Die Strategie schien vernünftig zu sein. Erstellen Sie einen umfassenden Chatbot. Trainieren Sie ihn so, dass er jede Frage beantwortet, jeden Benutzer bedient und in jedem Kontext arbeitet. Eine einzige Lösung, um sie alle zu beherrschen. Der Reiz lag auf der Hand. Die Ergebnisse waren es nicht.
Diese universellen Bots enttäuschten durchweg. Sie lieferten generische Antworten, denen die von den Benutzern benötigte Spezifität fehlte. Sie hatten Probleme mit dem Kontext und waren nicht in der Lage, eine Vertriebsanfrage von einer Frage zum technischen Support zu unterscheiden. Sie verwirrten die Nutzer mit irrelevanten Vorschlägen. Die Bereitstellung dauerte Monate. Und bei jedem Update bestand die Gefahr, dass etwas kaputt ging, das nichts damit zu tun hatte.
Der frustrierende Teil? Die zugrundeliegende KI-Technologie war nicht das Problem. Das Problem war architektonischer Natur. Es wurde ein Tool benötigt, um jedes Problem zu lösen. Wenn KI versucht, alles zu machen, macht sie normalerweise nichts besonders gut.

Dies hat viele Unternehmen zum Stillstand gebracht: Sie haben erhebliche Investitionen hinter sich, haben nur minimale Auswirkungen vor sich und es wachsen die Zweifel, ob KI ihr Versprechen halten kann.

Die Umstellung auf Mini-Apps ist kein vorübergehender Trend. Es ist eine Reaktion auf ein Prinzip, das in allen Disziplinen gilt: Eingeschränkte Probleme führen zu besseren Lösungen.

Wenn eine KI-Anwendung in einem klar definierten Bereich arbeitet, verbessern sich mehrere Dinge gleichzeitig. Die Abrufgenauigkeit steigt, da die Wissensdatenbank für bestimmte Anwendungsfälle kuratiert wird. Die Relevanz der Antworten verbessert sich, da das System nicht errät, welcher von Dutzenden von Kontexten zutrifft. Das Halluzinationsrisiko sinkt, da das Modell innerhalb klar definierter Grenzen arbeitet. Das Vertrauen der Benutzer wächst schneller, da konsistente, genaue Antworten Vertrauen schaffen.
Denke über den Unterschied nach. Ein Allzweck-Bot erhält die Frage: „Wie gehe ich mit dieser Kundensituation um?“ Er muss die Absicht interpretieren, breit suchen und seine Reaktion darauf absichern. Stellen Sie sich nun eine speziell für diesen Zweck entwickelte App vor, die speziell für Empfehlungen zum Austausch von Produkten bei eingehenden Verkaufsgesprächen entwickelt wurde. Sie weiß genau, welche Informationen wichtig sind. Es weiß, welche Richtlinien gelten. Es weiß, welche Aktionen der Benutzer ergreifen kann. Kein Raten. Keine Absicherung.

Mini-Apps funktionieren nicht nur besser. Sie kommen schneller an.

Beim Mini-App-Ansatz geht es nicht darum, eine große Lösung durch viele kleine, isoliert arbeitende Lösungen zu ersetzen. Es geht darum, etwas Widerstandsfähigeres aufzubauen: ein zusammensetzbares Ökosystem, in dem jede fokussierte Anwendung zu einer größeren Kapazität beiträgt.

Stellen Sie es sich als eine lebende Bibliothek vor und nicht als eine einzige Enzyklopädie. Jede App dient einem bestimmten Zweck. Ein Technikerleitfaden für einen bestimmten Gerätetyp. Ein Onboarding-Mentor, der auf eine bestimmte Rolle oder einen bestimmten Standort zugeschnitten ist. Ein Compliance-Checker für einen definierten regulatorischen Bereich. Ein Produktempfehler für ein bestimmtes Kundensegment.

Beim Mini-App-Ansatz geht es nicht darum, eine große Lösung durch viele kleine, isoliert arbeitende Lösungen zu ersetzen. Es geht darum, etwas Widerstandsfähigeres aufzubauen: ein zusammensetzbares Ökosystem, in dem jede fokussierte Anwendung zu einer größeren Kapazität beiträgt.

Da Mini-Apps schlank und umfangreich sind, benötigen sie in der Regel weniger Modellaufrufe, um brauchbare Ergebnisse zu liefern. Eine zielgerichtete Anwendung muss die Nutzerabsichten nicht in Dutzenden von Kategorien klassifizieren. Es muss nicht aus riesigen, undifferenzierten Wissensdatenbanken abgerufen werden. Es müssen keine langwierigen Antworten generiert werden, die mehrere Eventualitäten abdecken.

Das Ergebnis? Niedrigere Kosten pro Gespräch. KI, die nicht nur intelligenter, sondern auch nachhaltiger skalierbar ist.

Unternehmen, die den Mini-App-Ansatz verfolgen, benötigen Kennzahlen, die seine einzigartigen Stärken widerspiegeln. Generische Chatbot-Messungen werden den Wert nicht erfassen.

Der Schlüssel: Messen Sie jede Mini-App an ihrem spezifischen Zweck. Ein Leitfaden für Techniker sollte danach beurteilt werden, ob Techniker Reparaturen schneller abschließen, und nicht danach, wie viele Themen darin behandelt werden können.