Wer denkt, wer arbeitet, wer rennt nur: Wie baut man ein Team aus KI-Modellen?

Ein KI-Modell für jede Aufgabe einzusetzen, kostet mehr, als es bringt. Ein Modellteam verteilt die Rollen: eines denkt, eines arbeitet, eines rennt nur, sobald der Weg klar genug vorgezeichnet ist. Welches Modell reicht, entscheidet die Aufgabe.

Das stärkste Modell, das mir zur Verfügung steht, zurzeit Fable, übernimmt bei mir die Rolle des Strategen und Denkers. Es plant, zerlegt die Aufgabe und trifft die Entscheidungen, für die echter Kontext zählt. Ein guter Allrounder übernimmt die Rolle des Arbeiters und setzt um, was der Stratege vorgibt. Ein sehr günstiges Modell übernimmt die Rolle des reinen Ausführers, für Teilaufgaben, die klar genug beschrieben sind.

Der reine Ausführer versteht nur, was ihm klar genug vorgekaut wurde. Eine Backend-Architektur entscheiden oder ein Problem von Grund auf lösen, das schafft er nicht. Dafür braucht es den Strategen, der die Aufgabe zuerst so herunterbricht, dass ein einfacheres Modell sie sauber versteht. Wer diese Zerlegung sauber macht, bekommt niedrige Kosten und verlässliche Ergebnisse gleichzeitig.

Das kostet ein Stück Demut: nicht jede Kleinigkeit über das teuerste Modell laufen zu lassen, nur weil es geht. Wer einmal einen Weg gefunden hat, wie ein einfacheres Modell eine Aufgabe zuverlässig löst, kann diesen Weg als kurze Anleitung festhalten. Ab dann läuft dieselbe Aufgabe jedes Mal über das günstige Modell, ohne dass der Stratege erneut gebraucht wird.