Seibl IT GmbH

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Gründer

Seibl IT

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Inhaber

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Josef Seibl

Sandra L.

Halbleiterbranche

Global Inside Sales Thin Film Coating Technology Solutions

Internat. Hersteller von Kosmetik und Nahrungsergänzungsmitteln

Personal Assistant to Managing Director

Naturkosmetik- und Arzneimittelindustrie

Assistent der Geschäftsleitung

Business Economist (B.A.) | Data Science and Business Analytics | AI/ML | LeanSixSigma certified

Data Science with business economics background: Prior to my study in Data Science and Business Analytics (part-time), I had already been learning about areas related to the umbrella term Artificial Intelligence and, in addition to the extensive theoretical knowledge, I have arrived at the application and programming. From this, I have developed an unstoppable enthusiasm for AI.

Dealing with data is becoming more and more important. Data volumes are getting larger and larger and computing capacities are getting faster and faster. The exponential acceleration of technologies is very much in my consciousness. 

Eine Ära geht zu Ende. Einige Zeit habe ich hier die mathematischen Grundlagen von Transformern erklärt, Aufklärung über LLMs betrieben und in jedem Post die Relevanz von Mathematik im Zeitalter von AI hervorgehoben. Die Grundlagen sind mittlerweile hinreichend bekannt, und meine Inhalte finden immer mehr Nachahmer was zeigt, wie wertvoll sie sind.

Was mir die Freude genommen hat, ist die ständige Notwendigkeit, mich zu rechtfertigen. Die Diskussionskultur rund um AI ist stark von Marketing und generischen Kommentaren geprägt, was echte Fachgespräche erschwert. 

Das Thema AI ist aktuell völlig überhitzt. Gleichzeitig passiert in einigen Unternehmen noch real zu wenig oder vieles läuft falsch, was AI betrifft. Zwischen Hype und Umsetzung klafft eine große Lücke. Dabei hat Machine Learning weit mehr zu bieten als nur LLMs.

Ich möchte mich neuen Themen widmen, sowohl Machine Learning jenseits des Hypes als auch anderen Bereichen, in denen ich Erfahrungen gesammelt habe. Wer mitkommen möchte, den nehme ich gerne mit.

Sandra Looß

Business Economist (B.A.) | Data Science and Business Analytics | ML | LeanSixSigma certified

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Kürzlich wurde ich in einem Beitrag erwähnt, der zahlreiche Profile von Menschen taggte, die auf LinkedIn über AI schreiben. Der Beitrag verfolgte offensichtlich das Ziel, Reichweite zu generieren, was für mich jedoch keinen Mehrwert bot. 

Ich habe den Beitrag kurz beobachtet, reflektiert und dann meine Verlinkung entfernt. Ich habe entschieden, dass diese Art der Vernetzung nicht zu meinem Ansatz passt.

Mein Ansatz ist ein anderer. AI ist für mich eine ernstzunehmende Technologie, die auf Mathematik basiert. Ich möchte unter anderem über die mathematischen Grundlagen aufklären, Zusammenhänge transparent machen und zum Nachdenken anregen. Mein Fokus liegt auf Wissenstransfer, Motivation für andere für Mathematik in Zusammenhang mit ML, jedoch nicht auf kommerziellen Interessen.

Deshalb lehne ich auch Anfragen zu Podcasts ab und besuche nur noch selten AI-Events, mir geht Substanz vor Sichtbarkeit.

Wer meine Beiträge lesen möchte, wird sie aus eigenem Interesse finden, nicht durch algorithmische Reichweiten-Mechanismen.

Die Verbreitung oberflächlicher AI-Beiträge ist eine strukturelle Konsequenz niedriger Eintrittsbarrieren bei hoher Aufmerksamkeitsökonomie. Vereinfachende AI-Narrative gedeihen in einem Informationsvakuum. Wenn qualifizierte Stimmen fehlen oder in akademischer Sprache unzugänglich bleiben, dominieren substanzarme Beiträge. Der Mechanismus ist einfach. Vereinfachung maximiert Reichweite, Reichweite suggeriert Autorität, wahrgenommene Autorität validiert Vereinfachung. Dieser Kreislauf bricht nicht durch Empörung, sondern durch substanziellen Gegendiskurs.

Mathematische Kompetenz in öffentlichen Beiträgen schafft einen Qualitätsfilter durch natürliche Selektion. 

