KI-Grundlagen

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist ein Lernparadigma, bei dem ein KI-Agent durch Versuch und Irrtum lernt, in einer Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. Der Agent erhält Belohnungssignale für gute und Bestrafungen für schlechte Aktionen. RL ist die Grundlage für RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), das LLMs wie ChatGPT und Claude menschenähnlicher macht.

Warum ist das relevant?

Reinforcement Learning optimiert Entscheidungsprozesse unter Unsicherheit: dynamische Preisgestaltung, Logistikrouten, Ressourcenplanung. Für den Mittelstand ist RL besonders relevant bei repetitiven Entscheidungen mit vielen Variablen, wo menschliche Intuition an ihre Grenzen stößt — etwa in der Produktionsplanung oder Bestandssteuerung.

So setzt IJONIS das ein

Wir setzen RL gezielt dort ein, wo klassische Optimierung versagt: bei dynamischen Umgebungen mit vielen Variablen. Für die meisten Unternehmensanwendungen empfehlen wir zunächst einfachere ML-Methoden. RL kommt zum Einsatz bei Prozessoptimierung, Routing-Problemen und adaptiver Entscheidungslogik in KI-Agenten.

Häufige Fragen

Ist Reinforcement Learning für den Mittelstand relevant?

Direkte RL-Projekte sind selten, aber die Technologie steckt indirekt in vielen Tools: RLHF verbessert die LLMs, die Sie nutzen, und RL-basierte Optimierung fließt in Logistik- und Planungs-Software ein. Eigenständige RL-Projekte lohnen sich bei komplexen Optimierungsproblemen mit klarem ROI.

Was ist RLHF und warum ist es wichtig?

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist die Methode, mit der LLMs lernen, hilfreiche und sichere Antworten zu geben. Menschliche Bewerter stufen Antworten ein, und das Modell lernt, diese Präferenzen zu maximieren. Ohne RLHF wären heutige Chatbots und KI-Assistenten deutlich unzuverlässiger.

← Zurück zum Glossar

Mehr erfahren?

Finden Sie heraus, wie wir diese Technologie für Ihr Unternehmen einsetzen.

KI-Readiness-Check starten