Sollten Unternehmen eigene KI-Modelle entwickeln oder besser vorhandene Lösungen einkaufen? Welche Rolle spielen dabei Large Language Models (LLM) und Trainingsdaten? Die Antworten auf diese Fragen hängen von Ihren individuellen Bedürfnissen im Unternehmen ab. Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine informierte Entscheidung treffen können.
KI-Modelle selbst entwickeln
Zunächst gilt es, die Vor- und Nachteile selbst entwickelter KI-Modelle gegenüber gekauften KI-Modellen genau abzuwägen.
Vor- und Nachteile selbstentwickelter KI
Eigene KI-Modelle haben den großen Vorteil, individuell auf die speziellen Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten zu sein. Sie ermöglichen volle Kontrolle über Datensicherheit und Datenschutz, was gerade in sensiblen Branchen entscheidend ist. Langfristig können eigene Modelle zudem kostengünstiger sein, da keine Lizenzgebühren für Drittanbieter anfallen.
Der Nachteil liegt jedoch in hohen Anfangsinvestitionen sowie den laufenden Kosten für Wartung und Weiterentwicklung. Außerdem verlangt die Entwicklung eigener KI umfangreiche interne Expertise und ausreichend personelle Ressourcen. Auch die Qualität könnte leiden, falls die verfügbaren Trainingsdaten begrenzt sind. Fehlen im Unternehmen also adäquate Mengen an geeigneten Trainingsdaten, ist es sinnvoller, auf vortrainierte Lösungen zurückzugreifen.
Für die meisten Unternehmen sind eigene KI-Modelle daher eher ungeeignet.
Wenn ich mich als Unternehmen aber dennoch für eine eigene KI-Lösung entscheide, gilt bei der Auswahl der Trainingsdaten: Qualität vor Quantität. Gut strukturierte, saubere und exakt annotierte Daten liefern deutlich bessere Ergebnisse als riesige, aber qualitativ minderwertige Datensätze. Regelmäßige Datenpflege und Aktualisierung sind ebenso essenziell wie eine konsequente Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben.
Tipp: Lesen Sie dazu auch unseren Ratgeber zu den technischen Voraussetzungen zur Einführung von KI.
Die Zusammenarbeit mit externen Partnern und Dienstleistern kann dabei eine wichtige Rolle spielen. Diese können nicht nur bei der Entwicklung und Implementierung der KI-Modelle unterstützen, sondern auch wertvolle Einblicke in Best Practices und neue Technologien bieten.
Entwicklung eines eigenen KI-Modells
- Definieren Sie klar den konkreten Zweck und den Anwendungsbereich Ihres KI-Modells.
- Identifizieren und sammeln Sie qualitativ hochwertige, relevante Trainingsdaten. Stellen Sie sicher, dass die Daten genau annotiert sind und regelmäßig aktualisiert werden.
- Prüfen Sie Ihre Trainingsdaten auf mögliche Biases und Verzerrungen und entfernen Sie diese durch gezielte Auswahl oder Ergänzung neuer Daten.
- Arbeiten Sie eng mit Datenwissenschaftlern und KI-Experten zusammen, um eine optimale KI-Architektur und Trainingsstrategie festzulegen.
- Testen und validieren Sie Ihr Modell regelmäßig unter realistischen Bedingungen.
Tipp: Erfahren Sie, was andere Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Produkten erfolgreich machte – und wo sie scheiterten!
Gekaufte KI-Modelle
Vor- und Nachteile gekaufter bzw. gemieteter KI
Gekaufte KI-Modelle bieten eine schnelle Einsatzfähigkeit und eine bewährte Zuverlässigkeit. Zudem profitieren Unternehmen hier von kontinuierlichen Weiterentwicklungen durch spezialisierte Anbieter. Der initiale finanzielle Aufwand bleibt überschaubar.
Als Nachteile müssen Unternehmen jedoch Einschränkungen in Kauf nehmen: Oft sind gekaufte Lösungen weniger flexibel und passen nicht exakt zu den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens.
Unternehmen wissen häufig nicht im Detail, wie die KI Entscheidungen trifft oder welche spezifischen Datenquellen und Methoden für das Training eingesetzt wurden. Dies kann nicht nur zu rechtlichen und ethischen Unsicherheiten führen, sondern erschwert auch gezielte Anpassungen an besondere Unternehmensanforderungen.
