Wenn Sie in Ihrem Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) für eigene Produkte oder interne Services nutzen wollen, gilt es das passende Large Language Model (LLM) auszuwählen und dazu passende Rahmenbedingungen zu schaffen. Wir erklären, worauf Sie dabei achten sollten.
Open-Source vs. proprietäre LLMs
Bei der Auswahl eines Large Language Models gilt es zunächst zwischen frei verfügbaren (Open-Source) und kommerziellen (proprietären) Angeboten zu unterscheiden.
Open-Source-Modelle wie LLaMA, Falcon oder Bloom bieten den Vorteil, dass der Quellcode vollständig transparent ist. Das ermöglicht Ihnen, das Modell selbst zu fine-tunen, eigene Architekturen zu testen und spezifische Features zu integrieren.
Die Lizenzkosten sind in der Regel gering – oft zahlen Sie nur für die Infrastruktur. Allerdings erfordern Betrieb und Support ein ausreichend großes internes KI-Team oder externe Spezialisten.
Proprietäre LLMs wie GPT-4, Claude oder Gemini hingegen werden von den Anbietern kontinuierlich gepflegt und optimiert. Sie bieten meist eine höhere Generalisierungsleistung und garantieren per SLA (Service Level Agreement) definierte Verfügbarkeiten. Anpassungen sind häufig nur über API-Schnittstellen möglich, tiefgehende Modifikationen bleiben dem Anbieter vorbehalten.
Wer schnell eine marktreife Lösung sucht und den internen Entwicklungsaufwand minimieren möchte, ist hier gut aufgehoben. Gleichzeitig müssen Sie mit höheren Nutzungsgebühren und eingeschränkter Kontrolle über Updates und Datenverwendung rechnen.
Technische Skalierbarkeit und Infrastrukturanforderungen
Ein LLM, das im Proof-of-Concept (PoC) mit geringen Anfragezahlen glänzt, kann in einer produktiven Umgebung mit hohem Durchsatz schnell an seine Grenzen stoßen. Hier gilt es abzuwägen:
Cloud-basierte Dienste bieten elastische Skalierung. Bei steigendem Bedarf werden automatisch zusätzliche Ressourcen bereitgestellt. So vermeiden Sie Engpässe und können Lastspitzen flexibel abfedern.
Bei On-Premise-Installationen ist eine sorgfältige Kapazitätsplanung unerlässlich. GPU-Cluster und Rechenkapazitäten müssen dimensioniert werden, um sowohl normale Betriebslasten als auch Spitzenzeiten zu stemmen. Lasttests im Vorfeld helfen, kritische Punkte frühzeitig zu identifizieren.
Hybride Ansätze kombinieren das Beste aus beiden Welten: Prototypen werden in der Cloud entwickelt, kritische Workloads on-premise betrieben. So lassen sich Agilität, Sicherheit und Kosteneffizienz in Einklang bringen.
Die Netzwerkarchitektur spielt ebenfalls eine Rolle: Niedrige Latenzen sind vor allem bei interaktiven Anwendungen wie Chatbots oder Echtzeitanalysen entscheidend. Achten Sie darauf, ob das Modell in Ihrer gewünschten Region verfügbar ist und ob Sie gegebenenfalls eigene Edge-Instanzen benötigen.
Insgesamt sollten Sie die Skalierbarkeit in allen Phasen – von der Entwicklung über das Testing bis hin zum produktiven Betrieb – regelmäßig überprüfen und gegebenenfalls nachjustieren.
Datenschutz, Compliance und Datenhoheit
Unternehmen, die personenbezogene oder besonders schützenswerte Daten verarbeiten, stehen vor hohen Compliance-Anforderungen. DSGVO, HIPAA oder branchenspezifische Standards verlangen oft, dass Daten weder das Unternehmensnetzwerk verlassen noch länger als notwendig gespeichert werden.
