KI-Modelle: Ein Schlüssel zur Zukunft – aber wie bleibt man am Ball?

Lohnt es sich überhaupt, in ein KI-Modell zu investieren, wenn sich die Technologie so schnell weiterentwickelt, dass sie morgen schon veraltet sein könnte? Diese Fragen stellen sich viele Unternehmen vor der Einführung von KI. Die Bedenken sind nachvollziehbar, schließlich wirkt es, als ob jeden Tag ein neues und noch leistungsfähigeres KI-Modell erscheint. Was also tun? Einsteigen oder warten?

Die sogenannten Wenn-dann-Regeln waren die frühen Ansätze von Computerlogik und die Vorreiter heutiger KI-Technologie. Sie konnten einfache Aufgaben automatisieren, waren jedoch starr und wenig flexibel. Obwohl sie damals oft als intelligent galten, hatten sie mit der Komplexität heutiger KI wenig zu tun.

Heute sprechen wir über hochkomplexe neuronale Netze, die nicht nur Muster in riesigen Datenmengen erkennen, sondern auch Sprache verstehen, Bilder interpretieren und eigenständig Lösungen entwickeln können.

Ein Paradebeispiel für diese Entwicklung sind sogenannte Transformer-Modelle, die die KI-Forschung revolutioniert haben. Diese KI-Systeme, die unter anderem GPT-4 von OpenAI zugrunde liegen, haben die Verarbeitung natürlicher Sprache auf ein völlig neues Level gehoben. Sie ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch kontextabhängig zu generieren – und das in einer Qualität, die vor wenigen Jahren noch undenkbar war.

Die Modelle der großen Anbieter profitieren voneinander, indem sie ihr Wissen gegenseitig erweitern. Gleichzeitig experimentieren Data Scientists derzeit intensiv mit sogenannten Modell-Mergings. Dabei werden zwei oder mehr große Sprachmodelle (LLMs) zu einem einzigen Modell kombiniert. Diese Methode, die ohne den Einsatz teurer Grafik-Prozessoreinheiten auskommt, hat sich als überraschend effektiv erwiesen. Sie ermöglicht die Entwicklung zahlreicher Spitzenmodelle, die regelmäßig auf der Open LLM Leaderboard – einem Ranking zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen – überzeugen. Diese innovative Technik zeigt, wie leistungsstarke Modelle kostengünstig erstellt werden können. Solche kontinuierlichen Innovationen eröffnen laufend neue Anwendungsfelder, von personalisierter Kundenkommunikation bis hin zu komplexen Analysen, die tiefere Einblicke in Geschäftsdaten ermöglichen.

Die Entwicklung ist schnell, sehr schnell…

Um zu verstehen, wie schnell sich KI-Modelle aktuell weiterentwickeln, lohnt sich ein Blick auf die Anzahl der Parameter in großen Sprachmodellen. GPT-2, veröffentlicht 2019, hatte 1,5 Milliarden Parameter. Nur ein Jahr später kam GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern auf den Markt – das ist eine Steigerung um das über 100-Fache innerhalb eines Jahres. Diese enorme Zunahme der Modellgröße ging Hand in Hand mit einer erheblichen Verbesserung der Sprachverarbeitung und der Fähigkeit, kontextabhängige und kohärente Texte zu generieren.

Aktuelle Entwicklungen in der KI-Forschung zielen darauf ab, dass Fortschritte nicht nur durch größere Modelle, sondern auch durch technologischen Wandel erzielt werden können. Ein Beispiel dafür ist GPT-4o, das 15-mal kleiner ist als sein Vorgänger GPT-4 und dennoch effizienter und kostengünstiger zu betreiben ist. Dies ist das Ergebnis eines Technologiesprungs: Die Trainingszeit hat sich dank optimierter Hardware wie GPUs und TPUs sowie effizienterer Algorithmen deutlich verkürzt. Diese Fortschritte ermöglichen es, komplexe Modelle schneller und kostengünstiger als je zuvor zu entwickeln.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Modellen ist entscheidend: Sie werden immer genauer und effizienter und sind in der Lage, neue Anwendungsbereiche zu erschließen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Entwicklung von Bildverarbeitungsmodellen, die von einfachen Mustererkennungen zu komplexen Systemen gewachsen sind, die in der Lage sind, medizinische Diagnosen zu unterstützen oder autonomes Fahren zu ermöglichen.