Zudem kann es problematisch sein, wenn das KI-Modell nach einiger Zeit nicht mehr optimal zu den veränderten Geschäftsanforderungen passt. Oftmals lässt sich das Modell nur begrenzt an neue Anwendungsfälle oder veränderte Marktbedingungen anpassen. Unternehmen sind hier von der Innovations- und Anpassungsfähigkeit des Anbieters abhängig. Falls der Anbieter seine Modelle nicht kontinuierlich weiterentwickelt oder Anpassungen nur eingeschränkt zulässt, entsteht für das Unternehmen ein Innovationsrisiko. Das gilt auch andersherum: Schwankungen bei der Qulität des Outputs von KI-Tools aufgrund von technischen Weiterentwicklungen sind (zumindest derzeit) an der Tagesordnung.
Ein weiterer Aspekt ist die Datenhoheit: Wenn KI-Modelle von externen Anbietern genutzt werden, ist häufig unklar, welche Kontrolle das Unternehmen tatsächlich über seine Daten behält. Insbesondere bei sensiblen oder personenbezogenen Daten entstehen so Risiken hinsichtlich Datenschutzkonformität, Datensicherheit und möglicher Weiterverwendung der Daten durch den Anbieter. Unternehmen sollten deshalb bereits im Vorfeld klären, wie Daten verarbeitet werden, ob diese ausschließlich innerhalb der eigenen Systeme bleiben oder ob eine Verarbeitung durch Drittanbieter erfolgt.
Außerdem können Abhängigkeiten zu spezifischen Anbietern zu einem sogenannten Vendor-Lock-in führen. Dabei wird es schwierig und kostspielig, später zu alternativen Lösungen oder eigenen Entwicklungen zu wechseln, weil tiefgehende Integrationen in bestehende IT-Systeme und Prozesse erfolgen.
Auswahl eines KI-Modells
Bei der Wahl eines geeigneten KI-Modells ist es entscheidend, die Ziele klar zu definieren:
Wenn sie KI nutzen wollen, um einfache visuelle Inhalte kostengünstig und effizient zu erstellen – etwa Grafiken zur schnellen Aufwertung Ihres Geschäftsberichts – dann genügt meist ein vortrainiertes Standardmodell, das wenig Aufwand in der Anpassung und Integration erfordert.
Geht es um anspruchsvollere Aufgaben wie Kundenkommunikation, ist es besser ein spezialisiertes KI-Modell auszuwählen. Das kann dann gezielt auf Ihre Branche, Produkte und Unternehmenssprache trainiert. In der Praxis bedeutet das, dass Ihre Mitarbeitenden weniger Routinefragen beantworten müssen und sich stärker auf komplexe Kundenanliegen konzentrieren können.
KI sollte bei der Integration in laufende Geschäftsprozesse nicht als isolierte Lösung betrachtet werden, sondern als Bestandteil der gesamten Wertschöpfungskette. Das bedeutet, dass KI-Systeme nahtlos mit anderen IT-Systemen und Datenquellen integriert werden müssen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilungen, Datenwissenschaftlern und Fachabteilungen ist hierbei unerlässlich, um sicherzustellen, dass die KI-Lösungen den tatsächlichen Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen.
Der Verwendungszweck wirkt sich auch darauf aus, wie Sie Ihre Mitarbeitenden auf die Nutzung von KI vorbereiten sollten. Dabei ist es wichtig zu beachten, dass KI kein magisches Wunderwerkzeug ist. Gerade Menschen, die noch nicht viel Erfahrung mit KI haben, überschätzen zu Anfang oft, was KI tatsächlich leisten kann.
Das kann negative Auswirkungen auf die Ergebnisse haben – denn wenn Mitarbeitende die Fähigkeiten und Grenzen der KI nicht richtig einschätzen, leidet die Qualität der Ergebnisse in mehrfacher Hinsicht: Zum einen steigt das Risiko, dass von der KI generierte Inhalte ungeprüft übernommen werden. Fehlerhafte oder irreführende Informationen gelangen dann möglicherweise unbemerkt zu Kunden oder Stakeholdern. Zum anderen kann übermäßiges Vertrauen in die KI dazu führen, dass kritisches Denken und menschliche Urteilsfähigkeit vernachlässigt werden.
