Individuelle KI-Entwicklung vs. standardisierte KI-Lösungen

Wenn es um die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse geht, stehen viele Unternehmen vor der Frage, ob sie eine individuelle KI-Lösung entwickeln oder eine KI-Anwendung von der Stange kaufen sollten. Beide Optionen haben ihre Vor- und Nachteile, und es kann schwierig sein, zu entscheiden, welcher Weg für das eigene Unternehmen am besten geeignet ist.

Dieser Artikel erläutert die Entwicklung von KI und standardisierte Lösungen und hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Option für Ihr Unternehmen die richtige ist. 

Siehe auch: Edge-KI vs. Cloud-KI: Was ist das Beste für Ihr Unternehmen? 

Was ist KI und wie kann Ihr Unternehmen davon profitieren?

KI ist ein fortschrittlicher Algorithmus, der Aufgaben erledigt, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, etwa visuelle Wahrnehmung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung. KI-Lösungen beginnen mit der Entwicklung eines maschinellen Lernmodells, das anschließend mit Daten trainiert wird. Das KI-System kann dann auf Grundlage der eingegebenen Daten Vorhersagen oder Empfehlungen erstellen.

Es mag auch überraschen, dass das Konzept der KI schon seit den 1950er-Jahren existiert. Die künstliche Intelligenz hat ihren Anteil an Auf- und Abschwüngen erlebt, befindet sich derzeit jedoch aufgrund von Fortschritten bei Rechenleistung und Datenspeicherung sowie dank ihrer inzwischen erschwinglichen Kosten für eine breite Einführung in einer Phase des Hyperwachstums.

Die KI-Entwicklung hat zu zahlreichen geschäftlichen Vorteilen geführt, darunter:

• KI kann bei der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben helfen und Mitarbeitern so ermöglichen, sich auf strategischere Tätigkeiten zu konzentrieren.
• Sie kann Unternehmen außerdem helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Mitarbeitern datengestützte Erkenntnisse liefert.
• KI kann auch den Kundenservice verbessern, indem sie personalisiertere und reaktionsschnellere Interaktionen ermöglicht.
• Insbesondere Conversational AI wird immer beliebter, da sie Unternehmen dabei helfen kann, Kundenserviceaufgaben zu automatisieren – etwa die Beantwortung häufig gestellter Fragen, die Terminvereinbarung und die Bereitstellung von Support.
• Predictive Analytics ist ein weiterer Bereich, in dem KI von Nutzen sein kann. Sie kann Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten analysiert und künftige Trends vorhersagt.

Vor- und Nachteile individueller KI

Die Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Lösung bedeutet, Modelle für maschinelles Lernen von Grund auf zu entwickeln und zu trainieren. Dies kann intern erfolgen oder an ein externes KI-Entwicklungsunternehmen ausgelagert werden. Das Ergebnis sind individuelle Algorithmen und eine proprietäre API.

Vorteile individueller KI 

Umfassende Kontrolle über die KI-Entwicklung

Wenn Sie eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickeln, haben Sie Kontrolle über den gesamten Prozess. Sie können entscheiden, wie Ihre Daten verwendet werden und was mit ihnen geschieht.

Eigentum an den Daten

Bei einer individuellen KI-Lösung gehören Ihnen außerdem die Daten, die zum Trainieren der Modelle für maschinelles Lernen verwendet werden. Dieser Aspekt ist wichtig, da er Ihnen Kontrolle darüber gibt, wie die Daten verwendet werden und wer Zugriff darauf hat.

Flexibilität

Eine intern entwickelte KI-Lösung kann flexibler sein als eine standardisierte Lösung, da Sie sie an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können.

KI-Lösungen für spezialisierte Daten

Wenn Ihr Programm mit einem hochspezialisierten Datensatz arbeiten muss, ist eine individuelle Lösung entscheidend, da die Wahrscheinlichkeit geringer ist, dass es dafür eine sofort einsetzbare Lösung gibt. Eine standardisierte Lösung würde stattdessen schlechte Ergebnisse liefern, die nicht für Ihr spezifisches Problem geeignet sind.

Höhere Sicherheit

Napoleon Bonaparte wird häufig der Ausspruch zugeschrieben: „Wenn etwas richtig erledigt werden soll, erledigen Sie es selbst.“ Dasselbe gilt für KI und Sicherheit. Standardisierte Lösungen mögen bequem sein, sind aber auch Einheitslösungen. Das bedeutet, dass sie nicht immer auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind und Schwachstellen aufweisen können, die findige Angreifer ausnutzen können. Intern entwickelte KI-Lösungen hingegen sind speziell für Ihr Unternehmen und seine einzigartigen Sicherheitsherausforderungen konzipiert. Dadurch können sie Bedrohungen effektiver erkennen und auf sie reagieren.

Nachteile individueller KI

Kosten

Einer der größten Nachteile bei der Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Lösung ist, dass sie sehr teuer sein kann. Sie müssen nicht nur das KI-Entwicklungsunternehmen bezahlen, sondern auch für die Daten und Rechenressourcen aufkommen, die zum Trainieren der Modelle für maschinelles Lernen erforderlich sind.

