Lokale KI-Modelle sicher und effizient betreiben

Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen möchten, verfolgen zunehmend die Strategie, Modelle lokal, also on-premise, zu betreiben. Diese Vorgehensweise bietet nicht nur Sicherheitsvorteile, sondern auch eine bessere Kontrolle über die Daten und niedrigere Latenzzeiten. Dennoch gibt es einige typische Fehler, die bei der Implementierung auftreten können.

Häufige Fehler und deren Korrekturen

Fehler 1: Unzureichende Hardware-Ressourcen

Ein häufiger Fehler bei der lokalen Ausführung von KI-Modellen ist die Unterschätzung der erforderlichen Hardware-Ressourcen. KI-Anwendungen, insbesondere solche, die auf komplexen Modellen basieren, benötigen erhebliche Rechenleistung und Speicher. Der Einsatz von unzureichender Hardware führt zu verlängerten Verarbeitungszeiten und möglicherweise zu Modelleinbrüchen.

Korrektur: Vor der Implementierung ist eine genaue Bestandsaufnahme der vorhandenen Infrastruktur notwendig. Investitionen in spezialisierte Hardware wie GPUs können erforderlich sein. Eine sorgfältige Planung und Skalierung der Infrastruktur sicherzustellen, dass diese den Anforderungen der KI-Modelle gewachsen ist, ist entscheidend.

Fehler 2: Unzureichende Datensicherheit

Ein weiteres verbreitetes Problem ist die Vernachlässigung der Datensicherheit bei der lokalen Speicherung und Verarbeitungen von Daten. Unternehmen könnten davon ausgehen, dass on-prem-Lösungen von Natur aus sicher sind, doch ohne angemessene Sicherheitsmassnahmen bleiben Daten vulnerabel gegenüber internen und externen Bedrohungen.

Korrektur: Die Implementierung von Sicherheitsprotokollen und die regelmäßige Überprüfung dieser Massnahmen sind unerlässlich. Dazu gehören verschlüsselte Datenübertragungen, regelmässige Sicherheitsaudits und die Schulung von Mitarbeitenden im Bereich Datenschutz und Sicherheit.

Fehler 3: Mangelnde Integration in bestehende IT-Systeme

Eine weitere Herausforderung stellt die unzureichende Integration der KI-Modelle in bestehende IT-Infrastrukturen dar. Wenn KI-Modelle isoliert betrieben werden, können wertvolle Synergieeffekte nicht genutzt werden, was die Effizienz der gesamten IT-Umgebung beeinträchtigen kann.

Korrektur: Eine gründliche Planung der Integration von KI-Systemen in die bestehende IT-Landschaft ist erforderlich. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den KI-Entwicklungsteams und den IT-Abteilungen kann helfen, reibungslose Abläufe sicherzustellen und unerwartete Komplikationen zu vermeiden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bedarfsanalyse und Planung: Beginnen Sie damit, den genauen Ressourcenbedarf Ihrer KI-Anwendungen zu ermitteln. Bewerten Sie Ihre aktuelle Infrastruktur und identifizieren Sie Lücken, die geschlossen werden müssen.
2. Sicherheitsrichtlinien überprüfen: Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Sicherheitsprotokolle. Investieren Sie in Schulungen und regelmässige Sicherheitsprüfungen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten optimal geschützt sind.
3. Teamzusammenarbeit fördern: Stellen Sie sicher, dass Ihre KI- und IT-Teams eng zusammenarbeiten. Planen Sie Workshops oder Meetings, um die beste Strategie zur Integration Ihrer KI-Lösungen in die bestehende Infrastruktur zu entwickeln.
4. Pilotprojekte initiieren: Führen Sie, wenn möglich, ein Pilotprojekt durch, um Ihre Annahmen und Pläne in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Nutzen Sie die Ergebnisse, um Anpassungen vorzunehmen.

Indem Unternehmen gezielt auf diese Aspekte achten und häufige Fehler vermeiden, können sie die Vorteile von Edge AI optimal nutzen und ihre Modelle erfolgreich lokal betreiben.