Optimierung der KI-Tokenkosten im Unternehmen

Kernaussage: Die effiziente Kontrolle von Tokenkosten ist entscheidend für die Kostenoptimierung beim Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Schweizer KMU. Eine strukturierte Analyse und die Anpassung der Nutzung können signifikante Einsparungen ermöglichen.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Modelloptimierung: Viele Unternehmen verwenden KI-Modelle, die in ihrer Komplexität über das erforderliche Maß hinausgehen. Diese Modelle verbrauchen mehr Tokens als nötig, was die Kosten erhöht. Zur Korrektur sollten Unternehmen ihre Modelle regelmässig überprüfen und auf effiziente Alternativen umsteigen, die den spezifischen Anforderungen gerecht werden.
2. Mangel an Datenreduktion: Daten werden oft verwaltet, ohne auf deren Volumen und Relevanz zu achten. Dies führt zu einem unnötigen Verbrauch von Rechenressourcen und Tokens. Unternehmen sollten eine gründliche Datenreduktion durchführen, indem sie nicht relevante oder redundante Daten entfernen. Dies reduziert die erforderliche Menge an Tokens und somit die damit verbundenen Kosten.
3. Fehlende Überwachung und Analyse: Ohne eine kontinuierliche Überwachung und Analyse der Nutzung von Tokens bleibt das Einsparungspotenzial ungenutzt. Unternehmen sollten Werkzeuge einsetzen, die den Tokenverbrauch sichtbar machen und analysieren, um frühzeitig Anpassungen vornehmen zu können.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Erhebung des Status quo (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse des gegenwärtigen Tokenverbrauchs. Sammeln Sie Daten über die Nutzung Ihrer KI-Modelle und identifizieren Sie Bereiche mit übermässigem Verbrauch.
2. Modell- und Datenanalyse (Tag 8–14): Bewerten Sie Ihre eingesetzten KI-Modelle hinsichtlich ihrer Effizienz. Untersuchen Sie alternative Modelle, die möglicherweise besser für Ihre Anwendungsfälle geeignet sind. Führen Sie parallel eine Datenreduktionsstrategie durch, um die Datenmenge zu optimieren.
3. Implementierung von Anpassungen (Tag 15–21): Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen, implementieren Sie die notwendigen Änderungen. Wechseln Sie zu effizienteren Modellen und reduzieren Sie die Datensätze entsprechend der festgestellten Notwendigkeiten.
4. Überwachungsmechanismen etablieren (Tag 22–30): Setzen Sie Monitoring-Tools ein, um den Verbrauch von Tokens kontinuierlich zu überwachen. Stellen Sie sicher, dass Berichte generiert werden, die Aufschluss über die Einsparungen und den Verbrauch geben.

Durch diese gezielten Schritte schaffen Schweizer KMU eine solide Grundlage für die Kontrolle der Tokenkosten, was letztlich zu einer nachhaltigen Kostenoptimierung im Bereich der KI führt.