Für Entwickler, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten, ist der anfängliche Zauber längst verflogen.
Dieser "Wow"-Moment – wenn KI in Sekunden eine geniale Antwort liefert – ist dem Alltag gewichen. Jetzt geht es um die ernste Frage: Wie baut man ein verlässliches, umsatzstarkes Produkt auf einer Technologie, die oft unvorhersehbar agiert?
Wir sehen, dass Entwickler immer wieder mit denselben Herausforderungen kämpfen:
Halluzinationen: Die Antwort ist fast richtig – aber ein kleiner, erfundener „Fakt“ bringt Ihre Datenbank durcheinander oder führt Kunden in die Irre.
Prompting-Frust: Sie feilen tagelang an perfekten Eingaben – bis ein einziger Benutzerprompt alles zum Einsturz bringt.
Format-Chaos: Sie fordern JSON, bekommen aber einen Textabsatz mit eingebettetem Code – Ihre Fehleranalyse wächst ins Unermessliche.
Die Power der Modelle steht außer Frage. Aber vor allem im Fintech, wo Präzision entscheidend ist, reicht Hoffnung nicht aus. Was fehlt, ist Kontrolle – und ohne die geht es nicht.
Für Entwickler, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten, ist der anfängliche Zauber längst verflogen.
Dieser "Wow"-Moment – wenn KI in Sekunden eine geniale Antwort liefert – ist dem Alltag gewichen. Jetzt geht es um die ernste Frage: Wie baut man ein verlässliches, umsatzstarkes Produkt auf einer Technologie, die oft unvorhersehbar agiert?
Wir sehen, dass Entwickler immer wieder mit denselben Herausforderungen kämpfen:
Halluzinationen: Die Antwort ist fast richtig – aber ein kleiner, erfundener „Fakt“ bringt Ihre Datenbank durcheinander oder führt Kunden in die Irre.
Prompting-Frust: Sie feilen tagelang an perfekten Eingaben – bis ein einziger Benutzerprompt alles zum Einsturz bringt.
Format-Chaos: Sie fordern JSON, bekommen aber einen Textabsatz mit eingebettetem Code – Ihre Fehleranalyse wächst ins Unermessliche.
Die Power der Modelle steht außer Frage. Aber vor allem im Fintech, wo Präzision entscheidend ist, reicht Hoffnung nicht aus. Was fehlt, ist Kontrolle – und ohne die geht es nicht.
Für Entwickler, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten, ist der anfängliche Zauber längst verflogen.
Dieser "Wow"-Moment – wenn KI in Sekunden eine geniale Antwort liefert – ist dem Alltag gewichen. Jetzt geht es um die ernste Frage: Wie baut man ein verlässliches, umsatzstarkes Produkt auf einer Technologie, die oft unvorhersehbar agiert?
Wir sehen, dass Entwickler immer wieder mit denselben Herausforderungen kämpfen:
Halluzinationen: Die Antwort ist fast richtig – aber ein kleiner, erfundener „Fakt“ bringt Ihre Datenbank durcheinander oder führt Kunden in die Irre.
Prompting-Frust: Sie feilen tagelang an perfekten Eingaben – bis ein einziger Benutzerprompt alles zum Einsturz bringt.
Format-Chaos: Sie fordern JSON, bekommen aber einen Textabsatz mit eingebettetem Code – Ihre Fehleranalyse wächst ins Unermessliche.
Die Power der Modelle steht außer Frage. Aber vor allem im Fintech, wo Präzision entscheidend ist, reicht Hoffnung nicht aus. Was fehlt, ist Kontrolle – und ohne die geht es nicht.
Für Entwickler, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten, ist der anfängliche Zauber längst verflogen.
Dieser "Wow"-Moment – wenn KI in Sekunden eine geniale Antwort liefert – ist dem Alltag gewichen. Jetzt geht es um die ernste Frage: Wie baut man ein verlässliches, umsatzstarkes Produkt auf einer Technologie, die oft unvorhersehbar agiert?
Wir sehen, dass Entwickler immer wieder mit denselben Herausforderungen kämpfen:
Halluzinationen: Die Antwort ist fast richtig – aber ein kleiner, erfundener „Fakt“ bringt Ihre Datenbank durcheinander oder führt Kunden in die Irre.
Prompting-Frust: Sie feilen tagelang an perfekten Eingaben – bis ein einziger Benutzerprompt alles zum Einsturz bringt.
Format-Chaos: Sie fordern JSON, bekommen aber einen Textabsatz mit eingebettetem Code – Ihre Fehleranalyse wächst ins Unermessliche.
Die Power der Modelle steht außer Frage. Aber vor allem im Fintech, wo Präzision entscheidend ist, reicht Hoffnung nicht aus. Was fehlt, ist Kontrolle – und ohne die geht es nicht.