Open-Source-Modelle auf eigener Infrastruktur bieten hier maximale Kontrolle: Als Betreiber bestimmen Sie, wo Logs abgelegt und wie Zugriffsrechte vergeben werden. Außerdem lässt sich sicherstellen, dass sämtliche Datenverschlüsselungen – sowohl „at rest“ als auch „in transit“ – nach firmeneigenen Richtlinien implementiert werden.
Bei Cloud-Modellen sollten Sie genau prüfen, in welchen Rechenzentren Ihre Daten verarbeitet werden und wie lange Protokolle vorgehalten werden. Achten Sie auf Zertifizierungen wie ISO 27001 oder SOC 2 und fordern Sie vertragliche Zusicherungen zur Datenlöschung und zum Umgang mit Sicherheitsvorfällen. Prüfen Sie, ob der Anbieter Funktionen wie Data Masking, Tokenization oder Differential Privacy unterstützt, um zusätzliche Schutzschichten einzubauen.
Kosten für KI-Modelle
Die Wirtschaftlichkeit eines LLM-Projekts hängt stark vom gewählten Kostenmodell ab. Cloud-Pay-per-Use-Modelle rechnen pro Anfrage oder Token ab und sind ideal für Experimente und Proof-of-Concepts.
Flat-Rate-Abonnements bieten planbare Ausgaben und lohnen sich bei konstant hohem Volumen.
On-Premise-Lösungen erfordern eine Anfangsinvestition in Hardware (CAPEX) sowie laufende Betriebskosten für Strom, Kühlung und IT-Personal (OPEX), amortisieren sich aber langfristig bei hoher Auslastung.
Eine Total-Cost-of-Ownership-Analyse (TCO) über mindestens drei Jahre hilft dabei, versteckte Kosten zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Fahrplan zur LLM-Implementierung
Vom MVP zum Roll-out
Der Erfolg bei Auswahl und Implementierung eines LLM hängt maßgeblich von einem systematischen Vorgehen ab: Definieren Sie zunächst einen klar umrissenen Anwendungsfall mit messbarem Nutzen. Entwickeln Sie anschließend ein Minimum Viable Product (MVP), um früh Feedback zu erhalten und technische Hürden zu identifizieren. Führen Sie verschiedene Modelle anhand zentraler Metriken wie Genauigkeit, Latenz und Robustheit auf realen Testdaten zusammen, bevor Sie in den Pilotbetrieb gehen. Nach einer erfolgreichen Pilotphase skalieren Sie die Lösung stufenweise in die produktive Umgebung.
Monitoring und kontinuierliche Optimierung
Auch nach dem Roll-out endet die Arbeit nicht: Implementieren Sie Dashboards, die technische Kennzahlen (Antwortzeiten, Durchsatz, Verfügbarkeit) und Qualitätsmetriken (Fehlerquote, Inkonsistenzen) in Echtzeit abbilden. Richten Sie Alarme ein, die bei Abweichungen automatisch Verantwortliche informieren.
Planen Sie regelmäßige Reviews, um zu beurteilen, ob das eingesetzte Modell noch den aktuellen Anforderungen entspricht oder ob ein Upgrade sinnvoll ist. Durch stetiges Monitoring und iterative Nachjustierungen stellen Sie sicher, dass Ihre LLM-Lösung dauerhaft performant, sicher und kosteneffizient bleibt.
Fazit
Die Auswahl des passenden LLM ist ein dynamischer, mehrstufiger Prozess: von der ersten Bedarfsanalyse über Proof-of-Concept und Pilot bis hin zur produktiven Skalierung. Open-Source-Modelle bieten maximale Anpassbarkeit, proprietäre LLMs glänzen durch sofortige Einsatzbereitschaft und kontinuierliche Optimierungen. Ein hybrider Ansatz vereint Agilität mit Datensouveränität und Kostentransparenz.
Mit einem klaren Fahrplan, einer soliden Governance und einem fortlaufenden Monitoring schaffen Sie die Basis für eine erfolgreiche KI-Strategie, die Ihrem Unternehmen nachhaltige Wettbewerbsvorteile verschafft.