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Optimierung der KI-Kosten durch Modellanpassung

Autor: Roman Mayr

Optimierung der KI-Kosten durch Modellanpassung

Kostenoptimierung für KI ·

Kernaussage: Präzises Right-sizing von KI-Modellen und Kontexten ist entscheidend für die langfristige Kostenoptimierung in Unternehmen.

In der heutigen Geschäftswelt, die zunehmend von Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt ist, spielt die effiziente Nutzung dieser Technologien eine zentrale Rolle. Ein häufiger Stolperstein bei der Implementierung von KI-Lösungen in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) ist das sogenannte „Right-sizing“ – das präzise Anpassen der Grösse und der Kapazitäten von KI-Modellen und deren Kontext auf konkrete Geschäftsbedürfnisse.

Typische Fehler beim Right-sizing


  1. Übergross dimensionierte Modelle:
Der häufigste Fehler besteht darin, KI-Modelle aus Bequemlichkeit oder Unwissenheit überdimensioniert auszuwählen. Grosse Modelle verbrauchen oft unnötig Ressourcen, ohne eine proportional höhere Leistung zu bieten. Dies führt nicht nur zu erhöhten Cloud-Kosten, sondern auch zu längeren Verarbeitungszeiten und potenziellen Verwaltungskomplexitäten.

Korrektur:
Vor der Auswahl eines Modells sollte eine gründliche Bedarfsanalyse durchgeführt werden. Unternehmen müssen klare Ziele definieren und verstehen, welche spezifischen Aufgaben das Modell effizient bewältigen soll. Auf Basis dieser Erkenntnisse können kleinere, spezialisierte Modelle kostengünstiger und passender gewählt werden.

  1. Unzureichender Kontextumfang:
Ein weiterer Fehler ist die Verwendung von KI-Lösungen, die nicht genügend Kontext berücksichtigen, in dem sie operieren. Dadurch kann die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigt werden und das Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen sinken.

Korrektur:
Es ist wesentlich, den Kontext (z.B. spezifische Branchenbegriffe oder historische Firmendaten) in die Datenverarbeitung sinnvoll einzubeziehen. Der systematische Aufbau und die sorgfältige Pflege von relevantem Kontextwissen können hierbei unterstützen.

  1. Fehlerhafte Annahmen zu Datenvolumen:
Manche Unternehmen schätzen das Volumen und die Art der benötigten Daten falsch ein. Diese Fehleinschätzungen resultieren häufig in unnötigen Speicherkosten und ineffizientem Datenmanagement.

Korrektur:
Eine genaue Datenanalyse im Vorfeld kann klären, welche Daten für den jeweiligen Anwendungsfall wirklich erforderlich sind. Dadurch lässt sich sowohl der Speicherbedarf reduzieren als auch die Datenverarbeitung effizienter gestalten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:


  1. Wochen 1–2: Bestandsaufnahme und Zieldefinition
  • Analysieren Sie aktuelle KI-Implementierungen auf bestehende Effizienz.
  • Führen Sie Gespräche mit allen beteiligten Stakeholdern, um funktionale Anforderungen klar zu definieren.
  • Entwickeln Sie ein Anforderungsprofil für KI-Lösungen, das sowohl Grösse als auch spezifischen Kontext berücksichtigt.

  1. Wochen 3–4: Implementierung und Testphase
  • Wählen Sie ein Modell und passen Sie es anhand der Anforderungsprofile an.
  • Implementieren Sie eine Testumgebung, um das Modell in realistischen Einsatzszenarien zu prüfen.
  • Evaluieren Sie die Modellleistung und nehmen Sie Optimierungen vor, um den Kontext gezielt einzubinden.

  1. Abschlussüberprüfung:
  • Überprüfen Sie abschliessend, ob die kosteneffiziente Umsetzung den geplanten Nutzen erbringt.
  • Planen Sie die regelmässige Überprüfung und Anpassung der eingesetzten KI-Lösungen, um weiterhin kosteneffizient zu bleiben.

Durch ein gezieltes Right-sizing lässt sich nicht nur die Effizienz der KI-Modelle verbessern, sondern auch die Ausgaben reduzieren, was letztlich zu einer nachhaltigeren und zukunftssicheren Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen führt.