Mit AI-Mythen aufräumen: Budget, Genauigkeit und Anpassung

Kann AI zu Ihrer Institution passen? Bedenken in Bezug auf Budget, Genauigkeit und Anpassung

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In Teil 1 haben wir die grundlegenden Bedenken behandelt, die Institutionen gegenüber KI haben - Datensicherheit, ROI und Integration. Im Laufe der Zeit haben wir auch andere häufige Einwände gehört, wie z. B.: finanzielle Unvorhersehbarkeit, Risiken von KI-Halluzinationen und die Befürchtung, dass sich KI nicht an institutsspezifische Bedürfnisse anpassen kann. Hier gehen wir auf diese Herausforderungen ein und zeigen, wie menschenzentrierte KI - die auf Ihr Institut zugeschnitten ist - effektiv angehen kann.

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Ist KI zu unberechenbar für unser institutionelles Budget?

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Eine immer wiederkehrende Sorge, die wir von Partnern hören, ist, dass die KI-Kosten unerwartet schwanken können, insbesondere bei verbrauchsbasierten Preismodellen, bei denen die Gebühren von der Anzahl der API-Aufrufe, Trainings-Tokens oder der Rechenzeit abhängen. 

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• "Wie können wir diese nutzungsbasierte KI-App budgetieren? "
• "Wie können wir die Nutzung durch unsere Studenten und Dozenten vorhersagen?" 
• "Wir haben Angst vor unerwarteten Kosten und überraschenden Gebühren - wie soll man damit umgehen? 

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Diese Variabilität kann in Zeiten intensiver Nutzung oder Tests zu einem sprunghaften Anstieg der Ausgaben führen.

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• In einem kürzlich erschienenen Artikel wurde darauf hingewiesen, dass die Verantwortlichen im Bildungswesen oft Schwierigkeiten haben, die Energie- und Computerkosten im Zusammenhang mit KI-Implementierungen vorherzusagen
• Die Lizenzgebühren für KI können je nach Art und Größe der Einrichtung variieren. Größere Einrichtungen können unternehmensweite Lizenzvereinbarungen mit Mengenrabatten aushandeln, während kleinere Einrichtungen möglicherweise Schwierigkeiten haben, sich bestimmte Tools zu leisten oder darauf zuzugreifen. 
• Ein weiterer Grund für die Preisschwankungen ist die Komplexität und Raffinesse der KI-Anwendung, wobei fortschrittlichere Systeme höhere Preise verlangen. 
• Darüber hinaus können Open-Source- oder kundenspezifische Lösungen günstigere Alternativen zu kommerziellen Closed-Source-Optionen bieten.

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Warum vorhersehbare KI-Implementierungskosten im Hochschulbereich wichtig sind

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• Universitäten sind auf mehrjährige Budgets angewiesen, nicht auf eine flexible Abrechnung in Echtzeit.
• Die Beschaffungszyklen begünstigen Lizenzen mit Festpreisen; Verbrauchsmodelle bringen Risiken mit sich.
• Die finanzielle Führung strebt nach stabilen Kostenstrukturen, insbesondere für strategische Instrumente wie Software für die Studentenbindung und Strategien für die Studentenbindung an Universitäten.
  
  

Der von LearnWise empfohlene Ansatz: Feste jährliche Lizenzierung

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Die Bereitstellung eines einrichtungsweiten Zugangs zu einem pauschalen Jahrestarif auf der Grundlage der Anzahl der Studenten und Dozenten an Ihrer Einrichtung gewährleistet:

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• Vorhersehbare Ausgaben, keine überraschenden Token-Überschreitungen
• Anpassung der Beschaffung und unkomplizierte Erneuerungszyklen
• Budgetplanung mit Übersicht und Kontrolle
• Vertrauen in die Vorhersehbarkeit der Kosten, was die Finanzierung von Initiativen zur Förderung von Studenten und Engagement erleichtert

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Wenn die Preisgestaltung transparent und stabil ist, können Institutionen getrost in KI-gestützte Plattformen zur Einbindung von Studenten ohne Angst vor ausufernden Kosten.

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Können wir darauf vertrauen, dass KI genau kommuniziert und Richtlinien beachtet?

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Beim Einsatz von KI in der Hochschulbildung ist eine der wichtigsten Fragen, ob generative Modelle sachlich korrekte Antworten geben und den Tonfall und die Kommunikationspolitik der Institution widerspiegeln können. Die Hauptsorge? Halluzinationen: wenn KI selbstbewusst falsche oder irreführende Informationen ausgibt.

