Building with AI

Wer die vier Framing-Fragen beantwortet, verschwendet keine Monate mit etwas, das niemand verlangt hat.

Nach oben skalieren ist einfach; einen überdimensionierten Chatbot wieder herauszureißen, ist schmerzhaft und öffentlich sichtbar.

Jede Stufe bringt Kosten und Komplexität mit sich. Steigen Sie also nur auf, wenn der einfachere Ansatz nachweislich scheitert.

Die beiden zu verwechseln ist der häufigste und teuerste Fehler, den Teams beim Aufbau von KI machen.

Große Context Windows verarbeiten ein paar Dokumente auch ohne den Overhead einer Retrieval-Pipeline.

Ein konkretes Testset ersetzt Meinungen durch eine ehrliche Zahl, die zeigt, was zu korrigieren ist.

Fünf Felder von zwanzig Lieferanten gehen diese Woche live; "alle Rechnungen" geht nie live.

Ein Audit repräsentativer, gelabelter und rechtlich nutzbarer Daten verhindert Demos, die bei unsauberen realen Inputs zusammenbrechen.

Wer den Score über die Zeit verfolgt, erkennt stille Regressionen, bevor sie unbemerkt in Produktion gehen.

Keys wie Passwörter zu behandeln verhindert, dass sie versehentlich offengelegt werden, wenn Sie Code teilen.

Guardrails und menschliche Bestätigung verhindern, dass fehlerhafte oder manipulierte Agenten irreversiblen Schaden anrichten.

Eine begrenzte, geloggte Loop verhindert außer Kontrolle geratene Agenten und zeigt genau, was tatsächlich passiert ist.

Klassifikation auf einem kleinen Modell kann fünfzigmal günstiger sein, bei vernachlässigbarem Qualitätsverlust.

Wer später zwischen Claude, GPT oder Pinecone wechseln will, spart sich einen teuren kompletten Rebuild.