Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz im Unternehmensalltag

KI im Unternehmenskontext: Eine Analyse der Modellstrategien

Die Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) wird oft von den beeindruckenden Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-5 oder den sogenannten "Frontier Models" dominiert. Diese Modelle demonstrieren kognitive Höchstleistungen und brechen regelmäßig neue Rekorde in verschiedenen Benchmarks. Für den produktiven Einsatz im Unternehmensalltag erweisen sie sich jedoch häufig als zu umfangreich, zeitaufwendig und kostenintensiv. Eine detaillierte Betrachtung der aktuellen Implementierungsstrategien in der Wirtschaft zeigt eine Verschiebung hin zu einem pragmatischeren Ansatz, bei dem spezialisierte, kleinere KI-Modelle eine zentrale Rolle spielen.

Die "KI-Wissensfabrik": Eine neue Architektur für Effizienz

Erfolgreiche Unternehmen setzen zunehmend auf eine Architektur, die als "KI-Wissensfabrik" bezeichnet werden kann. Dieses Konzept unterscheidet sich grundlegend von der Vorstellung eines einzelnen, allwissenden KI-Systems. Stattdessen wird ein komplexer Geschäftsprozess in eine Vielzahl kleiner, spezialisierter Aufgaben unterteilt. Jede dieser Aufgaben wird von einem eigenen, kleinen KI-Modell (Small Language Model, SLM) oder einem sogenannten "Agenten" bearbeitet. Diese spezialisierten Modelle sind darauf ausgelegt, ihre spezifische Aufgabe extrem schnell und kostengünstig zu erfüllen.

Ein anschauliches Beispiel hierfür bietet das Unternehmen Gong aus Tel Aviv. Bei der Beantwortung komplexer Kundenanfragen, etwa zur Analyse von Geschäftsverlusten, wird zunächst ein großes "Frontier Model" eingesetzt, um einen strategischen Plan für die Beantwortung zu entwickeln. Die eigentliche Detailarbeit, wie das Durchsuchen und Analysieren zehntausender Verkaufsgespräche, übernehmen dann jedoch schnelle und kostengünstige SLMs. Diese filtern irrelevante Informationen heraus, fassen relevante Passagen zusammen und übergeben die aufbereiteten Ergebnisse an das größere Modell zur finalen Berichtsformulierung. Dieser Ansatz der Orchestrierung ermöglicht es, die Stärken beider Modelltypen optimal zu nutzen.

Auch Meta, das Mutterunternehmen von Facebook, verfolgt eine ähnliche Strategie. Finanzchefin Susan Li betonte, dass Meta für die Auslieferung von Werbeanzeigen keine der größten KI-Modelle verwendet, da dies als "kostenintensiv" erachtet wird. Stattdessen wird das Wissen großer Modelle auf kleinere, hochspezialisierte Modelle übertragen, die dann die operative und effiziente Auslieferung übernehmen.

Kosten, Geschwindigkeit und Kontrolle: Die Vorteile kleiner Modelle

Die Gründe für die Präferenz von SLMs in spezifischen Unternehmensanwendungen sind vielfältig und liegen primär in ökonomischen und operativen Vorteilen:

• Kostenersparnis: Der Kostenunterschied zwischen großen und kleinen Modellen kann erheblich sein. Berichten zufolge können die Kosten für die Verarbeitung einer Million Tokens bei einem kleinen Modell lediglich 10 US-Cent betragen, während ein großes Modell 3,44 US-Dollar kosten kann. Diese Diskrepanz macht SLMs für repetitive Aufgaben deutlich wirtschaftlicher.
• Gesteigerte Geschwindigkeit: SLMs bieten durch ihre geringere Komplexität und ihren spezialisierten Fokus eine schnellere Antwortfindung (geringere Latenz). Dies ist entscheidend für Anwendungen, die Echtzeit-Interaktionen oder schnelle Verarbeitungszeiten erfordern.
• Verbesserte Kontrolle und Genauigkeit: Da SLMs gezielter auf spezifische Aufgaben trainiert werden können, ermöglichen sie eine präzisere Steuerung und höhere Genauigkeit im Vergleich zu generischeren Modellen. Experten von IBM heben hervor, dass diese Modelle eine bessere Kontrolle über die Ergebnisse bieten.
• Datenschutz und Compliance: Ein wesentlicher Vorteil, insbesondere für den europäischen Markt, ist die Möglichkeit, SLMs lokal (On-Premise) oder auf Edge-Geräten zu betreiben. Dies erleichtert die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), wie Microsoft erläutert. Open-Source-Modelle wie Llama oder Mistral, die Unternehmen selbst hosten und anpassen können, verstärken diesen Trend zur lokalen Datenverarbeitung und Kontrolle.

Herausforderungen und der hybride Ansatz

Trotz dieser Vorteile sind SLMs nicht ohne Einschränkungen. Sie sind Spezialisten mit einem eng definierten Aufgabengebiet und verfügen nicht über das breite Weltwissen oder die Fähigkeit zu komplexem logischem Schlussfolgern, die große "Frontier Models" auszeichnen. Der Aufbau und die Orchestrierung einer "KI-Fabrik" erfordern zudem erhebliches technisches Know-how in der Softwareentwicklung und ist keine standardisierte "Out-of-the-box"-Lösung.