Wer z. B. behauptet, “AI-Agenten arbeiten autonom und lösen komplexe Probleme”, kann mit Fragen konfrontiert werden.
Unter welcher Reward-Funktion optimiert der Agent? 
Wie wird Konvergenz bei partieller Observability garantiert? 
Welche Exploration-Exploitation-Strategie verhindert suboptimale Policies? 

Diese Fragen fordern präzise Antworten. Die fehlende Substanz wird nicht durch Angriff, sondern durch Präzisionsforderung sichtbar.
Der Effekt ist messbar. Jeder qualifizierte Beitrag erhöht die Kosten für oberflächliche Behauptungen. Detailfragen zwingen entweder zu substanzieller Auseinandersetzung oder offenbaren die fehlende Grundlage.

Mathematische Präzision erzeugt schlicht Schweigen. Wer nicht antworten kann, wird zunehmend ignoriert. Das ist Selektion durch erhöhte Qualitätsstandards. Konkret bedeutet dies, statt über substanzarme Inhalte zu klagen, selbst hochwertige Inhalte zu publizieren. 

Statt “das ist falsch” zu kommentieren, besser zeigen, was korrekt ist. Statt Gatekeeping zu fordern, die Tiefe demonstrieren, die notwendig ist. Der Raum für oberflächliche Darstellungen schrumpft proportional zur Verfügbarkeit qualifizierter Alternativen.

Die Verantwortung liegt bei allen mit echter Kompetenz. Öffentlicher Diskurs erfordert öffentliche Präsenz. Akademische Publikationen erreichen nicht die Entscheider, die zwischen qualifizierter Beratung und Marketing-Narrativen wählen müssen. 

LinkedIn, Fachforen und öffentliche Kommentare sind keine Zeitverschwendung, sie sind die Infrastruktur. Jeder präzise Beitrag erhöht die Opportunitätskosten für substanzarme Inhalte. Die Strategie,  systematisch die Qualitätsstandards durch substanzielle Beiträge zu erhöhen ist nicht konfrontativ, sondern konstruktiv. 

Oberflächliche Narrative verschwinden nicht durch Kritik, sondern durch Irrelevanz. Diese Irrelevanz entsteht, wenn qualifizierte Stimmen den Diskurs dominieren. Mathematische Kompetenz ist ebenfalls Infrastruktur für informierten Diskurs.

Ich sehe die Transformer-Architektur  als eine Reihe von parametrisierten Funktionen, die durch Optimierungsverfahren, üblicherweise mittels Gradientenabstieg, trainiert werden. Die Mathematik beschreibt, was geschieht.

Transformer basieren auf linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierung. Ihre Funktionsweise lässt sich vollständig durch mathematische Operationen beschreiben. 

Halluzinationen entstehen aus dem Optimierungsziel des Trainings, Maximum Likelihood. Die Metapher für Vektorapproximation wurde 2018 von Google DeepMind etabliert. Ich werde manchmal gefragt, ob mich der Begriff stört. Meine Antwort darauf lautet wie folgt. 

Das Modell wird darauf trainiert, die bedingte Wahrscheinlichkeit P(y_t | y_<t, x) für jedes Token zu maximieren. 
Die Zielfunktion ist die negative Log-Likelihood: L = -Σ_t log P(y_t* | y_<t, x). Das Modell lernt, die empirische Verteilung der Trainingsdaten zu approximieren. Die Ausgabewahrscheinlichkeit ergibt sich aus der Softmax-Transformation:
P(y_t | y_<t, x) = softmax(W_out h_t + b). Der Vektor h_t wird durch eine lineare Projektion W_out in den Vokabularraum transformiert. Tokens, deren Vektorrepräsentationen im hochdimensionalen Raum nah beieinander liegen, erhalten ähnliche Wahrscheinlichkeiten. Diese räumliche Nähe entsteht aus semantischer oder syntaktischer Ähnlichkeit während des Trainings.

Das Modell maximiert statistische Plausibilität, nicht faktische Korrektheit. Wenn in den Trainingsdaten häufige Muster existieren, die sachlich falsch sind, oder wenn der Kontext mehrdeutig ist, generiert das Modell die statistisch wahrscheinlichste Fortsetzung, auch wenn sie faktisch inkorrekt ist. Die Vektorrepräsentation degradiert zudem über Layer durch Normalisierung, Residual-Verbindungen und Softmax-Operationen. Bei unsicheren oder unterrepräsentierten Kontexten verschiebt sich die Wahrscheinlichkeitsmasse auf plausible, aber falsche Tokens.