Tipp: Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihre Mitarbeitenden bei der Einführung von KI mitnehmen und für völlig neue Arbeitswelten motivieren.
Auch die zukünftige Skalierbarkeit, welche die nachhaltige Zuverlässigkeit auch bei wachsenden Datenmengen garantiert, sowie regulatorische Anforderungen wie der AI Act und die DSGVO müssen berücksichtigt werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen den geltenden gesetzlichen Bestimmungen entsprechen. Dies umfasst nicht nur datenschutzrechtliche Vorgaben, sondern auch branchenspezifische Regulierungen. Eine enge Zusammenarbeit mit Rechtsabteilungen und externen Beratern kann hierbei helfen, sicherzustellen, dass alle rechtlichen Anforderungen erfüllt werden.
Bekannte Generalisten wie GPT-4 bieten breite Anwendungsmöglichkeiten, während spezialisierte Modelle oft gezielter arbeiten und daher in bestimmten Einsatzbereichen effizienter sein können. Entscheidend bleibt hier eine sorgfältige Abwägung zwischen Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Kosten. Gerade im Bereich Kundenservice oder automatisierte Textgenerierung reichen kompakte generische Modelle häufig aus.
Individualisierung eines gekauften KI-Modells
- Ergänzen Sie das Modell mit eigenen, branchenspezifischen Trainingsdaten, um die Genauigkeit für Ihre Anwendungsfälle zu erhöhen.
- Nutzen Sie sogenannte Fine-Tuning-Verfahren, um das Modell gezielt an die Unternehmenssprache oder spezielle Kundenanforderungen anzupassen.
- Erstellen Sie, wenn möglich, eigene GPT-Instanzen auf Basis vortrainierter Modelle wie GPT-4, indem Sie diese gezielt auf Ihre internen Daten und Anwendungsfälle nachtrainieren.
Einführung von KI
Für eine möglichst reibungslose Einführung eines KI-Modells in ein Unternehmen, ist es wichtig, sich auch mit den Grenzen von KI-Modellen auseinanderzusetzen. Ein Large Language Model (LLM), wie ChatGPT ist ein hervorragendes Hilfsmittel zur Erstellung und Überarbeitung von Texten, kann aber keine logischen Schlussfolgerungen ziehen und sich daher leicht in Widersprüchen verstricken oder Ereignisse, Personen oder Daten halluzinieren. Auch komplizierte mathematische Probleme kann die KI nur mit Einschränkungen lösen. Falls mathematische Präzision gefragt ist, sollten Sie spezialisierte KI-Modelle in Betracht ziehen, die explizit auf numerische Aufgaben trainiert wurden. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass Mitarbeitenden, die im Unternehmen mit KI arbeiten sollen, diesbezüglich geschult werden. Denn wer sich der Grenzen von KI bewusst ist, kann KI-Tools nicht nur effizienter und gezielter einsetzen, sondern vermeidet auch möglicherweise peinliche oder kostspielige Fehler.
Dabei ist wichtig: KI befindet sich ständig im Wandel. KI-Modelle werden kontinuierlich weiterentwickelt. Diese Technologien ändern sich stetig und mit rasanter Geschwindigkeit. Was heute State-of-the-Art ist, kann morgen bereits veraltet sein. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass sie ihre Modelle regelmäßig aktualisieren und an neue Anforderungen anpassen. Dies erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine agile Unternehmenskultur, die schnelle Anpassungen ermöglicht.
Die ethischen Implikationen des KI-Einsatzes dürfen ebenfalls nicht außer Acht gelassen werden. KI-Systeme können bestehende Vorurteile und strukturelle Diskriminierung verstärken, wenn sie nicht sorgfältig entwickelt und überwacht werden. KI ist nicht objektiv, sondern erbt die Biases ihrer Trainingsdaten. Sie kann sie nicht neu kontextualisieren oder gar ihren Sinn hinterfragen.
