Künstliche Intelligenz (KI) ist heute eine Schlüsseltechnologie, die viele kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) in ihre Geschäftsstrategien einbinden möchten, um Effizienzsteigerungen und Innovationen zu erzielen. Besonders Generative AI (GenAI) hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Doch die Frage, die sich für viele Unternehmen stellt, ist: Sollten sie eigene KI-Modelle entwickeln oder auf bestehende Tools zurückgreifen?

Die Bedeutung der richtigen KI-Strategie

Für KMUs, die oft über begrenzte Ressourcen verfügen, ist die Wahl der passenden KI-Strategie besonders entscheidend. Eine falsche Entscheidung kann nicht nur wertvolle Zeit und Geld kosten, sondern auch den Erfolg der gesamten KI-Initiative gefährden. Es geht nicht nur darum, den Hype um Generative AI mitzunehmen, sondern darum, welche Modelle und Infrastrukturen den größten Mehrwert bringen.

Hauptfrage: Welche KI-Modelle sind die besten für Ihr Unternehmen?

Die Wahl des passenden KI-Modells hängt stark von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab. Folgende Modelle stehen zur Auswahl:

1. Pre-Trained Model (Vorgefertigte Modelle)

Diese Modelle wurden bereits mit großen Datensätzen trainiert und können direkt eingesetzt werden. Sie sind besonders kostengünstig, da keine eigenen Daten zur Entwicklung erforderlich sind. Bekannte Beispiele sind ChatGPT oder ähnliche Systeme. Der Nachteil: Diese Modelle sind oft allgemein gehalten und bieten keine branchenspezifischen Lösungen, was zu geringerer Genauigkeit führen kann.

Vorteile:

• Geringe Kosten und schneller Einsatz
• Kein eigenes Training erforderlich

Nachteile:

• Nicht optimiert für spezifische Geschäftsanforderungen
• Geringere Genauigkeit bei spezialisierten Aufgaben

2. Model Augmentation (Modellergänzung)

Hier wird ein vortrainiertes Modell durch Hinzufügen unternehmenseigener Daten angepasst. Dies kann durch „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) erreicht werden, bei dem das Modell relevante Informationen aus einer Datenbank abrufen kann. Diese Methode ermöglicht es, kontextspezifische und präzisere Antworten zu liefern, die auf den spezifischen Daten des Unternehmens basieren.

Vorteile:

• Kontextbezogene, genauere Ergebnisse
• Relativ geringer Aufwand im Vergleich zu anderen Methoden

Nachteile:

• Benötigt spezifische Daten zur Integration
• Kann bei hochspezialisierten Aufgaben immer noch unzureichend sein

3. Fine-Tuning Model (Feinabstimmung von Modellen)

Bei diesem Ansatz wird ein bestehendes Modell weiter optimiert, indem dessen Gewichtungen angepasst und unternehmenseigene Daten hinzugefügt werden. Dies führt zu höherer Genauigkeit und besseren Ergebnissen, da das Modell spezifische Aufgaben besser lösen kann. Fine-Tuning erfordert allerdings einen größeren Aufwand und mehr Ressourcen als eine einfache Modellergänzung.

Vorteile:

• Hohe Genauigkeit bei spezifischen Aufgaben
• Anpassung an unternehmensspezifische Anforderungen

Nachteile:

• Höherer Aufwand und mehr Ressourcen erforderlich
• Komplexere Implementierung

4. Model Training (Eigenes Modelltraining)

Die umfangreichste Option ist, ein Modell von Grund auf neu zu entwickeln und mit eigenen, kuratierten Daten zu trainieren. Dies stellt sicher, dass das Modell die genauesten und spezifischsten Ergebnisse liefert, ist jedoch mit erheblichen Vorbereitungen, Ressourcen und Zeitaufwand verbunden. Diese Methode ist ideal für Unternehmen, die komplexe oder sehr spezifische Probleme lösen müssen.

Vorteile:

• Höchste Genauigkeit und Spezialisierung
• Vollständige Kontrolle über das Modell

Nachteile:

• Sehr ressourcenintensiv
• Lange Implementierungszeiten

Wichtige Überlegungen für die KI-Infrastruktur

Die Auswahl des richtigen KI-Modells ist nur ein Teil der Gleichung. Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass sie die richtige Infrastruktur haben, um ihre KI-Initiative zu unterstützen. Besonders KMUs müssen hier die richtigen Entscheidungen treffen, da sie oft nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen. Zu den entscheidenden Faktoren gehören:

• Rechenleistung: Je nach Modelltyp und -größe benötigt ein Unternehmen unterschiedliche Mengen an Rechenkapazität.
• Speicherkapazität: Genügend Speicher für die Daten, die zur Modellierung und zum Training benötigt werden, ist essenziell.
• Skalierbarkeit: Die Infrastruktur sollte mit den Anforderungen des Unternehmens wachsen können.

Dell Technologies bietet hierfür eine Vielzahl von Lösungen an, die speziell auf die Bedürfnisse von KMUs abgestimmt sind. Ihre AI PCs und Precision Workstations ermöglichen es Unternehmen, vortrainierte Modelle zu nutzen oder Modelle zu erweitern, ohne immense Kosten zu verursachen. Für Unternehmen, die anspruchsvollere KI-Modelle betreiben oder große Datenmengen speichern müssen, bieten sich die PowerEdge Rack-Server an, die speziell für das Fine-Tuning und die Handhabung von Milliarden von Parametern entwickelt wurden.

Fazit: Welches Modell passt zu Ihrem Unternehmen?

Die Entscheidung, welches KI-Modell für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt von vielen Faktoren ab. Unternehmen sollten sich die folgenden Fragen stellen:

1. Welche Art von Aufgaben muss die KI erfüllen? Handelt es sich um einfache, generische Aufgaben oder komplexe, branchenspezifische Probleme?
2. Wie viele Ressourcen stehen zur Verfügung? Haben Sie die finanziellen und technischen Mittel, um ein Modell selbst zu trainieren, oder sind vortrainierte Modelle ausreichend?
3. Wie wichtig sind Daten in Ihrer Branche? Wenn Ihre Daten von zentraler Bedeutung sind, kann eine Modellergänzung oder das Fine-Tuning eines Modells der beste Weg sein.

Letztendlich gilt: Je genauer das Modell auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens abgestimmt ist, desto größer wird der langfristige Nutzen sein.

Wichtige Tipps für den Einsatz von KI-Modellen

• Datenbereitschaft sicherstellen: Bevor Sie ein Modell einsetzen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten gut strukturiert, sicher und von hoher Qualität sind.
• Richtige Infrastruktur wählen: Investieren Sie in eine skalierbare und leistungsfähige Infrastruktur, die den Anforderungen Ihres KI-Modells entspricht.
• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Auch nach der Implementierung sollten Sie Ihr KI-Modell regelmäßig überprüfen und anpassen, um sicherzustellen, dass es stets optimale Ergebnisse liefert.

Mit der richtigen Strategie können Unternehmen den vollen Nutzen aus KI-Modellen ziehen und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.

Quellen und Referenzen

1. CIO – Choosing the best AI models for your business: Artikel auf cio.com
2. Dell Technologies – AI PCs und Precision Workstations: Dell Technologies AI Solutions
3. Dell Technologies – PowerEdge Rack-Server für KI-Anwendungen: Dell Small Business Servers

Diese Quellen liefern vertiefende Einblicke in die Auswahl und Implementierung von KI-Modellen für Unternehmen und helfen bei der Entscheidung über die richtige Infrastruktur und Modellstrategie.