Die Wurzel liegt in der Natur der Optimierung. Maximum Likelihood belohnt Übereinstimmung mit der Trainingsverteilung, nicht mit der Realität. Faktische Wahrheit ist keine Eigenschaft der Zielfunktion.

Die Debatte um solche Begrifflichkeiten ist technisch irrelevant, da Metaphern keine Erklärung darstellen. 

Die Mathematik ist die einzig präzise Sprache, in der diese Modelle vollständig beschrieben werden können.

Ohne mathematisches Verständnis sind AI-Governance-Frameworks bürokratische Checklisten ohne substanzielle Schutzwirkung. Mathematische Kompetenz identifiziert Risiken, die prozessuale Governance strukturell übersieht. 

Ein Governance-Framework fordert Fairness-Evaluation für ein Kreditscoring-Modell. Der Compliance-Prozess prüft, ob geschützte Attribute ausgeschlossen wurden, ein Fairness-Audit durchgeführt wurde. All das wurde erfüllt. Die mathematische Analyse zeigt jedoch, das Modell nutzt Proxy-Variablen mit Korrelationen über 0.8 zu geschützten Attributen. Postleitzahl, Bildungsinstitution etc. rekonstruieren die ausgeschlossenen Attribute im hochdimensionalen Feature-Raum nahezu perfekt. Governance versagt, weil sie die lineare Abhängigkeitsstruktur nicht versteht.

Governance-Frameworks reduzieren komplexe mathematische Probleme auf binäre Fragen, welche mathematisch nicht sinnvoll stellbar sind! 

Bias ist keine binäre Eigenschaft, sondern abhängig von gewählten Metriken. Ein Modell kann gleichzeitig demografische Parität verletzen und Chancengleichheit in der Vorhersage erfüllen. Diese Metriken sind bei unterschiedlichen Grundwahrscheinlichkeiten  mathematisch nachweisbar inkompatibel. Die Metrik-Wahl kodiert implizit ethische Priorisierungen. Governance wählt arbiträr oder folgt Best Practices, ohne die Trade-offs zu verstehen. Mathematisches Wissen identifiziert diese und ermöglicht informierte Entscheidungen statt prozessualer Compliance.

AI-Governance fordert Monitoring von Modell-Performance. Alarmschwellen werden definiert. Accuracy unter 90% triggert Eskalation. Diese Metrik ist unzureichend. Ein Modell kann konstant 92% Accuracy zeigen, während es systematisch in kritischen Subpopulationen versagt. Produktionsdaten weichen kontinuierlich von Trainingsdaten ab. Die Kullback-Leibler-Divergenz zwischen Verteilungen wächst monoton über Zeit. Ohne Verständnis statistischer Lerntheorie wird dieser Drift nicht erkannt. 

Governance-Metriken zeigen grün, während Kovariatenverschiebungs-Metriken Schwellenwerte überschreiten und Posterior-Kalibrierung sich verschlechtert. Diese Indikatoren erfordern Verständnis von Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie.

Regulatorische Frameworks fordern Robustness Testing. Ein Modell wird auf Test-Set evaluiert, Performance dokumentiert. Die mathematische Realität ist, Test-Set-Performance garantiert keine Robustness gegen adversarielle Perturbationen. Ein Bildklassifikator mit 98% Accuracy kann durch minimale Perturbationen zu beliebigen Fehlklassifikationen gezwungen werden. Governance erkennt diese Vulnerabilität nicht, weil sie die Geometrie des Input-Space und Lipschitz-Konstanten der Entscheidungsfunktion nicht analysiert.

AI-Governance operiert auf Prozessebene, mathematisches Verständnis auf Ebene der Systemdynamik. Governance kann nur ex-ante formalisierbare Risiken adressieren. Mathematische Analyse identifiziert Risiken aus ML-Systemeigenschaften.

Mit LLMs verbreitet sich die Annahme, ML ließe sich allein durch Erklärungen in natürlicher Sprache mühelos verstehen und professionell anwenden.

ML-Modelle werden durch Code erstellt, implementiert, angewandt. Ohne Programmierkenntnisse fehlt die praktische Basis für Datenverarbeitung, Steuerung des Lernprozesses, Interpretation der Ergebnisse. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung mit explizit kodierten Regeln lernen ML-Modelle Muster aus Daten und treffen probabilistische Vorhersagen. Dieser Prozess ist komplex, iterativ, fehleranfällig. Er erfordert aktives Programmieren.

