One Model Does Not Fit All

Große Sprachmodelle versprechen universelle Einsetzbarkeit. In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Je kritischer eine Domäne, desto schneller stoßen Generalisten an ihre Grenzen. Plausible Antworten reichen dort nicht aus, wo Präzision, Regelbindung und Verantwortung entscheidend sind.

One Model Does Not Fit All zeigt, warum domänenspezifische Sprachmodelle (Domain-Specific Language Models, DSLMs) keine Optimierung, sondern eine strategische Notwendigkeit sind. Das Buch geht über technische Implementierungsfragen hinaus und analysiert, wann Spezialisierung sinnvoll, erforderlich oder sogar unvermeidlich ist, und wann bewusst darauf verzichtet werden sollte.

Der Autor entwickelt eine klare Entscheidungslogik für Architektur, Daten, Governance und Betrieb. Er erklärt, warum Ansätze wie Prompting oder Retrieval-Augmented-Generation wichtige Einstiegspunkte sind, aber keine Domänentiefe ersetzen. Anhand praxisnaher Domänen wie Biomedizin, Bauwesen, Sicherheit, Recht und Finanzen wird gezeigt, wo DSLMs funktionieren und warum.

Statt Toolvergleichen bietet dieses Buch belastbare Frameworks, Checklisten und Bewertungsmaßstäbe für Organisationen, die KI-Systeme verantwortbar einsetzen und langfristig kontrollieren wollen. Im Fokus stehen Risiken, Fehlkosten, Auditierbarkeit und strategische Kontrolle, nicht kurzfristige Leistungsversprechen.

Dieses Buch richtet sich an:

Technische Entscheider und Architekten

Fach- und Führungskräfte in regulierten Domänen

Security-, Compliance- und Governance-Verantwortliche

Alle, die KI nicht nur nutzen, sondern verantworten müssen

One Model Does Not Fit All ist ein Buch für Leser, die verstehen wollen, warum die Zukunft von KI nicht in immer größeren Modellen liegt, sondern in der bewussten Spezialisierung auf das Wesentliche.