Warum KI nicht das liefert, was Sie wollen: Vier Dinge, die Sie jetzt verstehen müssen

Das KI-Ergebnis liest sich flüssig, trifft aber den Ton nicht und ignoriert Hausstandards. Die Ursache liegt selten am Modell und meist nicht am Prompt. Der Artikel zeigt anhand von Primärquellen, warum Kontext und Erfolgskriterien über die Ergebnisqualität entscheiden.