In diesem Blogartikel erkläre ich dir, wie du die richtige Entscheidung triffst, ob dein Unternehmen KI-Lösungen in der Cloud oder im eigenen Netzwerk ("on-premise") einsetzen sollte.
Die Wahl der passenden Infrastruktur für KI-Anwendungen kann entscheidend für den Erfolg deines Unternehmens sein.
Durch eine optimale Lösung profitierst du von einer höheren Leistung, besserer Skalierbarkeit und geringeren Kosten. Gleichzeitig musst du jedoch auch Datenschutzaspekte berücksichtigen.
Leider fällt vielen Unternehmen die Entscheidung zwischen Cloud und eigenen Lösungen schwer.
Häufige Gründe dafür sind:
- Unsicherheit bezüglich der Leistungsfähigkeit von Cloud-Lösungen im Vergleich zu eigener Hardware
- Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO
- Unklarheit über die tatsächlichen Kosten und die Skalierbarkeit der verschiedenen Optionen
- Mangelndes Wissen über die Möglichkeiten und Grenzen von Open-Source-Modellen
Doch keine Sorge, ich zeige dir Schritt für Schritt, wie du die für dein Unternehmen optimale Lösung findest.
Schritt 1: Bewerte deine Leistungsanforderungen
Die Leistung ist ein kritischer Faktor bei KI-Anwendungen. Das KI Modell GPT-4 (ChatGPT) ist aktuell eines der drei besten Modelle.
Die anderen beiden KI's die du kennen solltest, sind Anthropic's Claude Opus und Google's Gemini Ultra.
Stell dir vor, dein Unternehmen setzt einen KI-Agenten ein, um eingehende Angebote oder Bewerbungen automatisch zu prüfen und zu bewerten.
Verschiedene KI Modelle werden unterschiedlich gut im Klassifizieren der Informationen sein. Im Vergleich untereinander, sind GPT-4, Claude Opus und Google Gemini Ultra ähnlich, wobei meine Wahl auf Claude oder GPT-4 fällt.
Verglichen mit Open Source Modellen die du im eigenen Netz installieren kannst, sind diese drei Modelle aber WELTEN BESSER.
Hier ist ein Screenshot verschiedener Modelle vom 26.2.24, wo Mistral Large (ein französisches KI Modell) in nur einem einzigen Punkt gewinnen kann.
Quelle: Techcrunch
Also ist es wichtig, die Leistungsfähigkeit der KI Modelle zu bewerten.
Genauso wichtig ist eine schnelle Verarbeitung der Daten essentiell. Cloud-Anbieter wie Google Cloud bieten hochoptimierte Infrastrukturen, die auch anspruchsvolle KI-Workloads bewältigen können.
Mit eigenem Hosting kannst du die Hardware zwar gezielt auf deine Anforderungen abstimmen, musst dafür aber auch entsprechend investieren.
Schritt 2: Prüfe die Datenschutzanforderungen
Der Schutz sensibler Daten hat oberste Priorität.
Mit einem eigenen Rechenzentrum behältst du die volle Kontrolle.
Viele europäische Cloud-Anbieter erfüllen jedoch ebenfalls hohe Datenschutzstandards und sind DSGVO-konform. Anbieter wie OpenAI und Anthropic sind beispielsweise SOC 2 zertifiziert.
Für dein Marketing-Team, das eine KI zur Ideengenerierung und Content-Erstellung nutzen möchte oder auch für KI Agenten mit Zugriff auf eure Warenwirtschaft kann eine Cloud-Lösung bei einem vertrauenswürdigen Anbieter daher durchaus in Frage kommen.
Schritt 3: Vergleiche Kosten und Skalierbarkeit
Cloud-Lösungen bieten eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit zu nutzungsabhängigen Kosten.
Beim eigenen Hosting fallen hohe Anfangsinvestitionen an, dafür langfristig nur die Betriebskosten.
Wäge ab, welches Modell für dein Unternehmen wirtschaftlicher ist. Bedenke dabei auch, dass du mit einer skalierbaren Cloud-Lösung die Ressourcen für deine KI-Anwendungen jederzeit an den tatsächlichen Bedarf anpassen kannst.
Mit der richtigen Strategie kannst du die Vorteile von KI optimal für dein Unternehmen nutzen.
Durch die sorgfältige Bewertung von Leistung, Datenschutz, Skalierbarkeit und Kosten findest du die Lösung, die perfekt zu deinen Anforderungen passt - sei es in der Cloud oder im eigenen Netzwerk.
Für weitere Fragen stehe ich dir jederzeit gerne zur Verfügung.
Dieses Thema ist nicht einfach, von daher melde dich gerne, wenn du deine Fragen unverbindlich besprechen möchtest!
