Effiziente Ressourcenverwendung durch KI-Right-sizing

In der heutigen digitalen Landschaft ist die Kostenoptimierung für KI-Modelle von entscheidender Bedeutung. Ein zentraler Aspekt dieser Optimierung ist das sogenannte Right-sizing, das sich auf die Anpassung der Kontextgrössen und Modellkapazitäten an die tatsächlichen Erfordernisse eines Unternehmens bezieht. Die Kernaussage dieses Artikels lautet: Durch präzises Right-sizing können Unternehmen erhebliche Einsparungen erzielen, ohne die Leistung ihrer KI-Anwendungen zu beeinträchtigen.

Typische Fehler beim Right-sizing

Ein häufiger Fehler ist die überdimensionierte Modellwahl. Viele Unternehmen neigen dazu, ihre KI-Modelle auf Basis der verfügbaren Technologie und nicht auf der Grundlage realer Geschäftsbedürfnisse zu wählen. Grosse Modelle sind zwar leistungsfähig, jedoch auch kostenintensiv in Bezug auf Rechenressourcen und Betrieb. Ein KI-Modell sollte immer so klein wie möglich gehalten werden, solange es noch die gewünschten Ergebnisse liefert.

Ein weiterer typischer Fehler besteht darin, den Kontext, in dem ein KI-Modell operiert, zu gross zu wählen. Dies führt oft zu einer unnötigen Belastung der Berechnungsinfrastruktur. Ein Erkennen und Beschränken auf den wesentlichen Kontext, der für die Aufgabenstellung relevant ist, kann erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen.

Ein dritter Fehler ist die Vernachlässigung einer regelmässigen Überprüfung und Anpassung der Modelle und Kontexte. Was gestern geeignet war, kann heute überdimensioniert oder suboptimal sein. Daher sollten Unternehmen routinemässig ihre eingesetzten KI-Modelle evaluieren und an den aktuellen Bedarf anpassen.

Korrekturmassnahmen

Um überdimensionierte Modelle zu vermeiden, sollten Unternehmen mit kleinen Modellen beginnen und diese schrittweise vergrössern, wenn die Leistung nicht ausreicht. Dies kann durch stufenweises Testen und Validieren geschehen, um sicherzustellen, dass das Modell den Anforderungen entspricht, ohne unnötige Ressourcen zu verbrauchen.

Bei der Bestimmung des Kontexts ist es wichtig, einen klaren Fokus auf die wesentlichen Daten zu legen. Eine gründliche Analyse sollte durchgeführt werden, um irrelevante Informationen zu eliminieren, die das Modell unnötig komplex und kostspielig machen.

Um den dritten Fehler zu korrigieren, ist es ratsam, ein fest etabliertes System für das Monitoring und die Anpassung der KI-Modelle zu schaffen. Dies könnte ein regelmässiger Prozess sein, bei dem Modellleistung und Relevanz der Kontexte kritisch geprüft werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (1–7 Tage): Starten Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer aktuellen KI-Modelle und der dafür genutzten Kontexte. Identifizieren Sie Modelle, die überdimensioniert sind, und prüfen Sie, inwieweit die genutzten Daten tatsächlich zur Lösung der spezifischen Geschäftsprobleme beitragen.
2. Testphase (8–14 Tage): Beginnen Sie mit der Verkleinerung Ihrer Modelle durch Implementierung von Pilotprojekten mit kleineren Modellen und eingeschränkterem Kontext bei ausgewählten Anwendungen. Vergleichen Sie die Leistung dieser optimierten Modelle mit den aktuellen Lösungen.
3. Evaluierungsphase (15–21 Tage): Bewerten Sie die Ergebnisse der Testphase, sowohl in Bezug auf die Leistung als auch die Kosteneinsparungen. Passen Sie Ihre Modelle weiter an, basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
4. Implementierungsphase (22–30 Tage): Implementieren Sie die optimierten Modelle und Kontexte in Ihr operatives Geschäft. Etablieren Sie gleichzeitig ein monatliches Monitoring-System zur regelmässigen Überprüfung der Effizienz und Wirksamkeit der eingesetzten KI-Lösungen.

Durch ein systematisches Right-sizing Ihrer KI-Anwendungen können erhebliche Kosten eingespart und gleichzeitig die Effizienz und Effektivität der eingesetzten Technologien gesteigert werden.