Programmierung zwingt zur formalen Präzision, zum Denken in Datenstrukturen und Algorithmen. Eine Denkweise, die theoretisches Verständnis vertieft.

Python dominiert heute das ML-Feld durch umfangreiche Bibliotheken und moderate Einstiegshürden, doch die Syntax zu kennen genügt nicht. Effektive ML-Programmierung erfordert mathematisches Verständnis, zumindest in folgenden Kernkompetenzen. 

Linearer Algebra mit Matrix- und Vektoroperationen strukturiert Daten und Modelle. Ohne sie bleibt die Datenrepräsentation unverständlich.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ermöglichen Unsicherheitsmodellierung, Hypothesentests, korrekte Interpretation von Ergebnissen.

Verfahren wie Gradientenabstieg trainieren Modelle, sogenannte Optimierungsmethoden. Ohne Verständnis dieser Mechanismen bleiben Konvergenzprobleme, Hyperparameter-Wahl und Trainingsinstabilitäten rätselhaft.

Backpropagation basiert auf der Differentialrechnung, nutzt Ableitungen, um Fehler in ANNs zu berechnen. Damit ist es der Algorithmus, mit dem die Gewichte beim Training systematisch angepasst werden. 

Konzepte wie Entropie, Kreuzentropie und Mutual Information gewinnen zunehmend zentrale Bedeutung für Modellverständnis und -optimierung.

Diese Mathematik muss aktiv operationalisiert werden, durch Implementierung von Verlustfunktionen, Regularisierungsmethoden oder Optimierungsalgorithmen. Das unterscheidet praxisrelevantes Wissen von Theorie.

Ohne mathematisches Wissen wird ML-Programmierung limitiert und fehleranfällig. Datenrepräsentation, Modellanpassung und Fehlerbewertung basieren auf mathematischen Prinzipien. Ohne Grundlagen fehlt die Fähigkeit, Fehler kritisch zu erkennen und ihre Ursachen zu verstehen.

LLMs können Code generieren, Syntax erklären und beim Debugging helfen, aber nur als Unterstützung für jene, die bereits über das notwendige Wissen verfügen. Sie verstärken vorhandene Kompetenz, ersetzen aber weder Programmierkenntnisse noch mathematisches Verständnis. 

ML zu beherrschen erfordert solide Programmierkenntnisse, mathematisches Wissen und Lernen durch Fehler. ML ist experimentell, ohne Erfahrung wird kein Modell erfolgreich laufen. 

Es gibt keine Abkürzung. Wer beide Disziplinen vereint, kann Modelle definieren, trainieren, evaluieren und an reale Probleme anpassen.

Die AI-Industrie entwickelt sich nicht zu einem vielfältigen Ökosystem gleichberechtigter Wettbewerber, sondern folgt einer mathematischen Logik der extremen Konzentration. 

Dieses Phänomen ist bekannt als Winner-Takes-All Dynamik und kein Zufall, sondern das vorhersagbare Ergebnis ökonomischer, mathematischer und spieltheoretischer Mechanismen.

Im Kern geht es um Power Laws, mathematische Verteilungen, bei denen der Marktführer nicht nur etwas größer, sondern um Größenordnungen dominanter ist als seine Konkurrenten. 

Während in normalen Märkten die Größenunterschiede moderat bleiben, gilt in der AI, das führende Unternehmen kann zehn- oder hundertmal wertvoller sein als der Zweitplatzierte. 

Diese extreme Asymmetrie folgt der mathematischen Form P(x) ≈ x^(-α) und lässt sich empirisch in den Marktkapitalisierungen, Nutzerzahlen und Investitionen der Tech-Giganten nachweisen.

Drei Faktoren verstärken sich gegenseitig.

Erstens erzeugen Netzwerkeffekte exponentielles Wachstum, mehr Nutzer bedeuten bessere Daten, bessere Modelle, noch mehr Nutzer. 

Zweitens erfordern leistungsfähige AI-Modelle massive Investitionen in Rechenleistung und Daten, die nur wenige Akteure stemmen können. 

Drittens schaffen frühe Marktführer durch Standards, Integrationen und Talentanziehung Barrieren, die Konkurrenten kaum überwinden können.