Warum die Schnelllebigkeit keine Hürde, sondern eine Chance ist

Natürlich bringt diese rasante Entwicklung auch Herausforderungen mit sich. Die vielleicht größte Sorge vieler Unternehmen: Was passiert, wenn das Modell, in das wir heute investieren, morgen schon veraltet ist?

Diese Frage ist berechtigt, aber sie greift oft zu kurz. Denn KI ist kein statisches Produkt, das einmal implementiert wird und dann für immer so bleibt. Vielmehr ist sie ein kontinuierlicher Prozess, ein Ökosystem, das sich ständig weiterentwickelt. Unternehmen, die frühzeitig auf KI setzen und offen für Veränderungen bleiben, profitieren langfristig.

Ein Beispiel ist der Wettbewerbsvorteil durch frühe Innovation: Wer früh einsteigt, ist schneller in der Lage, KI strategisch einzusetzen und sich von der Konkurrenz abzuheben. Zudem besteht die Möglichkeit, ganz neue Business Cases zu generieren, indem Unternehmen ihre KI-Modelle mit Domänenwissen trainieren.

Beispiele sind das Archivwissen einer Zeitung, die Expertise eines Industrieunternehmens oder spezialisiertes Wissen eines Herstellers von Pflanzenschutzmitteln. Solche internen Daten bleiben relevant, selbst wenn generelles Modellwissen veraltet.

Kleinere, effiziente Modelle, die auf nicht-öffentlichen Daten basieren, bieten Wettbewerbsvorteile und können ggf. sogar neue Einnahmequellen eröffnen.

Die Schnelllebigkeit der Technologie ist also weniger ein Hindernis als vielmehr eine Chance, agil und flexibel zu bleiben. Wichtig ist dabei vor allem eines: Unternehmen müssen bereit sein, ihre KI-Modelle regelmäßig zu aktualisieren, ihre Strategien anzupassen und in eine Kultur des kontinuierlichen Lernens zu investieren.

Die Möglichkeiten, die KI bietet, sind enorm – aber genau das macht sie auch komplex

Die Auswahl des richtigen Modells, die Integration in bestehende Prozesse und die kontinuierliche Weiterentwicklung erfordern nicht nur technisches Know-how, sondern auch strategisches Denken. Gerade kleine Unternehmen können oftmals keine eigenen Strukturen aufbauen. Hier kann ein externer Impuls helfen, um zentrale Fragen zu klären: Welches KI-Modell passt zu unseren spezifischen Anforderungen und Zielen? Wie können wir sicherstellen, dass unser Modell skalierbar und zukunftssicher ist? Welche Maßnahmen sind nötig, um unsere Mitarbeiter auf die Zusammenarbeit mit KI vorzubereiten?

Ein weiterer Aspekt ist oftmals entscheidender als die Wahl des richtigen Modells: Wie kann ich KI als Unterstützung gut in meiner Unternehmensstruktur integrieren? Ein Punkt, der für alle Unternehmen entscheidend ist, die auf KI setzen möchten. Hier gilt es, die richtigen Prozesse zu finden, Use-Cases zu entwickeln, die sowohl langfristig als auch kurzfristig die Technologie effizient nutzbar machen.

Fazit: Spätestens jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um in KI einzusteigen

Die ständige Weiterentwicklung der Technologie mag auf den ersten Blick herausfordernd wirken, doch sie bietet Unternehmen enorme Chancen, ihre Prozesse zu optimieren, neue Geschäftsmodelle zu erschließen und sich frühzeitig als Innovationsführer zu positionieren.

Dabei gilt: Der Einstieg in KI ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Es geht nicht darum, das „perfekte" Modell zu finden, sondern eine langfristige Strategie zu entwickeln, die Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen in den Fokus stellt. Denn denken wir daran: Die KI ist am Ende nur das Tool, um erfolgreicher zu werden.