Überblick — KI im Unternehmen — Kosten & Business Case — Praxisleitfaden.
Die Kontrolle der Kosten für Token in KI-Anwendungen ist für KMU entscheidend, um den Return on Investment zu maximieren und monetäre Überraschungen zu vermeiden. Eine bewusste Planung und Steuerung dieser Kostenpunkte kann helfen, die Investitionen besser zu nutzen und das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen.
Die Bedeutung der Tokenkosten verstehen
Tokenkosten entstehen, wenn Unternehmen KI-Dienste nutzen, die auf der Verarbeitung von Token basieren, etwa beim Training oder bei der Anwendung von Sprachmodellen. Diese Kosten hängen von der Grösse des Datasets und der Rechenleistung ab, die zur Verarbeitung benötigt wird. KMU müssen verstehen, welche Komponenten ihrer KI-Projekte den Löwenanteil der Kosten ausmachen, um gezielt optimieren zu können.
Typische Fehler bei der Einschätzung der Tokenkosten
Ein häufiger Fehler ist die Unterschätzung der Datenmenge, die verarbeitet wird. Dies führt zu unerwartet hohen Kosten. KMU sollten eine genaue Analyse der benötigten Daten durchführen und möglicherweise Datenvolumen reduzieren, um die Kosten zu senken. Ein weiterer Fehler ist die Wahl des falschen Anbieters, der möglicherweise ungünstige Preisstrukturen anbietet. Ein Kostenvergleich zwischen verschiedenen Anbietern, unter Berücksichtigung der eigenen Bedarfe, kann hier Abhilfe schaffen.
Effiziente Nutzung der Ressourcen
Zur Senkung der Tokenkosten kann die effiziente Nutzung von Rechenressourcen beitragen. Dies beinhaltet die Optimierung der Datenverarbeitung, indem beispielsweise weniger komplexe Modelle genutzt oder die Datenkompression erhöht wird. KMU sollten zudem schauen, ob bestehende Infrastruktur effizient genutzt wird, bevor zusätzliche kostenintensive Rechenkapazitäten gemietet werden.
Datenmanagement strategisch angehen
Ein strukturiertes Datenmanagement ist entscheidend, um unkontrollierte Tokenkosten zu vermeiden. Hierzu zählt die Vereinheitlichung von Datenformaten und die Pflege einer aktuellen Datenbank. Saubere und gut strukturierte Daten verringern den Rechenaufwand und damit auch die Tokenkosten. Regelmässige Schulungen für Mitarbeitende im Bereich Datenpflege und -nutzung können helfen, einen reibungslosen Datenfluss sicherzustellen.
14-Tage-Handlungsanleitung zur Kontrolle der Tokenkosten
Tag 1-3: Bestandsaufnahme - Erfassen Sie die aktuellen Tokenkosten, die Grösse der genutzten Datenmengen und die verwendeten Rechenressourcen.
Tag 4-7: Anbieterbewertung - Überprüfen Sie die Preisstrukturen der aktuellen Dienstleister und vergleichen Sie mit alternativen Angeboten.
Tag 8-10: Optimierung der Datenverarbeitung - Implementieren Sie weniger komplexe Modelle oder prüfen Sie Komprimierungstechniken.
Tag 11-13: Datenmanagement verbessern - Harmonisieren und bereinigen Sie Ihre Datenbestände. Schulen Sie Mitarbeitende in effizienter Datenpflege.
Tag 14: Evaluation und Anpassung - Überprüfen Sie die vorgenommenen Änderungen in Bezug auf Kostensenkung und passen Sie die Strategien bei Bedarf an.
Mit dieser strukturierten Vorgehensweise können KMU ihre Tokenkosten nachhaltig steuern und gleichzeitig die Effizienz ihrer KI-Anwendungen erhöhen.