Daher zeichnet sich in der Unternehmenspraxis ein hybrider Ansatz ab: Große Modelle werden für Aufgaben eingesetzt, die umfassendes Wissen, komplexe Planung oder kreative Generierung erfordern. Spezialisierte SLMs übernehmen hingegen die repetitive Detailarbeit im Hintergrund. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz und Spezifität kleiner Modelle mit der vielseitigen Intelligenz großer Modelle zu verbinden.

Praktische Anwendung im Mittelstand: Fallbeispiele

Der Mittelstand in Deutschland erkennt zunehmend das Potenzial von KI zur Steigerung der Effizienz, Senkung der Kosten und Erschließung neuer Märkte. Beispiele aus verschiedenen Branchen verdeutlichen, wie KI-Anwendungen konkret umgesetzt werden können:

• Intelligente Lagerhaltung: Eine Brennerei optimierte ihre Lagerflächennutzung und reduzierte den Zeitaufwand für das Umlagern von Paletten durch ein KI-basiertes System. Dieses berechnet den optimalen Lagerplatz unter Berücksichtigung von Produkttyp und Mindesthaltbarkeitsdatum.
• Qualitätskontrolle in der Produktion: Ein Spezialist für industriellen 3D-Druck nutzt KI-basierte Bilderkennung, um Ähnlichkeiten zwischen neuen und bereits gefertigten Teilen zu identifizieren. Dies ermöglicht die Nutzung von Fertigungswissen aus früheren Aufträgen, beschleunigt den Herstellungsprozess und reduziert Fehler.
• Personaleinsatzplanung: Ein Hersteller von Kunststoffprodukten entwickelte ein KI-basiertes Optimierungssystem, das Dienstpläne unter Berücksichtigung von Mitarbeiterfähigkeiten, Präferenzen, betrieblichen Anforderungen und gesetzlichen Vorgaben erstellt. Dies verbessert die Mitarbeiterzufriedenheit und die Effizienz der Planung.
• Kundenkontakt durch Chatbots: Ein Softwareunternehmen implementierte einen Chatbot, der auf Anfragen in Echtzeit reagiert, indem er auf eine Wissensdatenbank zugreift. Dies entlastet den Support und verbessert die User Experience.
• Datenanalyse per Chat-Anfrage: Ein Unternehmen in der Lebensmittelindustrie nutzt ein Large Language Model, um Mitarbeitenden über ein Chat-Interface Zugriff auf Qualitätskontrolldaten zu ermöglichen. Anfragen werden lokal bearbeitet und relevante Antworten generiert, ohne sensible Daten weiterzugeben, was schnelle und informierte Entscheidungen ermöglicht.

Diese Beispiele zeigen, dass KI-Projekte nicht zwangsläufig riesig oder teuer sein müssen, um einen signifikanten Mehrwert zu schaffen. Der Start kann auch mit überschaubaren Investitionen und in relativ kurzer Zeit erfolgen.

Die Rolle von Open Source und Hybrid Cloud

Die Implementierung von KI-Systemen erfordert eine robuste Infrastruktur. Eine flexible Hybrid-Cloud-Plattform gewinnt hier an Bedeutung, da sie Unternehmen Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern und die Möglichkeit bietet, mit neuen KI-Innovationen Schritt zu halten. Solche Plattformen unterstützen die Entwicklung, das Training und die Einbindung von KI-Modellen in Anwendungen, sowohl On-Premise als auch in der Cloud.

Zudem spielen Open-Source-Strategien eine entscheidende Rolle für eine vertrauenswürdige KI. Open-Source-Projekte wie vLLM, InstructLab oder die Granite-Familie bieten hohe Transparenz hinsichtlich Algorithmen, Trainingsdaten und Modellen. Dies fördert Aspekte wie Erklärbarkeit, Fairness, Nachvollziehbarkeit und Robustheit von KI-Modellen, die insbesondere in regulierten Branchen von großer Bedeutung sind.

Fazit und Ausblick

Die Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz im Unternehmensalltag ist geprägt von einer zunehmenden Spezialisierung und Pragmatismus. Während große Modelle weiterhin die Forschung und die öffentliche Wahrnehmung dominieren, sind es oft die kleineren, spezialisierten Modelle, die die eigentliche Wertschöpfung in Unternehmen vorantreiben. Die Kombination aus großen Modellen für strategische Aufgaben und spezialisierten SLMs für die Detailarbeit, unterstützt durch Open-Source-Lösungen und flexible Cloud-Infrastrukturen, scheint der vielversprechendste Weg für Unternehmen zu sein, die Vorteile der KI effizient und verantwortungsvoll zu nutzen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der sorgfältigen Auswahl des richtigen KI-Modells und der passenden Infrastruktur für den jeweiligen Anwendungsfall, gepaart mit einer klaren Strategie zur Orchestrierung und kontinuierlichen Optimierung der KI-Systeme.

Bibliography

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