Welche grundlegende Infrastruktur benötigt Ihr Unternehmen für die Implementierung von KI?

Während wir uns dem Ende der 2020er Jahre nähern, setzen Unternehmen aus verschiedenen Branchen vermehrt auf generative KI, um die Effizienz zu steigern und die Zeit für wiederkehrende Aufgaben zu minimieren.

Der Wandel vom optionalen Einsatz generativer KI-Anwendungen hin zu ihrer Notwendigkeit ist im Gange. Aber welche Infrastruktur benötigen Sie, um diese Vorteile zu nutzen? Sowohl große Unternehmen als auch kleine Betriebe müssen die wesentlichen Komponenten einer effektiven KI-Lösung verstehen.

Dieser Leitfaden, unterstützt durch Erkenntnisse von Experten bei Hugging Face und Google, beschreibt die kritischen Elemente der KI-Infrastruktur, darunter Datenspeicherung, Integration großer Sprachmodelle (LLM), Entwicklungsressourcen, Kosten und Zeitrahmen, um Ihnen fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Datenspeicherung und -management

Daten sind das Rückgrat jedes effektiven generativen KI-Systems – insbesondere die Daten Ihres Unternehmens oder relevante externe Daten. Standardisierte Chatbots wie Googles Gemini oder OpenAIs ChatGPT können ohne Unternehmensdaten bei spezifischen Aufgaben helfen, um das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen, müssen Sie jedoch Ihre proprietären Daten sorgfältig eingeben und Sicherheitsprotokolle beachten.

Ihre Datentypen verstehen

- Strukturierte Daten: Diese sind in Datenbanken und Tabellen organisiert und weisen klar definierte Felder auf (z. B. Finanzunterlagen oder Kundendaten).

- Unstrukturierte Daten: Dazu gehören E-Mails, Videos, Social-Media-Posts und Dokumente, die eine anspruchsvollere Analyse erfordern.

Die Art Ihrer Daten bestimmt Ihre KI-Anwendung, sei es für interne Mitarbeitereinwendungen, wie bei einem Möbelunternehmen, das einen Chatbot für FAQs zu Ausgaben sucht, oder für externe Kundeninteraktionen.

Die Integration von KI in bestehende Cloud-Plattformen (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS) kann den Bereitstellungsprozess optimieren. Beispielsweise können Google Workspace und Vertex AI Daten über Produktivitätstools hinweg nutzen, was die Erstellung benutzerdefinierter Agenten erleichtert und die betriebliche Effizienz steigert.

Das richtige LLM wählen

Die Wahl des geeigneten großen Sprachmodells (LLM) ist entscheidend. Optionen wie OpenAIs GPT-4, Googles DialogFlow und Modelle von Hugging Face bieten unterschiedliche Funktionen und Anpassungsmöglichkeiten. Ihre Entscheidung sollte Datenschutz, spezifische Bedürfnisse und Budgetvorgaben berücksichtigen.

Integration eines RAG-Frameworks

Um sicherzustellen, dass ein Chatbot genaue Antworten liefert, ist die Integration eines RAG-Frameworks unerlässlich. Dies beinhaltet die Nutzung eines Retrievers zur Dokumentensuche und eines Generators (ein LLM), um kohärente Antworten zu formulieren, unterstützt von einer Vektordatenbank (wie Pinecone oder Milvus) zur Speicherung strukturierter Daten.

Das Erstellen von Embeddings ermöglicht es der KI, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen und kontextuell präzise Antworten zu geben.

Entwicklungswissen und Ressourcen

Trotz benutzerfreundlicher KI-Plattformen ist technisches Fachwissen weiterhin von Bedeutung:

- Einfache Einrichtung: Für grundlegende Bereitstellungen genügt das bestehende IT-Personal mit grundlegenden KI-Kenntnissen.

- Individuelle Entwicklung: Für komplexere Integrationen sind Datenwissenschaftler und Maschinenbauingenieure notwendig, die im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erfahren sind.

Für Unternehmen ohne interne Ressourcen ermöglichen externe Partnerschaften oder No-Code-Plattformen wie Google’s AppSheet die Entwicklung von Anwendungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse, um benutzerdefinierte Tools schnell zu erstellen.

Zeit- und Budgetüberlegungen

Die Implementierung Ihrer KI-Lösung erfordert sowohl Zeit als auch finanzielle Mittel:

- Entwicklungszeitrahmen: Ein einfacher Chatbot kann in 1-2 Wochen erstellt werden, während komplexe Systeme mehrere Monate in Anspruch nehmen können.

- Kostenschätzungen: Die Budgetierung für interne Entwicklungen liegt bei rund 10.000 USD pro Monat, was bei fortgeschrittenen Projekten insgesamt 150.000 USD ausmachen kann. Abonnementsmodelle bieten kostengünstigere Alternativen von 0 bis 5.000 USD pro Monat, abhängig von den Funktionen.

Laufende Wartung

Nach der Entwicklung ist regelmäßige Wartung entscheidend für die anhaltende Effektivität, die etwa 5.000 USD monatlich kosten kann. In regulierten Branchen wie dem Finanzsektor sorgt das Hosting der KI intern für die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften.

Wichtige Erkenntnisse

Um eine minimal funktionsfähige KI-Infrastruktur zu etablieren, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

- Cloud-Speicherung und Datenmanagement: Organisieren und verwalten Sie Ihre Daten effizient über Intranet, private Server oder Cloud-Plattformen.

- Wählen Sie ein geeignetes LLM: Wählen Sie ein Modell, das Ihren betrieblichen Anforderungen entspricht.

- Implementieren Sie ein RAG-Framework: Ermöglichen Sie dynamisches Abrufen und die Integration aus Ihrer Wissensbasis.

- Entwicklungsressourcen bereitstellen: Bewerten Sie interne Expertise oder ziehen Sie externe Agenturen zurate, um erfolgreich zu sein.

- Auf Kosten und Zeitrahmen vorbereiten: Erwarten Sie Anfangsinvestitionen zwischen 15.000 und 150.000 USD und eine Entwicklungszeit von einigen Wochen bis mehreren Monaten.

- Warten planen: Stellen Sie regelmäßige Updates und Überwachungen sicher, um das System an sich ändernde Geschäftsziele anzupassen.

Indem Sie diese Elemente mit Ihren Unternehmenszielen in Einklang bringen, können Sie eine leistungsstarke KI-Lösung schaffen, die die Effizienz steigert und Aufgaben automatisiert, während Sie die Kontrolle über Ihre Technologie-Architektur behalten.