Enterprise-KI.

Enterprise-KI ist der Einsatz künstlicher Intelligenz innerhalb einer Organisation unter den Bedingungen, die Unternehmen von Verbrauchern unterscheiden: geteilte Verantwortung, regulatorische Exposition, bestehende Systems of Record, Anforderungen an die Datenresidenz und die Erwartung, dass sich jedes Ergebnis erklären und prüfen lässt. Ihre prägende Schwierigkeit ist nicht die Leistungsfähigkeit des Modells, sondern der organisationale Kontext.

Enterprise-KI-Piloten scheitern selten, weil das Modell nicht klug genug ist. Sie scheitern, weil das Modell die Organisation nicht kennt: ihre Geschichte, ihre Rahmenbedingungen, ihre Zusagen und die Begründungen hinter ihren Entscheidungen. Leistungsfähigkeit kauft man bei einem Modellanbieter ein, und sie verbessert sich alle paar Monate. Kontext ist spezifisch für eine Organisation, muss über die Zeit angesammelt werden und ist genau das, wofür niemand Infrastruktur gebaut hat. Diese Lücke ist der Unterschied zwischen einer beeindruckenden Vorführung und einem System, dem man echte Arbeit anvertraut.

Eher eine Marktkategorie als eine technische. Die Human-Layer-Serie hält sie in ihrer üblichen Darstellung für unvollständig, weil sie die Modelle und die Anwendungen benennt, aber die Schicht dazwischen auslässt: das Gedächtnis, das der Organisation gehört.