Effiziente Modellauswahl zur KI-Kostenreduktion — Schritt für Schritt

In der Kostenoptimierung für Künstliche Intelligenz (KI) spielt das sogenannte Right-sizing, also die Anpassung der Grösse von Modellen und Kontext, eine entscheidende Rolle. Viele Unternehmen übersehen, dass nicht die grössten oder komplexesten Modelle automatisch die besten sind. In der Praxis sind die Kosten durchaus signifikant beeinflussbar, wenn man sich auf die richtige Dimensionierung konzentriert.

Kernaussage

Right-sizing von KI-Modellen und ihrem Kontext ist entscheidend, um die Kosten zu optimieren, ohne Einbussen bei der Leistungsfähigkeit. Korrekt dimensionierte Systeme unterstützen den effizienten Einsatz von Ressourcen.

Typische Fehler

Oversizing der Modelle

Ein häufiger Fehler ist, dass Unternehmen zu grosse Modelle verwenden, in der Annahme, dadurch präzisere Ergebnisse zu erzielen. Diese Modelle sind nicht nur teuer in der Entwicklung, sondern auch ressourcenintensiv im Betrieb. Zudem führen sie nicht zwingend zu einem Gewinn in der Qualität der Ergebnisse, insbesondere wenn der tatsächliche Bedarf des Unternehmens nicht so gross ist.
*Korrektur:* Führen Sie eine Bedarfsanalyse durch, um die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens an das Modell zu ermitteln. Testen und skalieren Sie von kleineren Modellen aus, um die optimale Grösse zu finden.

Ignorieren des Modellkontexts

Viele Organisationen passen die Kontextgrösse der Modelle nicht an ihre tatsächlichen Datenanforderungen an, was zu einer ineffizienten Verarbeitung führt. Der Kontext bezieht sich hier auf die Informationsmenge, die das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann – bei zu weitem Kontext steigen die Kosten exponentiell.
*Korrektur:* Analysieren Sie den tatsächlich benötigten Kontext für jeden spezifischen Anwendungsfall. Implementieren Sie Konfigurationen, die auf das Ziel zugeschnitten sind, indem Sie etwa die Eingangsgrössen und Datenquellen variieren.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tage 1-5: Bestandsaufnahme Beginnen Sie mit einer gründlichen Bestandsaufnahme der aktuell eingesetzten KI-Modelle und der genutzten Kontexte. Dokumentieren Sie die jeweiligen Parameter und Kosten.
Tage 6-10: Bedarfsanalyse Erstellen Sie eine Bedarfsanalyse, um zu bestimmen, ob die aktuellen Modelle und Kontexte den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen oder überdimensioniert sind. Befragen Sie relevante Stakeholder und prüfen Sie, welche Ergebnisse tatsächlich notwendig sind.
Tage 11-20: Evaluierung und Anpassung Testen Sie verschiedene Modelle und Kontextgrössen basierend auf der Bedarfsanalyse. Setzen Sie Pilotprojekte mit diesen Anpassungen um und messen Sie die Leistung im Hinblick auf Kosten und Qualität der Ergebnisse.
Tage 21-30: Implementierung und Überwachung Implementieren Sie die optimierten Modelle im operativen Betrieb. Führen Sie kontinuierliche Überwachungen durch, um sicherzustellen, dass die Modelle stabil laufen und die Kosteneinsparungen realisiert werden. Evaluieren Sie periodisch die Leistung und passen Sie bei Bedarf nach.

Durch dieses strukturierte Vorgehen können KMUs ihre KI-Infrastruktur effizienter gestalten und gleichzeitig signifikante Kosteneinsparungen realisieren, während die Qualität der KI-Ergebnisse erhalten bleibt.