Gespräche die sich rund um KI drehen haben oft das Modell zum Thema. Wie gut sind die neuesten Versionen, was kann das Modell deutlich besser und wie gut schneiden die Modelle in den trust me bro benchmarks ab. Dabei hängt die Qualität dessen was man aus dem Chat oder der Umgebung rausbekommt längst nicht mehr von dem dahinterliegenden Modell ab.

Stattdessen rückt die “Harness”, also die Umgebung in der das dahinterliegende LLM arbeitet, immer mehr in den Vordergrund. Diese Harness kann dabei verschiedene Formen annehmen. Am bekanntesten sind die weit verbreiteten Chat-Oberflächen, mit denen ChatGPT bekannt geworden ist. Es existieren darüber hinaus aber andere Möglichkeiten eine KI anzusteuern, wie beispielsweise in der Seitenansicht eines Webbrowsers, über Low-Code Tools wie z.B. n8n oder sogar als Standalone Assistent auf dem Rechner, der die Maus übernimmt.

Das alles sind verschiedene Entwicklungsstufen der Interaktion mit einer KI. Gleichzeitig sind das inzwischen ebenso wichtige Instrumente im Kampf um die Marktmacht, wie die Modelle selbst.

Wer sich beispielsweise Claude anschaut stellt fest, dass die Oberfläche inzwischen nicht mehr bloß ein reiner Chat ist, sondern, dass inzwischen die Möglichkeit besteht Routine-Aufgaben zu planen, externe Dienste, wie einen Mailservice, zu verbinden oder direkt innerhalb des Chats interaktiv anklickbare Grafiken zu generieren.

Die Anbieter der großen KI-Modelle haben längst erkannt, dass ein “bloßes intelligentes Modell” nicht mehr ausreicht. Die User verlangen immer öfter reibungslos laufende Oberflächen mit Funktionen, die über einfache Chatantworten hinaus gehen.

User reifen mit den Modellen mit. Die, die erkennen welche Möglichkeiten in den KI-Oberflächen stecken, bekommen neue Ideen alte Probleme innovativer zu beheben.

Bessere Oberflächen sind Wettbewerbsvorteile. Gleichzeitig ermöglichen sie Usern einen einfacheren Einstieg und einen besseren Umgang mit den Werkzeugen. Die neusten Modelle hingegen sind kaum noch ausschlaggebendes Argument für die breite Basis ein bestimmtes Modell zu bevorzugen. Trust me.