Aus spieltheoretischer Sicht entsteht ein Koordinationsspiel mit stabilen Gleichgewichten, die den Erstplatzierten begünstigen. Komplexitätstheoretisch handelt es sich um selbstorganisierte Kritikalität, bei der kleine anfängliche Vorteile durch positive Rückkopplungen zu dramatischer Dominanz führen.

Diese Entwicklung hat Konsequenzen für Innovation und Wettbewerb, für gesellschaftliche Machtverhältnisse und für die Frage, wer letztlich über eine der transformativsten Technologien unserer Zeit verfügt. 

Die mathematischen Gesetze hinter dieser Konzentration zu verstehen ist entscheidend, um Entscheidungen über Investitionen und technologische Entwicklung zu treffen.

In den folgenden Beiträgen werde ich diese Mechanismen detailliert analysieren. Die mathematischen Grundlagen der Power Laws sind spieltheoretische Modelle des Wettbewerbs, die Rolle von Skaleneffekten und Daten-Monopolen, informationsökonomische Asymmetrien, wohlfahrtsökonomische Implikationen sowie mögliche Gegenstrategien und regulatorische Ansätze. 

Jeder dieser Aspekte verdient eine tiefgehende Betrachtung, um das Gesamtbild der Winner-Takes-All Dynamik in AI vollständig zu erfassen.​​​​​​​​​​​​​​​​

Als Betriebswirt mit langjähriger Berufserfahrung in der Arzneimittelindustrie und als Data Scientist mit mathematischer Affinität sehe ich genau an der Schnittstelle dieser Disziplinen die entscheidenden Fragen unserer Zeit. Ich möchte künftig verstärkt dazu informieren, wo ökonomische Realität, AI-Entwicklung und mathematische Gesetzmäßigkeiten sich vereinen.

Mathematische Perspektive von AI-Training mit fehlerhaften Daten anlässlich des Artikels „Informationen aus erster Hand: Warum KI-Trainer davon abraten, Chatbots zu nutzen” aus T3n vom 27.11.2025.

Eine AI-Trainerin berichtet, wie sie bei der Bewertung eines Tweets erst recherchieren musste, um dessen rassistischen Kern zu erkennen und sich fragte, wie oft sie solche Fehler schon übersehen hatte. 

Aus mathematischer Perspektive lässt sich verstehen, warum diese Skepsis berechtigt ist. Das Problem ist die Fehlerfortpflanzung im Training. Wenn Trainingsdaten mit einer Fehlerrate p gelabelt werden, propagiert sich dieser Fehler durch das gesamte Modell. Bei supervised learning lernt ein Modell die Verteilung der Labels inklusive systematischer Verzerrungen. Sei y das wahre Label und ŷ das gelabelte, möglicherweise fehlerhafte Label. Bei einer Fehlerrate P(ŷ ≠ y) = p minimiert das Modell die Verlustfunktion L(f(x), ŷ), nicht L(f(x), y). Das Resultat, das Modell konvergiert zu einer Approximation der fehlerhaften Labels.

Es ist zwischen zufälligen und systematischen Fehlern zu unterscheiden. Zufällige Fehler mitteln sich bei ausreichend großen Datensätzen teilweise aus, erhöhen aber die Varianz. Systematische Fehler sind gefährlicher. Wenn Annotatoren systematisch bestimmte Inhalte falsch bewerten, lernt das Modell diese Verzerrung als valide Pattern. Mathematisch verschiebt systematischer Bias die Zielfunktion. Das Modell optimiert zur falschen Verteilung.

LLMs werden oft mit Kreuzentropie trainiert L = -Σ y_i log(p_i). Bei fehlerhaften Labels ŷ statt y maximiert das Modell die Wahrscheinlichkeit falscher Ausgaben. Bei nur wenigen Prozent Fehlerrate und einer Milliarde Trainingspunkte bedeutet das Millionen falsche Signale, die das Modell als valide Patterns lernt.

RLHF verschärft das Problem zusätzlich. Modelle werden auf menschliche Präferenzen optimiert, die inkonsistent, subjektiv und fehlerhaft sind. Die Reward-Funktion ist verrauscht und biased. Das Modell lernt, menschliche Fehler zu reproduzieren. Bei oft nur drei bis fünf Annotatoren pro Sample entsteht hohe Varianz. Das Modell lernt den statistischen Durchschnitt, der mathematisch, aber nicht faktisch korrekt ist. 

