LLM: Gamechanger oder nur Infrastruktur?

Ist das Large Language Model entscheidend für den Erfolg – oder nur austauschbare Infrastruktur?

KI ist im Business-Umfeld längst kein Buzzword mehr, sondern ein handfestes Werkzeug, das Unternehmen wettbewerbsfähiger macht. Doch wie wichtig ist das spezifische Large Language Model (LLM), das hinter einer KI-Anwendung steckt? Ist es der entscheidende Erfolgsfaktor – oder nur eine austauschbare Infrastruktur, vergleichbar mit dem Betriebssystem eines Textverarbeitungsprogramms oder dem Browser, mit dem eine Website aufgerufen wird?

Die Infrastruktur-Frage: LLM als „Betriebssystem“?

Stellen wir uns eine typische Business-Anwendung vor, zum Beispiel eine KI-gestützte Plattform für automatisierte Kundenanfragen. Spielt es für den Nutzer eine Rolle, ob das System auf GPT-4, Claude, Gemini oder einem Open-Source-Modell läuft? Wahrscheinlich nicht. Solange die Antworten relevant, präzise und schnell sind, interessiert sich kaum jemand für das Modell im Hintergrund – genau wie ein Word-Nutzer selten darüber nachdenkt, ob das Programm unter Windows oder macOS läuft.

Ähnlich ist es bei Websites: Ob jemand Chrome, Firefox oder Edge nutzt, beeinflusst das Nutzungserlebnis nur minimal. Entscheidend ist, dass die Seite funktioniert. Das LLM ist also oft nur die Basis – der eigentliche Mehrwert entsteht durch die Anwendung selbst.

Differenzierung durch das „Drumherum“ – nicht durch das Modell selbst

Das bedeutet jedoch nicht, dass LLMs unwichtig sind. Der eigentliche Mehrwert entsteht meist nicht durch das Modell selbst, sondern durch das, was um das Modell herum gebaut wird. Hier sind vier Bereiche, in denen Unternehmen ansetzen können, um echten Nutzen zu schaffen:

1. Integration in bestehende Workflows:
   Eine KI, die sich nahtlos in CRM-, ERP- oder Ticketing-Systeme einfügt, bietet mehr Wert als eine isolierte Chatbot-Lösung – egal, welches Modell sie nutzt. Ein Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen integrierte eine KI-Lösung in sein Kundenservice-System und reduzierte die Bearbeitungszeit von Anfragen um 40 %. Der Erfolg lag nicht am Modell, sondern an der reibungslosen Integration.
   
   
2. Feintuning und Domänenwissen:
   Standardmodelle sind gut, aber oft zu allgemein. Wer ein Modell mit unternehmensspezifischen Daten trainiert, schafft echten Mehrwert. Ein Finanzdienstleister nutzte beispielsweise ein Open-Source-LLM, das er mit internen Compliance-Richtlinien und Kundenfragen trainierte. Das Ergebnis: präzisere Antworten und eine höhere Kundenzufriedenheit.
   
   
3. Usability und Interaktionsdesign:
   Eine intuitive Nutzerführung und smarte Steuerung sind oft entscheidender als das zugrunde liegende Modell. Ein Beispiel: Eine Versicherungsfirma entwickelte einen KI-gestützten Assistenten, der Mitarbeiter durch komplexe Prozesse führt. Die Benutzerfreundlichkeit machte den Unterschied – nicht das Modell selbst.
   
   
4. Datenschutz und Compliance:
   In regulierten Branchen kann die Wahl des Modells (z.B. Open-Source-LLMs vs. proprietäre Cloud-Modelle) aus rechtlichen Gründen wichtig sein. Ein Pharmaunternehmen entschied sich für ein lokales Open-Source-Modell, um sensible Patientendaten zu schützen. Für den Endnutzer blieb die Anwendung jedoch entscheidend.

Zahlen und Fakten: Warum das „Drumherum“ den Unterschied macht

Laut dem McKinsey Global Survey on AI 2023 berichten Unternehmen, die KI nahtlos in ihre Workflows integrieren, von einer 20–50 % höheren Effizienz in Prozessen wie Kundenservice, Supply-Chain-Management und Personalwesen. Die Studie zeigt, dass der Erfolg von KI-Projekten stark davon abhängt, wie gut die Technologie in bestehende Prozesse eingebettet wird – und weniger davon, welches Modell genutzt wird.

Eine aktuelle Untersuchung von Gartner („Top Trends in Data and Analytics 2024“) betont, dass über 75 % der erfolgreichen KI-Initiativen ihren Erfolg auf die Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen zurückführen. Gartner hebt hervor, dass die Wahl des Modells oft zweitrangig ist, solange die Lösung auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.

Fazit: Das Modell ist austauschbar – der Use Case nicht

In den meisten Business-Anwendungen ist das LLM ein Werkzeug – nicht der Hauptwert. Die Differenzierung entsteht durch die Art und Weise, wie das Modell in eine Lösung eingebettet wird. Wer sich nur auf das „beste“ Modell verlässt, verpasst das eigentliche Erfolgspotenzial: die richtige Kombination aus Integration, Anpassung und Usability.

Drei Schritte, um die richtige KI-Strategie zu finden:

1. Analyse der bestehenden Prozesse:
   Identifizieren Sie Bereiche, in denen KI den größten Mehrwert schaffen kann.
   
   
2. Fokus auf Integration:
   Stellen Sie sicher, dass die KI-Lösung nahtlos in Ihre bestehenden Systeme passt.
   
   
3. Iterative Anpassung:
   Starten Sie mit einem Pilotprojekt und optimieren Sie die Lösung kontinuierlich.