüfung sind meist stärker als generische “KI-Assistenten”.

Die besten Szenarien haben klare Eingaben, klare Ausgaben und eine menschliche Prüfung bei sensiblen Entscheidungen.

§ 02RAG und Daten

Retrieval-Augmented Generation funktioniert nur, wenn Dokumente sauber, sinnvoll geteilt, aktuell und berechtigt sind. Das Modell ersetzt keine Informationsarchitektur.

Starten Sie mit einem kleinen vertrauenswürdigen Korpus, bevor Sie alle Dateiablagen des Unternehmens anbinden.

§ 03Kosten und Latenz

LLM-Kosten hängen von Tokenmenge, Modellwahl, Caching und Retry-Verhalten ab. Ein Prototyp für zehn Nutzer kann im Maßstab teuer werden.

Messen Sie Latenz und Kosten pro erfolgreich erledigter Aufgabe, nicht pro API-Aufruf.

§ 04Governance

Protokollieren Sie Prompts, Ausgaben, Quelldokumente und Feedback, soweit Richtlinien es erlauben. Ergänzen Sie Redaction für persönliche oder geschäftskritische Daten.

Bei regulierten Abläufen bleibt die finale Entscheidung beim Menschen, und die Rolle der KI wird klar dokumentiert.