Entwicklungszeit

Die interne Entwicklung einer KI-Lösung kann viel Zeit in Anspruch nehmen – Monate, möglicherweise Jahre bis zur vollständigen Reife. Das gilt insbesondere, wenn Sie keine KI-Expertise im Unternehmen haben.

Notwendigkeit von KI-Expertise im Unternehmen

Wenn Sie eine individuelle KI-Lösung entwickeln möchten, benötigen Sie KI-Experten in Ihrem Team. Das kann schwierig und teuer sein, da KI-Experten stark gefragt sind und hohe Gehälter verlangen. Experten für künstliche Intelligenz in den USA verdienen durchschnittlich 110.971 US-Dollar pro Jahr oder 53 US-Dollar pro Stunde, häufig mehr. Die obersten 10 Prozent verdienen jährlich mehr als 234.000 US-Dollar – und oft deutlich mehr. 

Vor- und Nachteile standardisierter KI

Die Alternative zur Entwicklung einer individuellen KI-Lösung besteht darin, eine fertige KI-Lösung zu kaufen. Dabei handelt es sich um eine von einem anderen Unternehmen entwickelte und anschließend an Kunden verkaufte Softwareanwendung. Es gibt viele verschiedene Kategorien von KI-Software, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Im Folgenden finden Sie einige der gängigsten standardisierten Lösungen:

• Software für KI- und Machine-Learning-Operations (MLOps). Beispiele sind IBM Watson Studio, Databricks Lakehouse und InRule.
• Software für Conversational Intelligence, etwa Zendesk Support Suite, Intercom und Birdeye.
• Software zur Datenkennzeichnung, etwa Super Annotate, V7 und Amazon Sagemaker.
• Plattformen für Data Science und maschinelles Lernen. Beispiele sind MatLab, RStudio und RapidMiner.

Vorteile standardisierter KI

Geringe Entwicklungskosten

Einer der größten Vorteile einer standardisierten KI-Lösung besteht darin, dass ihre Entwicklung deutlich günstiger ist als die einer individuellen Lösung. Sie müssen keine große Anfangsinvestition in die KI-Entwicklung oder Datenressourcen tätigen.

Schnelle Bereitstellung

Eine fertige Lösung lässt sich schnell bereitstellen. Einführung und Konfiguration sind in der Regel einfacher und schneller als die Entwicklung einer maßgeschneiderten Plattform.

Hohe Vorhersagequalität bei generischen Datenfällen

Standardisierte KI-Lösungen sind bei standardmäßigen, gut verstandenen Datensätzen häufig sehr präzise. Das liegt daran, dass sie mit großen, hochwertigen Datensätzen trainiert wurden. Wenn Ihre Daten diesen Datensätzen ähneln, ist eine standardisierte KI-Plattform daher wahrscheinlich sehr präzise.

Geringer Wartungsaufwand

Sobald ein fertiges Produkt eingerichtet und in Betrieb ist, benötigt es vergleichsweise wenig Wartung. Das steht im Gegensatz zu individuellen KI-Lösungen, die häufig eine kontinuierliche Feinabstimmung und Anpassung erfordern.

Nachteile standardisierter KI-Lösungen

Mangelnde Flexibilität

Standardisierte KI-Lösungen können ziemlich unflexibel sein. Das liegt daran, dass Sie auf die Funktionen und Möglichkeiten beschränkt sind, die der KI-Softwareanbieter bereitstellt. Wenn Sie etwas benötigen, das über das Angebot hinausgeht, müssen Sie wahrscheinlich eine individuelle Lösung entwickeln.

Schlechte Leistung bei Sonderfällen

Fertige KI-Anwendungen können bei Datensätzen, die sich von den Trainingsdaten unterscheiden, schlechte Ergebnisse liefern. Das liegt daran, dass KI-Modelle nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn sich Ihre Daten also von den zum Trainieren des KI-Modells verwendeten Daten unterscheiden, wird das KI-Modell wahrscheinlich schlechte Ergebnisse liefern.

Sicherheitsrisiken

Eine standardisierte KI-Lösung kann Sicherheitsrisiken bergen. Das liegt daran, dass Sie dem KI-Softwareanbieter Ihre Daten anvertrauen. Wenn die Systeme des Anbieters kompromittiert werden, könnten auch Ihre Daten gefährdet sein.

Steigende Kosten bei wachsendem System

Wenn sich Ihr System im Laufe der Zeit weiterentwickelt, können die Kosten für eine standardisierte KI-Plattform steigen. Das liegt daran, dass Sie weitere Lizenzen oder Abonnements erwerben müssen. Außerdem müssen Sie möglicherweise für zusätzlichen Support oder Schulungen bezahlen, wenn Ihr System wächst.

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Individuelle KI vs. standardisierte KI: Wofür entscheiden?

Bei der Entscheidung, ob Sie eine individuelle KI-Lösung entwickeln oder eine standardisierte KI-Lösung kaufen sollten, sind zahlreiche Faktoren zu berücksichtigen. Zu den wichtigsten zählen Kosten, Flexibilität, Leistung und Sicherheit. Letztlich hängt die beste Entscheidung für Ihr Unternehmen möglicherweise vom Budget ab; im Allgemeinen setzen große Unternehmen auf maßgeschneiderte KI, während kleine und mittelständische Unternehmen standardisierte Lösungen verwenden.