Große Sprachmodelle gelten als universell einsetzbar. In der Praxis zeigt sich jedoch zunehmend, dass diese Annahme in vielen Fachdomänen nicht trägt. Mit dem neuen Buch "One Model Does Not Fit All - Warum domänenspezifische Sprachmodelle zur strategischen Notwendigkeit werden" legt [Autor] eine fundierte Analyse vor, warum Generalisten in regulierten, sicherheitskritischen und wissensintensiven Bereichen strukturell an ihre Grenzen stoßen.

Das Buch richtet sich an technische Entscheider, Architekten sowie Fach- und Führungskräfte, die KI-Systeme nicht nur einsetzen, sondern verantworten müssen. Statt Toolvergleichen oder Implementierungsanleitungen bietet es eine klare Entscheidungslogik für den Einsatz von Domain-Specific Language Models (DSLMs). Im Mittelpunkt stehen Fragen nach Fehlkosten, normativer Bindung, implizitem Fachwissen sowie Governance, Auditierbarkeit und Betrieb.

"Die zentrale Herausforderung ist nicht, wie leistungsfähig ein Modell ist, sondern wie verlässlich es sich in einer konkreten Domäne verhält", so der Autor. "Plausible Sprache reicht dort nicht aus, wo Entscheidungen haftungsrelevant, sicherheitskritisch oder regulatorisch gebunden sind."

Das Buch zeigt, warum Ansätze wie Prompting oder Retrieval-Augmented Generation wichtige Einstiegspunkte sind, aber keine Domänentiefe ersetzen. Es ordnet Grey-Box- und White-Box-Strategien systematisch ein und beschreibt, wann Spezialisierung sinnvoll, erforderlich oder bewusst zu vermeiden ist. Anhand praxisnaher Beispiele aus Biomedizin, Bauwesen, Sicherheit, Recht und Finanzen werden typische Muster, Erfolge und Fehlentscheidungen sichtbar gemacht.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Governance- und Betriebsfragen. Der Autor argumentiert, dass der langfristige Erfolg von KI-Systemen weniger von Modellarchitekturen als von Datenqualität, Verantwortungsstrukturen und kontrollierbarem Betrieb abhängt. Ergänzt wird dies durch Frameworks, Checklisten und Entscheidungshilfen für Organisationen, die KI strategisch einsetzen wollen.

"One Model Does Not Fit All" richtet sich an Leserinnen und Leser, die KI jenseits des Hypes verstehen und gestalten wollen - als strategische Infrastruktur, nicht als kurzfristiges Experiment.