Technische Due Diligence, KI-Evaluation und Governance.
Dieser Fehler erzeugt ausschliesslich falsch-negative Ergebnisse. Ein System, das schweigt, kann jahrelang genutzt werden und dabei umsichtig wirken.
Stellen Sie für die Schicht ein, die nicht kommoditisiert: Urteilsvermögen über Bauen oder Kaufen und die Fähigkeit zu prüfen, ob ein KI-Ergebnis trägt.
Soll eine Qualitätskennzahl das Verhalten eines Teams verändern, muss sie auf dem kritischen Pfad von etwas liegen, das dem Team ohnehin wichtig ist.
In jedem System mit KI lautet die Designfrage nicht, welches Modell ich nehme, sondern welcher Teil des Problems überhaupt kein Modell braucht.
Es klingt weniger interessant als ein Gespräch über Architektur. Es entscheidet aber, welche Startups mit Marge skalieren und welchen sie ausgeht.
Ein erheblicher Teil des operativen Risikos steckt nicht im Modell, sondern darin, wie es auf die Maschine gelangt, auf der es läuft.
Wer nach einem Termin für KI fragt, fragt nach zwei Dingen: was das Bauen kostet und was es kostet herauszufinden, ob es überhaupt möglich ist.
23 Vorfälle genügen für Muster und nicht für Grundraten. Reist diese Unterscheidung nicht mit der Zahl, produziert die Analyse Fehlinformation mit Ihrem Namen.
Die Frage bei der Bewertung eines Agenten ist nicht, was er kann, sondern was passiert, wenn er mittendrin unterbrochen wird. Das zeigt keine Demo.
Einen Sieger zu präsentieren, ohne den Abstand zum Zweiten zu nennen, verbirgt genau die Information, die die entscheidende Person braucht.
"Die Schweiz hat kein KI-Gesetz" ist wahr und irreführend zugleich. Der räumliche Anwendungsbereich erfasst, wer ein System auf den EU-Markt bringt — unabhängig vom Sitz.
Über- und Unterprognose kosten nicht dasselbe. Wer Prognosewerkzeuge nach MAPE bewertet, belohnt jenes, das eine Kennzahl optimiert, die beide Fehler gleichsetzt.
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