Um das besser zu verdeutlichen hier mal ein hypothetisches Beispiel:
Wenn ich ein Modell trainiere, das anhand von Präzedenzfällen und Gesetzestexten Antworten auf rechtliche Fragen liefert, ich es aber vor allem mit Daten aus dem Hochmittelalter füttere, brauche ich mich nicht zu wundern, wenn es mir den gerichtlichen Zweikampf als Lösung für einen Erbrechtsstreit ausspuckt.
Das ist natürlich ein überzogenes Beispiel, aber KI kann eben nur mit dem arbeiten, was wir ihr geben. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre KI-Modelle fair und transparent sind. Im Fall selbst produzierter KI-Lösungen erfordert das eine sorgfältige Auswahl der Trainingsdaten sowie regelmäßige Überprüfungen der Modelle auf mögliche Verzerrungen.
Tipp: So verhindern Sie bestmöglich etwaige Bias in ihren KI-Tools – und schaffen stattdessen Transparenz beim KI-Einsatz.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Transparenz darüber, wo und wie im Unternehmen KI eingesetzt wird. Das ist nicht nur aus rechtlicher Sicht wichtig, sondern auch, um das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden nicht zu verletzen. Eine solche Transparenz kann durch eine umfassende Dokumentation und Kennzeichnung des Einsatzes von KI erreicht werden.
Mitarbeiter müssen verstehen, warum KI eingesetzt wird und welche Vorteile sie bietet. Eine offene und transparente Kommunikation kann hierbei helfen, Ängste und Vorbehalte abzubauen und die Akzeptanz der KI-Lösungen zu erhöhen. Im Fall der Entwicklung eines eigenen KI-Modells umfasst das auch die Einbindung der Mitarbeiter in den Entwicklungsprozess, um sicherzustellen, dass ihre Bedürfnisse und Anforderungen berücksichtigt werden. Kunden hingegen dürfen nicht den Eindruck bekommen, dass sie durch den Einsatz von KI ein minderwertigeres Produkt oder schlechteren Service bekommen. Solche Eindrücke können durch transparente Kennzeichnung von KI-generierten Texten oder Bildern gemildert werden.
Auch die Sicherheit der KI-Systeme ist ein kritischer Faktor. KI-Modelle können anfällig für Angriffe sein, insbesondere wenn sie auf sensiblen Daten basieren. Unternehmen müssen daher bei der Auswahl oder Entwicklung von KI-Modellen sicherstellen, dass diese robust gegen Angriffe sind und dass sensible Daten angemessen geschützt werden. Dies erfordert den Einsatz moderner Sicherheitstechnologien sowie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.
Erfolgsmessung bei ausgewählter oder entwicktelter KI
Zur Messung des Erfolgs von KI-Projekten können Unternehmen klare Kennzahlen und Metriken definieren, die dabei helfen, den Erfolg ihrer KI-Initiativen zu bewerten. Das umfasst nicht nur technische Kennzahlen wie die Genauigkeit der Modelle, sondern auch betriebswirtschaftliche Kennzahlen wie die Kosteneinsparungen oder die Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung dieser Kennzahlen sind entscheidend, um den langfristigen Erfolg der KI-Projekte sicherzustellen.
Um sicherzustellen, dass sie weiterhin optimal funktionieren, sollten KI-Systeme kontinuierlich überwacht und optimiert werden. Dies erfordert den Einsatz moderner Monitoring-Tools sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und IT-Abteilungen.
Fazit: Weitblick und Gründlichkeit sind gefragt
Für Entscheider in Unternehmen bedeutet die Auswahl bzw. Entwicklung von Large Language Models und KI-Lösungen eine komplexe, aber zugleich chancenreiche Herausforderung. Die Entscheidung zwischen Eigenentwicklung und Kauf hängt stark von individuellen Anforderungen, Ressourcen und strategischen Zielen ab.
Erfolgreich wird der Einsatz von KI nur dann, wenn Unternehmen klar fokussieren, sorgfältig auswählen, gewissenhaft konfigurieren und mit hochwertigen Trainingsdaten arbeiten. Eine enge Zusammenarbeit zwischen technischen und strategischen Abteilungen sowie eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung der KI-Systeme sind entscheidend, um den langfristigen Erfolg zu sichern.
