{"id":62107,"date":"2024-01-30T08:00:00","date_gmt":"2024-01-30T16:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sumologic.com\/blog\/generative-ki-das-neueste-beispiel-fuer-systeme-der-erkenntnis"},"modified":"2025-11-30T19:45:38","modified_gmt":"2025-12-01T03:45:38","slug":"generative-ai-latest-example-systems-of-insight","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.sumologic.com\/de\/blog\/generative-ai-latest-example-systems-of-insight","title":{"rendered":"Generative KI: Das neueste Beispiel f\u00fcr Systeme der Erkenntnis"},"content":{"rendered":"\n
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\"Generative<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Man kann mit Sicherheit sagen, dass die generative KI und die Einf\u00fchrung von GPT4 im Jahr 2023 die gr\u00f6\u00dfte Aufregung \u2013 und Angst \u2013 in der Tech-Welt ausgel\u00f6st haben
\n . Das ist angesichts der m\u00f6glichen Anwendungsbereiche und der Benutzerfreundlichkeit nicht \u00fcberraschend. Sogar Schulkinder nutzen es!\n<\/p>\n

Es ist das Hauptgespr\u00e4chsthema auf gro\u00dfen Tech-Konferenzen und in Publikationen, in den Vorstandsetagen von Unternehmen, in
\n Produkt- und Engineering-Teams und sogar bei Familien am Esstisch \u2013 aber vielleicht auch nur in meiner Familie
\n . Bei so viel Interesse und Besorgnis sollte es niemanden \u00fcberraschen, wenn n\u00e4chstes Jahr um diese Zeit jedem Team im Unternehmen die Frage nach Effizienzsteigerungen gestellt wird
\n .<\/p>\n

Was bedeutet es also, vorbereitet zu sein? Bei Sumo Logic haben wir uns diese Fragen als Ausgangspunkt gestellt
\n , um sicherzustellen, dass wir 2024 und in den kommenden Jahren einen Mehrwert f\u00fcr unsere Kunden schaffen und bieten.<\/p>\n\n\n\n

KI-Halluzinationen: Feature oder Fehler?<\/h2>\n\n\n\n

In einer k\u00fcrzlichen Produktbesprechung bemerkte einer meiner Datenwissenschaftler, dass er gar nicht wusste, dass unsere Abfragen auf diese Weise funktionieren
\n . Wir m\u00fcssen uns nat\u00fcrlich fragen, was an generativer KI dieses Ma\u00df an Kreativit\u00e4t erm\u00f6glicht. Ich behaupte, dass dies daran liegt, dass
\n die Technologie halluzinieren und Dinge ausprobieren kann, die als au\u00dferhalb der Norm gelten. Wenn wir Halluzinationen als
\n einen zu behebenden Fehler behandeln, k\u00f6nnten wir versehentlich die F\u00e4higkeit der Technologie, Kreativit\u00e4t, Einsicht und sogar
\n Innovation einzubringen, zunichte machen.<\/p>\n

Die meisten Gespr\u00e4che \u00fcber KI-Halluzinationen l\u00f6sen auf dem Markt Angst aus, aber ich behaupte, dass der wahre Schuldige nicht
\n die Halluzination ist, sondern der Ton. Das gr\u00f6\u00dfte Problem mit ChatGPT ist, dass es seine Antworten so definitiv darstellt.
\n Bei der Ideenfindung und beim Brainstorming muss man in der Regel kreativ sein und Raum f\u00fcr Irrt\u00fcmer lassen.<\/p>\n

Wenn wir unseren KI-Brainstorming-Partner nicht mehr als Wahrheitsvermittler, sondern als Kreativit\u00e4tspartner behandeln, k\u00f6nnen wir
\n darauf hinarbeiten, unglaublich schwierige neue Probleme f\u00fcr Kunden zu l\u00f6sen, indem wir die nat\u00fcrlichen St\u00e4rken dieser Technologie nutzen,
\n zu denen auch ihre Halluzinationen geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n

Systeme der Aufzeichnung vs. Systeme der Erkenntnis<\/h2>\n\n\n\n

Wenn wir akzeptieren, dass generative KI nicht die Quelle einer endg\u00fcltigen Antwort f\u00fcr unsere Kunden ist, welche zus\u00e4tzlichen
\n Technologien m\u00fcssen wir dann einsetzen? An dieser Stelle sind Aufzeichnungssysteme von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n

Ein Aufzeichnungssystem ist die ma\u00dfgebliche Datenquelle, Tatsache oder Information. Es ist das, was heute das typische IT-System
\n antreibt, z. B. Logs, Datenbanken, Service Maps, Integrationen, Stammeswissen usw. In diesem Fall gilt: Je
\n mehr Daten Sie mit dem System verbinden k\u00f6nnen, desto leistungsf\u00e4higer kann es werden.<\/p>\n

Da es sich um die ma\u00dfgebliche Information, eine \u201eQuelle der Wahrheit\u201c handelt, muss sie auch zu 100 % richtig sein. Aber es ist schwer,
\n sie in Echtzeit zu verwalten und zu nutzen, und deshalb sind automatische Generierung und automatische Erkennung f\u00fcr Datensysteme so
\n wichtig.<\/p>\n

