Modelle lokal betreiben — Edge AI für KMU — Edge AI & On-Prem

Der Einsatz von Edge AI bietet Schweizer KMU die Möglichkeit, künstliche Intelligenz vor Ort zu nutzen, um Datenverarbeitung in Echtzeit zu ermöglichen und die Abhängigkeit von externen Cloud-Diensten zu verringern. Ein Fehlschlag kann kostspielig und zeitaufwändig sein, weshalb es von grundlegender Bedeutung ist, typische Fehler bei der Implementierung zu vermeiden. Hier wird erläutert, wie Unternehmen Edge AI-Modelle lokal betreiben können, welche häufigen Stolpersteine zu beachten sind und wie man einen erfolgreichen Start in 14 bis 30 Tagen sicherstellt.

Typische Fehler beim lokalen Betrieb von Edge AI-Modellen

Ein häufig auftretender Fehler ist, die Hardwareanforderungen der Modelle zu unterschätzen. Edge AI erfordert spezifische Hardware, die in der Lage ist, die Arbeitslast der KI-Anwendungen bewältigen. Viele KMU sind versucht, bestehende IT-Infrastrukturen zu nutzen, die möglicherweise nicht für die Verarbeitung komplexer KI-Modelle ausgelegt sind. Die Korrektur besteht darin, eine sorgfältige Einschätzung der notwendigen Prozessor- und Speicherressourcen durchzuführen und entsprechend zu investieren.

Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Schwerpunktsetzung auf Datenschutz und Cybersicherheit. Lokale Systeme sind anfällig für Sicherheitslücken, wenn sie nicht ausreichend geschützt sind. Ein Ansatz zur Behebung besteht darin, robuste Sicherheitsmassnahmen zu implementieren, wie z.B. regelmässige Sicherheitsupdates, Firewalls und Datenverschlüsselung.

Der dritte verbreitete Fehler ist das Ignorieren der Skalierbarkeit. Edge AI-Lösungen sollten zukunftssicher ausgelegt sein, um das Wachstum und die Erweiterung der Anwendungen zu unterstützen. Die Lösung liegt darin, skalierbare Architekturen zu entwerfen, die flexible Anpassungen ermöglichen, ohne erneut in neue Hardware investieren zu müssen.

14–30 Tage Handlungsanleitung für den lokalen Betrieb von Edge AI-Modellen

Initiale Bedarfsanalyse (Tag 1–3): Führen Sie eine umfassende Bedarfsanalyse durch, um die spezifischen Anforderungen an die KI-Anwendungen zu ermitteln, die lokal betrieben werden sollen. Berücksichtigen Sie dabei die Prozesse, die durch Edge AI optimiert werden können, und die erforderlichen Leistungskennzahlen der Anwendung.

Evaluation der Hardware (Tag 4–7): Analysieren Sie die derzeitige Hardware in Ihrem Unternehmen und vergleichen Sie sie mit den notwendigen Anforderungen für Edge AI. Erstellen Sie eine Liste der Hardwarekomponenten, die eventuell ersetzt oder erweitert werden müssen.

Sicherheitsstrategie entwickeln (Tag 8–11): Entwickeln Sie in Zusammenarbeit mit einem IT-Sicherheitsexperten eine Sicherheitsstrategie, um Ihre Systeme gegen potenzielle Bedrohungen zu schützen. Implementieren Sie grundlegende Sicherheitsmassnahmen wie Firewalls und regelmässige Updates.

Prototyp erstellen (Tag 12–17): Entwickeln Sie einen kleinen Prototyp Ihrer Edge AI-Anwendung, um die Funktionalität der Hardware zu testen und Engpässe frühzeitig zu erkennen.

Feintuning und Tests (Tag 18–24): Optimieren Sie den Prototyp basierend auf den Testergebnissen und führen Sie umfassende Tests durch, um die Leistung und Sicherheit des Systems zu verifizieren.

Implementierung und Rollout (Tag 25–30): Setzen Sie die optimierte Lösung in Ihrer produktiven Umgebung ein. Schulen Sie die Mitarbeiter, die mit der Lösung arbeiten, und stellen Sie sicher, dass ein Supportteam für auftretende Probleme bereitsteht.

Das strukturierte Vorgehen und die Auseinandersetzung mit typischen Fehlern ermöglichen es Schweizer KMU, Edge AI-Modelle erfolgreich lokal zu betreiben und die Betriebseffizienz entscheidend zu steigern.