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• Jüngste Untersuchungen zeigen, dass fast 27 % der LLM-Antworten einen gewissen Grad an halluzinierten Inhalten enthalten.
• KI-Halluzinations-Benchmarks zeigen, dass die Fehlerquoten erheblich variieren, von 15 % bis zu 59 % bei verschiedenen Modellen.

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Dieses Problem ist nicht nur technischer Natur, sondern hat reale Auswirkungen auf das Vertrauen der Studierenden und die akademische Integrität. Obwohl Halluzinationen ein bekanntes Risiko bei großen Sprachmodellen (LLMs) sind, sind die Institutionen nicht machtlos, sie zu reduzieren.

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Müll rein, Müll raus: Die Notwendigkeit von Content Governance

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Bei LearnWise folgen wir dem Prinzip des GIGO: Garbage In, Garbage Out. Generative KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Wenn institutionelle Wissensdatenbanken oder Inhalte Dritter Ungenauigkeiten oder Verzerrungen enthalten, können diese in der KI-Ausgabe auftauchen. Aus diesem Grund helfen wir unseren Partnern bei der Erstellung von Protokollen zur Überprüfung von Inhalten, um sicherzustellen, dass das Quellmaterial sachlich, vielfältig und richtlinienkonform ist, bevor es überhaupt aufgenommen wird.

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Quellenverzerrung und die Rolle der Institutionen

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Eine weitere Ebene dieser Herausforderung ist die Verstärkung von Vorurteilen. Grundlegende Modelle (wie GPT oder Llama oder Claude) werden auf umfangreichen öffentlichen Internetdaten trainiert, die eingebettete gesellschaftliche Vorurteile enthalten können. Während LearnWise AI auf diesen Modellen aufbaut, unternehmen wir aktive Schritte, um die Vererbung von Vorurteilen abzuschwächen, indem wir:

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• Den Institutionen die Möglichkeit geben, ihre eigenen maßgeblichen Quellen zu definieren und zu kuratieren
• Anwendung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle zur Wahrung angemessener Datengrenzen
• Anleitung der Kunden bei der Prüfung von Inhalten, um unbeabsichtigte Verzerrungen zu erkennen und zu verringern
• Bereitstellung von Inhaltsfiltern und Moderation für unangemessenes, nicht konformes oder ausgrenzendes Material

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Wie unsere ethische KI-Richtlinie feststellt, wissen wir, wie wichtig es ist, klare Informationen über unsere Sicherheitspraktiken, Tools, Ressourcen und Verantwortlichkeiten innerhalb von LearnWise bereitzustellen, damit sich unsere Kunden sicher fühlen können, wenn sie uns als vertrauenswürdigen Anbieter wählen. Unser Sicherheitskonzept enthält detaillierte Informationen über unsere Maßnahmen zur Identifizierung und Minderung von Risiken, zur Implementierung von Best Practices und zur kontinuierlichen Entwicklung von Möglichkeiten zur Verbesserung.

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Minimierung von Halluzinationen durch strukturelle Schutzmaßnahmen

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Über die Inhaltshygiene hinaus wendet die Plattform strukturelle Schutzmaßnahmen an, die das Risiko von Halluzinationen verringern:

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• Datenhoheit: Institutionelle Daten werden niemals für die Nachschulung von Modellen verwendet
• Beschränkungen der Wissensbasis: KI-Antworten werden ausschließlich aus verifizierten Inhalten generiert
• Verwaltung der institutionellen Identität: Stellt sicher, dass die Zugriffsbeschränkungen den Kommunikationsprotokollen entsprechen
• Der Mensch im Kreislauf: Institutionen und Nutzer können verdächtige Ergebnisse markieren, um Modellverbesserungen auszulösen

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Diese Maßnahmen schaffen ein transparenteres, rechenschaftspflichtiges und institutionenorientiertes KI-Umfeld, das eine gesetzeskonforme Kommunikation unterstützt und Reputationsrisiken verringert.

Eine zweite große Sorge gilt der KI, die faktisch falsche oder vom Tonfall abweichende Ausgaben, so genannte Halluzinationen, erzeugt, und der Frage, ob sie mit institutionellen Standards, Data Governance und der Identität der Schüler in Einklang gebracht werden kann.