Der Begriff \u201eSingle Source of Truth\u201c ist zwar schon lange bekannt, aber f\u00fcr Entwickler, Sicherheits- und Betriebsteams
\n ist er oft sehr viel vager. Aus diesem Grund sind Logs von entscheidender Bedeutung und dienen
\n als atomare Wahrheitsebene<\/a> \u2013 Logs sind das einzige Artefakt, das auf nat\u00fcrliche Weise und automatisch von
\n Anwendungen und Infrastrukturen generiert wird, und damit ist eine offensichtliche Grundlage f\u00fcr ein System der Aufzeichnung.<\/p>\n

In der Zwischenzeit betrachte ich generative KI als so etwas wie ein \u201eSystem der Erkenntnis\u201c, bei dem die Technologie
\n zus\u00e4tzliche Erkenntnisse liefern kann, die man vorher nicht hatte.<\/p>\n

In einer fr\u00fcheren Position musste ich zum Beispiel eine 60-min\u00fctige Pr\u00e4sentation \u00fcber \u201eInnovation\u201c vor einem Raum voller Praktikanten
\n und Mitarbeiter halten. Ohne eine Vorstellung davon zu haben, was ich pr\u00e4sentieren sollte, tat ich, was jeder von uns tut. Ich ging zu Google und tippte
\n \u201eInnovation\u201c in die Suchleiste ein und scrollte dann durch tonnenweise Websites, Bilder und Videos. Schlie\u00dflich entdeckte ich
\n ein Bild einer Schildkr\u00f6te mit Formel-1-Reifen, das mir als Teil meiner Pr\u00e4sentation diente.<\/p>\n

Ich habe zwar nicht nach \u201eSchildkr\u00f6te mit Formel-1-Reifen\u201c gesucht, aber es hat mich bei meiner Arbeit inspiriert \u2013 so wie die Google-Suche mein
\n Denken inspiriert hat, kann die KI ihr System von Erkenntnissen nutzen, um eine Denkpartnerschaft zu schaffen, die \u00fcber die reine Suche hinausgeht.<\/p>\n

Durch die Kombination von Aufzeichnungs- und Erkenntnissystemen werden wir neue L\u00f6sungen schaffen, die den Kunden definitive
\n Antworten auf ihre eigenen Daten geben k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Was bedeutet das f\u00fcr Entwickler, Betriebs- und Sicherheitsteams?<\/h2>\n\n\n\n

Es ist eine aufregende und zugleich gef\u00e4hrliche Zeit in der Technologie- und Softwarebranche. Ich denke, Unternehmen wie Microsoft und GitHub haben es
\n richtig gemacht, wenn sie die Namenskonvention \u201eCopilot<\/a>\u201c
\n verwenden, da der Name darauf hindeutet, dass die Technologie Ihnen hilft, Ihre Arbeit besser zu erledigen \u2013 und nicht versucht, Sie zu ersetzen.\n<\/p>\n

Ich kann mir vorstellen, dass \u00e4hnliche Innovationen in Bereichen wie Testen, Observability und Sicherheit entstehen, wenn die kritische
\n Verbindung zwischen Aufzeichnungssystemen und Erkenntnissen gefestigt wird. Es k\u00f6nnte ein schnelleres Onboarding bedeuten, vor allem wenn
\n es einfacher ist, nat\u00fcrlichere und tiefer gehende Fragen an Ihre Systeme zu stellen, wie \u201eWas kann ich tun, um die Kosten und
\n die Sicherheit meiner Infrastruktur zu verbessern?\u201c Es k\u00f6nnte auch dazu beitragen, redundante Aufgaben zu automatisieren, insbesondere bei der
\n Berichterstattung.<\/p>\n

Die Gefahren sind ebenfalls offensichtlich, da KI potenzielle Sicherheits- und Rechtsfragen aufwirft. Bei einem Innovations-Roundtable
\n (diesmal ohne Formel-1-Schildkr\u00f6ten), an dem ich k\u00fcrzlich teilnahm, waren die gr\u00f6\u00dften Bedenken der F\u00fchrungskr\u00e4fte die rechtlichen Auswirkungen von KI.
\n Je nachdem, wie die LLMs und FMs trainiert werden, gibt es potenzielle rechtliche Bedenken, insbesondere im Hinblick auf das Training Ihrer
\n Modelle unter Verwendung des geistigen Eigentums anderer. Dies wirft die Frage nach der gesamten Lieferkette auf, einschlie\u00dflich IP und absichtlicher
\n Vergiftung von Informationen oder Code. Ganz zu schweigen von den \u201edirekten Bedrohungen\u201c, wenn KI f\u00fcr Social Engineering
\n oder zum Schreiben von b\u00f6sartigem Code oder Malware eingesetzt wird.<\/p>\n

Um den Nutzen zu maximieren und das Risiko zu minimieren, sollten alle F\u00fchrungskr\u00e4fte von Entwicklern, Betriebs- und Sicherheitsteams
\n jetzt grundlegende Best Practices einf\u00fchren.<\/p>\n