Effizienzsteigerung durch gezieltes KI-Modell-Right-sizing — Überblick

Effektives Right-sizing von KI-Modellen und Kontext für KMU

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) bietet das optimierte Anpassen von Modellen und Kontexten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhebliche Kosteneinsparungspotenziale. Dennoch übersehen viele KMU diese Möglichkeit und verwenden entweder überdimensionierte oder unpassende KI-Modelle, die mehr kosten als nötig.

Bedeutung des Right-sizing von KI-Modellen

Bei der Implementierung von KI-Technologien sollten KMU stets darauf achten, dass die Modelle weder zu umfassend noch zu begrenzt sind. Ein häufiges Problem ist die Nutzung überdimensionierter Modelle, da angenommen wird, dass grösser bessere Ergebnisse liefert. Dies führt jedoch oft zu unnötig hohen Kosten. Ebenso problematisch sind zu kleine Modelle, die zwar kostengünstiger erscheinen, jedoch nicht die erforderliche Leistungsfähigkeit aufweisen und Fehlentscheidungen begünstigen können.

Typische Fehler bei der Modellwahl

Ein häufiger Fehler ist die Wahl eines Modells aufgrund seines Bekanntheitsgrades anstatt seiner Eignung für die spezifische Aufgabe. Ein Modell, das zu gross ist, verursacht nicht nur hohe Lizenz- und Betriebskosten, sondern auch einen überhöhten Energieverbrauch, was nachhaltig negativ wirkt. Ein weiterer Fehler besteht darin, den Kontext zu ignorieren, in dem das Modell eingesetzt wird. Beispielsweise kann ein Sprachmodell ohne die Anpassung an unternehmensspezifische Begriffe und Kontexte ungenaue Ergebnisse liefern.

Korrektur dieser Fehler

Um diesen Fallstricken zu entgehen, sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen genau analysieren und erst danach ein KI-Modell auswählen. Die Berücksichtigung von Variablen wie Datenmenge, Bearbeitungszeit und Ergebnisqualität ist entscheidend. Zudem sollte der Kontext des Einsatzes immer ein zentraler Bestandteil bei der Auswahl und Implementierung sein. Eine Iteration von Modellen, also das schrittweise Anpassen und Testen mehrerer Optionen, kann dabei helfen, das passende Modell zu finden.

Praxisbeispiel

Ein Betrieb nutzt ein komplexes Datenanalysemodell für die Kundenanalyse, das ursprünglich für Grossunternehmen konzipiert wurde. Die hohen laufenden Kosten drücken auf das Budget, ohne signifikante Mehrwerte zu bieten. Durch den Wechsel zu einem weniger komplexen, aber spezifischeren Modell, das die besonderen Anforderungen des Betriebs besser berücksichtigt, können die Ausgaben um 30 Prozent reduziert werden, was gleichzeitig zur Verbesserung der Effizienz der Analyseprozesse beiträgt.

Konkrete Handlungsanleitung für die nächsten 30 Tage

Analyse der bestehenden KI-Lösungen (Tag 1-5): Identifizieren Sie alle eingesetzten Modelle und ihren jeweiligen Zweck. Bewerten Sie deren Leistungsfähigkeit und Kostenstruktur.

Kontextanalyse (Tag 6-10): Überprüfen Sie, ob die Modelle optimal auf den spezifischen Kontext und die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.

Bedarfsbestimmung (Tag 11-15): Berücksichtigen Sie Ihre tatsächlichen Anwendungsanforderungen und identifizieren Sie potenzielle Anpassungs- oder Wechselmöglichkeiten.

Erstellung einer Prioritätenliste (Tag 16-20): Entwickeln Sie eine Liste mit möglichen neuen Modellen oder Anpassungen bestehender Modelle, die sowohl kosteneffizient als auch leistungsfähig sind.

Implementierung und Testen (Tag 21-25): Implementieren Sie die ausgewählten Modelle, beginnen Sie mit einem Pilotversuch und führen Sie Leistungs- und Kostentests durch.

Evaluierung der Resultate (Tag 26-30): Bewerten Sie die Ergebnisse und optimieren Sie weiter, um sowohl die Leistung als auch die Kosten zu verbessern.

Durch ein strukturiertes Right-sizing von Kontext und Modellen in der KI-Anwendung können KMU massgeblich von verbesserten Kostenstrukturen und optimierter Leistung profitieren.