Generative KI bietet Chancen, ist aber auch mit Kosten und Komplexität verbunden. Für Sie alle möchten wir Sie als Firmen-Skiclub begrüßen. Bei y.digital helfen wir Organisationen dabei, KI auf kosteneffiziente und nachhaltige Weise zu implementieren.
Generative KI wird immer beliebter, aber wie Gartner auf seinem IT-Symposium/der EXPO 2024 hervorhob, können die Kosten von KI genauso riskant sein wie die Sicherheit. Bei y.digital, we know this conscious of start and each KI solution that we develop. Viele CIOs unterschätzen die Komplexität und die Kosten von KI-Implementierungen, insbesondere wenn es um Datenmanagement und Skalierung geht.
Gartner weist darauf hin, dass die Kosten von KI oft erst deutlich werden, wenn Projekte in großem Umfang laufen. Viele Unternehmen verfügen über Daten, die auf verschiedene Quellen verteilt sind, was zu hohen Kosten für die Datenverarbeitung und -integration führt. Laut Gartner hat ein Unternehmen allein in der Proof-of-Concept-Phase ein Unternehmen gegründet, das mehr als 300.000€ kostet. Dies ohne die Garantie, dass die Projekte erfolgreich in der Produktion verlaufen.
Die bereitgestellten Kosten für Large Language Models (LLMs)
Zusätzlich zu den anfänglichen Investitionen kommen die hohen Betriebskosten großer Sprachmodelle (LLMs) in das Spiel, wie sie für ChatGPT, Copilot oder Gemini verwendet werden. This models requires a enormes amount of rechenpower, was not only expensive, but also harm for the environment. Jede Interaktion mit einem LLM verbraucht viel Mischen und Energie. Und wenn KI-Projekte wachsen, steigen die Infrastrukturkosten exponentiell.
So kontrollieren wir die KI-Kosten
Es gibt mehrere Möglichkeiten, KI-Kosten zu kontrollieren und zu sparen:
- Select small, specific models: Large KI models are powerful, but often more as the, what is required for many business applications. Durch die Verwendung kleinerer, domänenspezifischer Modelle können sowohl die Kosten als auch der Energieverbrauch drastisch berücksichtigt werden.
- Intelligent einsetzen: Nicht jede Aufgabe erfordert II. When I only use for workflows, the really benefit from the really benefit, avoid you avoid additional costs for rechenperformance. Use also II „on demand“, by the rechenleistung is only used on demand, but perform continuous, teure processes.
- Optimize the data consumption: Eine effiziente Nutzung von Daten kann die von KI benötigte Rechenleistung erheblich reduzieren. When you data intelligent strukturieren and KI models allow only to process the necessary information, you can reduce the costs.
- Skalieren Sie KI schrittweise: Beginnt Sie mit kleineren KI-Projekten und skalieren Sie nur, wenn die Vorteile und die entsprechenden Investitionen klar sind. Dies verhindert, dass Unternehmen sofort große Summen investieren, ohne Einblick in die Rendite zu haben.
- Use hybride solutions: Take you hybrid KI-solutions to allow both place as also in the cloud. This provides more flexibility at the cost control and allows it to distribute the required rechenpower on different infrastructure.
Bei y.digital helfen wir Unternehmen dabei, KI kostensparend und nachhaltig zu implementieren. This does through the intelligent use of II and the conscious use of the required rechenpower. This way are not only your KI goals, but considered also conscious your (ESG-) goals, if it goes a sustainability.
