Überflüssige Kosten durch massgeschneiderte KI vermeiden

In der Welt der Künstlichen Intelligenz ist die genaue Abstimmung von Kontext und Modellen, auch als "Right-sizing" bekannt, ein entscheidender Faktor für die Kostenoptimierung. Unternehmen investieren oft viel in KI, ohne den tatsächlichen Bedarf an Rechenleistung oder die erforderliche Modellgrösse zu berücksichtigen. Dies führt nicht selten zu überhöhten Kosten und ineffizientem Ressourceneinsatz.

Typische Fehler bei der Abstimmung von Kontext und Modellen lassen sich in drei Hauptkategorien einordnen: zu grosse Modelle, ungenügend angepasste Kontexte und Missachtung der Nutzungsintensität.

Ein häufig begangener Fehler ist die Wahl eines zu grossen Modells. Viele Unternehmen tendieren dazu, mit dem grössten und leistungsstärksten Modell zu starten, um alle Eventualitäten abzudecken. Doch oft ist ein kleineres Modell ausreichend, das den spezifischen Anforderungen viel effizienter gerecht wird. Die Korrektur dieses Fehlers beginnt mit einer detaillierten Anforderungsanalyse und der Durchführung von Pilotprojekten mit kleineren Modellen, um die benötigte Leistungsfähigkeit realistisch einschätzen zu können.

Ein weiteres verbreitetes Problem ist ein ungenügend angepasster Kontext. KI-Modelle, die in unpassenden Kontexten angewendet werden, erhöhen nicht nur die Betriebskosten, sondern liefern oftmals auch keine befriedigenden Ergebnisse. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen darauf achten, dass sie den Kontext ihrer Anwendungen gründlich analysieren und Modelle wählen, die auf die spezifischen Rahmenbedingungen abgestimmt sind, statt Pauschallösungen einzusetzen.

Ein dritter typischer Fehler ist die Missachtung der Nutzungsintensität. Viele Unternehmen berücksichtigen nicht die tatsächliche Intensität der Nutzung ihrer Modelle und ihrer damit verbundenen Infrastruktur. Dies führt häufig zu einer Überdimensionierung der Infrastruktur. Die Lösung besteht darin, die Nutzungsmuster zu beobachten und die Ressourcen entsprechend anzupassen.

Um innerhalb der nächsten 14 bis 30 Tage konkrete Schritte zur Optimierung dieser Bereiche zu unternehmen, sollten Unternehmen folgende Massnahmen in Betracht ziehen:

1. Durchführung einer Bedarfsanalyse: Analysieren Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer KI-Projekte, um die Modellgrösse und den Kontextbedarf genau zu bestimmen.
2. Pilotprojekte mit kleineren Modellen: Führen Sie Tests mit kleineren Modellen durch, um festzustellen, ob diese Ihre Anforderungen erfüllen. Dies hilft, die Modellauswahl sachlich zu begründen.
3. Überprüfung der Nutzungsintensität: Beobachten und dokumentieren Sie die Nutzungsintensität der KI-Modelle, um besser passende Kapazitäten bereitstellen zu können.
4. Schulung des Personals: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team über das notwendige Wissen verfügt, um Entscheidungen bezüglich der Skalierung und Anpassung von Modellen zu treffen.
5. Implementierung eines laufenden Optimierungsprozesses: Etablieren Sie einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess, um fortlaufend Anpassungen basierend auf aktuellen Betriebsdaten vornehmen zu können.

Durch strukturierte Analysen und die Anpassung von Modellen und Kontexten können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erzielen und die Effizienz ihrer KI-gestützten Prozesse nachhaltig steigern.