Inter-Annotator-Agreement liegt oft unter 0,7, ein Zeichen erheblicher Unsicherheit. Aus mathematischer Sicht haben die Trainer vollkommen Recht, LLMs sind mathematische Funktionen, die Trainingsdaten approximieren. Wenn diese Daten systematisch fehlerhaft sind, ist das Modell es auch unabhängig von Größe oder Komplexität. 

Skalierung verschlimmert Bias sogar, da Modelle mit Milliarden Parametern auch seltene, falsche Patterns lernen. Dabei gilt, Konfidenz bedeutet nicht Korrektheit. Modelle geben auch bei fehlerhaften Trainingsdaten hochkonfidente Antworten.

Die Trainer sehen diese Fehler direkt und verstehen, was sie bauen, ist eine probabilistische Approximation menschlicher Fehler. Ihre Warnung ist mathematisch fundiert.​​​​​​​​​​​​​​​​

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Verluste bei ML-Integration durch Metrik-Fehlinterpretation, Distribution-Shift-Ignoranz, Bias-Blindheit, fehlende Kosten-Nutzen-Analyse, falsche Architektur-Erwartungen übersteigen die Investition in mathematisch versierte Mitarbeitende oft um Größenordnungen. Fehlermuster aus Deployments bieten folgende Beispiele. 

Ein Klassifikationsmodell zeigt z. B. 97% Accuracy bei der Betrugserkennung. Ohne Verständnis der zugrundeliegenden Mathematik erscheint dies zuverlässig. Die Realität ist, bei einer Datenverteilung von 97% legitimen und 3% betrügerischen Transaktionen erreicht ein Modell, das ausschließlich „legitim” vorhersagt, exakt diese Accuracy. Die relevante Größe ist der F1-Score als harmonisches Mittel von Precision und Recall. Für das triviale Modell gilt, Precision ist undefiniert, Recall ist null. Es erkennt keinen einzigen Betrugsfall, erscheint jedoch nach Accuracy-Metrik als hochperformant. 

Ohne Verständnis der mathematischen Definitionen und des Verhaltens von Metriken bei unbalancierten Klassenverteilungen ist eine Bewertung unmöglich. Konsequenz ist, Deployment eines wertlosen Systems mit finanziellen Verlusten.

Ein Bildklassifikationsmodell zeigt 94% Validierungs-Accuracy, performt in Produktion jedoch mit 63%. Die Loss-Funktion während des Trainings minimiert den empirischen Risiko-Term über die Trainingsdaten. Das eigentliche Ziel ist Minimierung des erwarteten Risikos über der wahren Datenverteilung. Wenn Trainings- und Produktionsverteilung systematisch abweichen, besteht keine Garantie für Generalisierung. 

Ohne Diskrepanz zwischen empirischem und erwartetem Risiko zu verstehen, ein Konzept der statistischen Lerntheorie, wird das Problem als schlechtes Modell fehlinterpretiert, statt als Distribution-Shift-Problem erkannt. Die Fehlentscheidung verursacht Mehrkosten durch unnötiges Re-Training statt gezielter Datenanpassung.

Ein Unternehmen bindet eine ML-basierte Dokumentenklassifikation per API ans ERP-System an. Der Anbieter berechnet nutzungsabhängig nach Anzahl der Klassifikationen. Ein günstigerer Tarif für Standard-Modelle, ein höherer für spezialisierte, feinjustierte Modelle. Ohne Verständnis der zugrundeliegenden Kostenstruktur wird oft das teurere Modell gewählt, da höhere Genauigkeit versprochen wird. Bei hoher Dokumentenmenge entstehen so viel höhere Gesamtkosten. 

Rechtfertigt die Differenz in der Modellgenauigkeit zusätzliche Kosten? Dies erfordert eine Analyse des Trade-offs zwischen Modellperformance und betriebswirtschaftlichem Nutzen. Ohne quantitative Bewertung der tatsächlichen Fehlerkosten, z. B.  durch eine erwartete Wertberechnung basierend auf den Folgen von Fehlklassifikationen, ist keine rationale Entscheidung möglich. Die Analyse kann aufzeigen, dass Fehlerkosten des Standard-Modells in einem bestimmten Rahmen liegen, während die Mehrkosten für das spezialisierte Modell den wirtschaftlichen Gewinn übersteigen. Dies führt zu Nettoverlust durch fehlende quantitative Steuerung der Modellwahl.

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