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• Jüngste Untersuchungen haben ergeben, dass fast 27 % der Antworten auf LLM-Studien in gewissem Maße halluzinierte Inhalte enthalten, wenn sie nicht durch echte Wissensquellen gestützt werden.
• KI-Halluzinations-Benchmarks zeigen, dass die Fehlerquoten erheblich variieren - von 15 % bis zu 59 % bei verschiedenen Modellen.

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Denken Sie daran: "Garbage in, garbage out". Wenn die KI ungenaue oder ungeprüfte Daten aufnimmt, spiegelt sich das in ihrer Ausgabe wider.

Wie wir Vertrauen und Genauigkeit aufbauen:

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• Geprüfte Informationsquellen: Jede Datenquelle wird vor der Aufnahme kuratiert und überprüft.
• Einbeziehung autorisierter Quellen: nur institutionelle Kanäle (LMS, Studentenportale, WordPress) speisen die KI
• Rollenbasierte Zugangskontrollen und Integration mit Identitätsmanagementsystemen
• Verwendung von erstklassigen LLMs, mehrstufigen Antwort-Pipelines mit bekannter Genauigkeit in akademischen Kontexten
• Garantierte Datenhoheit: Institutionelle Daten bilden niemals externe Modelle aus
• Wissensdatenbank-Kuratierung stellt sicher, dass KI-Antworten nur von maßgeblichen Quellen stammen
• Anpassung des Tons, um die Stimme der Institution widerzuspiegeln und das Engagement und die Glaubwürdigkeit zu stärken
  
  

Diese Protokolle unterstützen die verbesserte Fähigkeit, das Engagement der Studenten zu messen, eine konsistente institutionelle Kommunikation aufrechtzuerhalten und die KI-Chatbots für das Bildungswesen die Ihre Bildungsmarke und Ihre Richtlinien widerspiegeln.

Was ist, wenn unsere Institution einzigartige Bedürfnisse hat? Kann sich KI wirklich an uns anpassen?

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Ein weit verbreiteter Mythos besagt, dass KI starr oder generisch ist und keinen Raum für Anpassungen bietet. Heutige Systeme sind jedoch hochgradig erweiterbar und unterstützen unterschiedliche Komplexität, von der Planung von Bürozeiten bis hin zu domänenspezifischen Agenten.

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Wichtige Optionen für die institutionelle Anpassung:

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• Vollständiger API-Zugang für Interoperabilität und KI-zu-KI-Austausch
• Low-Code/No-Code-Tools für die schnelle Konfiguration durch Nicht-Entwickler
• Entwickler-SDKs für IT-Teams zur Erstellung maßgeschneiderter Erweiterungen
• Spezialisierte Module für kritische Vorgänge: Finanzhilfe, Triage für psychische Gesundheit, Zulassungsworkflows
• Nahtlose Übergabe zwischen allgemeiner Concierge-KI und spezialisierten Agenten
• Robuste Unterstützung für die Verwaltung des Lebenszyklus von Studenten, die die Verfolgung von Studenten von der Zulassung bis zum Abschluss ermöglicht

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Diese Systeme zwingen die Einrichtungen nicht zu Anpassungen, sondern ermöglichen die Anpassung von KI an die jeweilige Einrichtung und die Integration in bestehende Prozesse, sei es für die Kundenbindung, die Unterstützung oder die Benotungs- und Bewertungsprozesse.

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Ihre Institution steht an erster Stelle

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Diese häufigen Einwände - Unvorhersehbarkeit des Budgets, Genauigkeit der Kommunikation und mangelnde Anpassungsfähigkeit - sind verständlich, aber lösbar. Durch das Angebot:

• Lizenzierung zu festen Kosten
• Starke Datenverwaltung und -strategie
• Flexible Architektur, anpassbar an Ihre Einrichtung

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Genetische KI-Tools können zu menschenzentrierten Lösungen werden, die institutionelle Prozesse und digitale Umgebungen verbessern, anstatt sie zu stören.

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Wenn Sie herausfinden möchten, wie sich Gen AI-Lösungen nahtlos in Ihre Systeme integrieren lassen und wichtige Ziele wie Strategien zur Studentenbindung, die Optimierung von Personal und Schülerbetreuung und die Unterstützung von Lehrkräften in ihrem Benotungs- und Bewertungsprozesszu unterstützen, würden wir Ihnen gerne zeigen, wie. Buchen Sie eine persönliche Demo, um maßgeschneiderte Lösungen zu besprechen, die Ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen, oder kontaktieren Sie uns unter learnwise