In der aktuellen Diskussion über künstliche Intelligenz (KI) dominiert häufig die Vorstellung, dass massive Datenmengen nötig sind, um KIs leistungsfähig zu machen. Doch ein grundlegender Wandel zeichnet sich ab: KIs benötigen zukünftig für spezialisierte Aufgaben nur noch wenige Beispiele und spezifische Inhalte, um ihre Arbeit präzise und effizient zu verrichten. Dieser Paradigmenwechsel basiert auf einer neuen Architektur, die zwischen großen „Basismodellen“ und spezialisierten Anwendungen unterscheidet, ergänzt durch Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Systemprompts und gezieltes Promptengineering.
Diese Entwicklungen ermöglichen es, KIs so zu trainieren, dass sie spezifische Aufgaben mit hoher Präzision erledigen können, ohne dass dafür Millionen von Datenpunkten nötig sind.
Basismodelle und spezialisierte Feinabstimmung: Eine neue Architektur
Große KI-Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) oder BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) wurden mit extrem umfangreichen Datensätzen trainiert, die riesige Textmengen aus diversen Themenbereichen umfassen. Diese Trainingsphase ist aufwendig und datenintensiv, aber sie bildet das Grundgerüst, auf dem spezialisierte Anwendungen aufbauen können. Solche Basismodelle verfügen bereits über ein breites Sprachverständnis, eine Art „Allgemeinwissen“ und die Fähigkeit, komplexe Beziehungen zu erkennen und Schlüsse zu ziehen.
Nun kommt der entscheidende Schritt: Diese Basismodelle müssen nicht immer wieder von Grund auf mit großen Datenmengen trainiert werden. Stattdessen erfolgt ein sogenanntes „Fine-Tuning“ – eine spezialisierte Feinabstimmung, die mit wenigen gezielten Beispielen durchgeführt wird. Für die spezifische Anwendung eines Basismodells, etwa im Bereich der Steuerberatung, wird das Modell lediglich mit relevanten Fachtexten und Beispielen angepasst. Während das Basismodell allgemeines Sprachverständnis bereitstellt, kann durch Fine-Tuning die Präzision auf das erforderliche Niveau gehoben werden. So entsteht eine spezialisierte KI, die ihre Aufgabe effizient und mit hoher Genauigkeit erledigen kann.
Weniger ist mehr: Die Rolle von RAG
Eine Schlüsseltechnik, die den Bedarf an Daten weiter reduziert, ist „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG). Anstatt die spezialisierte KI mit allem Wissen zu „überladen“, ermöglicht RAG, dass die KI Informationen gezielt aus einer strukturierten Wissensbasis oder Datenbank abruft, wenn eine Anfrage dies erfordert. Dies ähnelt dem Konzept des „Nachschlagens“ und reduziert die Notwendigkeit, dass die KI alles im Voraus lernen und abspeichern muss.
Stellen wir uns vor, eine spezialisierte KI für Steuerberater soll eine komplexe Frage zur Unternehmensbesteuerung beantworten. Anstatt alle Steuerregelungen auswendig zu kennen, kann die KI mit RAG direkt auf eine Datenbank zugreifen, in der die aktuellsten Regelungen und Gesetze gespeichert sind. Bei Bedarf holt sich das Modell also die benötigten Informationen in Echtzeit und integriert sie in die Antwort. Dieser Ansatz reduziert die erforderlichen Datenmengen erheblich und gewährleistet dennoch höchste Präzision.
Systemprompts und Promptengineering: Die KI gezielt steuern
Mit der Verfeinerung der Modelle und Techniken spielt auch die Art und Weise, wie wir KIs anweisen und konfigurieren, eine immer zentralere Rolle. Hier kommen Systemprompts und Promptengineering ins Spiel.
Ein Systemprompt ist eine Anweisung, die der KI den Rahmen und Kontext ihrer Aufgabe definiert. Ein Beispiel: „Du bist eine KI für Steuerberatung und sollst Fragen zur Finanzbuchhaltung beantworten.“ Diese Art von Instruktion hilft dem Modell, sich auf die relevanten Aspekte zu konzentrieren und Kontextwissen anzuwenden. Systemprompts sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI konsistent und relevant auf Anfragen antwortet.
Promptengineering geht noch einen Schritt weiter und beinhaltet die gezielte Gestaltung der Eingaben (Prompts), um die gewünschte Antwort von der KI zu erhalten. Hier geht es darum, das Modell so zu „führen“, dass es genau die Informationen hervorbringt, die für die jeweilige Anwendung notwendig sind. Die Art und Weise, wie Fragen formuliert werden, beeinflusst die Antworten. Promptengineering kann helfen, die gewünschte Antwort mit minimalem Aufwand und ohne umfangreiche Trainingsdaten zu erreichen. Ein gut gestalteter Prompt könnte für die Steuer-KI beispielsweise lauten: „Erkläre mir die Schritte zur Erstellung eines Jahresabschlusses nach den aktuellen deutschen Steuergesetzen.“ Durch diesen gezielten Input wird die KI optimal genutzt, ohne dass dafür große Datensätze erforderlich sind.
Warum das alles für Unternehmen wichtig ist
Die Fähigkeit, spezialisierte KIs mit minimalen Datenmengen und gezielten Prompts zu trainieren und anzuwenden, hat weitreichende Auswirkungen. Unternehmen, wie etwa Steuerkanzleien, profitieren auf vielfältige Weise von dieser neuen Generation der KI. Die Spezialisierung der KIs auf bestimmte Tätigkeitsbereiche ermöglicht es den Unternehmen, Routineaufgaben wie die Finanzbuchhaltung und Steuererklärungen zunehmend zu automatisieren. Gleichzeitig gewinnen sie neue Kapazitäten für anspruchsvollere Aufgaben wie die Beratung und Prüfung.
Ein zukunftsfähiges KI-Modell für Steuerkanzleien kann z. B. einfache Aufgaben automatisieren und so den Fachkräftemangel entschärfen. Kanzleien haben dann mehr Ressourcen für Tätigkeiten, die menschliches Know-how erfordern. Diese Aufgaben lassen sich übrigens oft gut im Homeoffice erledigen. Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, diese Transformation als Chance zu begreifen, statt sie als Bedrohung zu sehen.
Fazit: Weniger Daten, mehr Effektivität und ein stärkeres Teamgefühl
Die KI-Entwicklung bewegt sich rasant weiter, und das Zeitalter der massiven Datenmengen könnte bald abgelöst werden durch zielgerichtete Modelle, die mit wenigen, dafür aber relevanten Informationen arbeiten. Techniken wie Fine-Tuning, RAG, Systemprompts und Promptengineering ermöglichen es, KIs präzise und effizient für spezifische Anwendungsfälle zu konfigurieren. Diese Entwicklung reduziert nicht nur die Datenanforderungen, sondern steigert auch die Anpassungsfähigkeit und Effizienz der KI-Systeme.
In der Steuerberatung und vielen anderen Bereichen ergibt sich dadurch eine Gelegenheit, das Team so zu gestalten, dass es den Veränderungen gewachsen ist und auch aus dem Homeoffice als Einheit agiert. So bleibt der Mensch wertvoller Bestandteil der Wertschöpfungskette – nicht durch Routinearbeiten, sondern durch kreatives Denken, Beratung und menschliches Miteinander.