FAQ für smarte KI-Lösungen
Antworten zu häufigen Fragen zur Optimierung von KI
Wie verbessert Human in the Loop die Genauigkeit?
Durch die Kombination von KI und menschlicher Expertise im täglichen Workflow werden Fehler minimiert und die Ergebnisse von KI kontinuierlich verbessert.
Welche Branchen profitieren von Human in the Loop?
Unsere Lösungen sind flexibel und können in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen, E-Commerce und mehr eingesetzt werden.
Warum ist KI für mehrsprachige Prozesse besonders geeignet?
Jede klassische Übersetzung erweitert den adminstrativen Aufwand, was sich zum Beispiel bei Webseiten besonderes negativ auswirkt, da Informationen aktuell sein sollten. Die Übersetzung mit KI erfolgt automatisiert und kann auch ohne Skript für interaktive ChatBots eingesetzt werden. Allerdings bietet nicht jeder Anbieter die Qualität und Performance, die zum Beispiel DeepL als führender Anbieter bestimmter Sprachen ermöglicht – mittlerweile mit API für direkte Integration.
Sind FAQ’s im Zeitalter von KI noch sinnvoll
IBei generellen Fragen, deren Antworten langfristig gültig sind, ist es im überschaubarem Umfang hilfreich, um weniger versierten Anwendern einen ersten Überblick zu verschaffen. Ansonsten ist die Interaktion mit KI, der das Wissen im entsprechenden Gebiet vorliegt, wesentlich hilfreicher, da konkrete Antorten im seltensten Fall statisch sind. Aber bestehende FAQ’s sind die ideale Grundlage für entsprechende Finetuning und das Feeback der Anwender zu den Antworten sollte in die KI-optimierung einfließen – kontinuierlich und automatisiert.
Wie teuer sind eigene KI-Lösungen basierend auf neusten KI-Modellen?
Pauschal lässt es sich nicht einfach beantworten, da es stark von dem Anspruch an Individualsierung mit zusätzlichen Funktionen passend zum Anwendungsfall bestimmt werden. Hinzu kommen zusätzliche Anforderungen wie integration in die Systemumgebung und Anforderungen an Sicherheit und Datenhoheit. Aufgrund der vielzahl von Anbietern sind die Lösungen im Verhältnis zu den Möglichkeiten äußerst preiswert. Hier ein Vergleich zwischen drei verschiedenen Lösungs- und Preiskonzepten angefangen geringer Anfangsinvestition aber weniger Individualisierbarkeit.
1. Planbare Kosten ab ca. 20,- EUR pro User – nur initiale Schulung erforderlich: In dem Segment geht es um wenig individualisierte Anwendungen mit Standardmodellen wie Gemini (Google) oder Copilot (Microsoft). Dennoch kann ein Fokus auf Teamintegration gesetzt werden, wobei die Kompatibilität zum bereits verwendeten Ökosystem entscheidend ist. Dabei handelt es sich um fortschrittliche KI-Lösungen für Unternehmen, die mit möglichst wenig Anpassungsaufwand und ohne dem Know-how eigener KI-Experten einzusetzen sind. Dementsprechend sollte unbedingt die Ausrichtung bzw. der Fokus im tägliche Einsatz berücksichtigt werden. Wer zum Beispiel weniger auf Kreativität setzt (z.B. Videogenerierung) aber stimmige Antworten oder sogar Analysen auf Basis eigener Daten + aktuellen Informationen mit Echtzeit-Internetsuche mit Quellenangaben benötigt, erhält mit perplexity pro eine intiutive Lösung. Die pro-Version ermöglicht direkte Integration eigener Datenquellen (Dropbox, Google Drive, OneDrive, SharePoint etc.) einschließlich der Option verschiedene KI-Modelle einzusetzten. Die Erweiterung um Enterprise pro unterstützt insbesondere die Arbeit im Team und ermöglicht den Austausch mit anderen Anwendern – ein wichtiger Schritt im Sinne von Human in the Loop.
2. Investition unter 10.000 EUR aber höhere skalierbare Kosten: KI-Anwendungen wie Microsoft Azure AI und Google Cloud AI erforden keine anspruchsvolle Hardware, da die Berechnung in der Cloud erfolgt, was jedoch eine gute Internetverbindung voraussetzt. Die Integration im jeweiligen Ökosystem ist vorbereitet, sodass eine Vorabinvestition unter 10.000,- EUR möglich ist (z.B. Google Gemini Advanced im Google Workspace, Android etc. + breite Auswahl an Drittanbieterintegration). Dennoch sind mit trainierbaren Modellen und speziellen Anwendungen wie Computer Vision vielfältige eigene UseCases abbildbar. Die monatlichen Kosten entstehen durch die i.d.R. über die Anzahl verwendeter Token berechnet, sodass diese direkt im Verhältnis zur Nutzung und somit zum Mehrwert stehen. Insofern die Lösungen auf Basis von API integriert sind und auch von Kunden z.B. auf der Internetseite für den Service genutzt werden, ist die Kalkulation der voraussichtlichen Kosten etwas komplexer, da buchbaren Optionen zur KI-optimierung zusätzlich abgerechnet werden (ein KI-basierter Kakulator befindet sich im Aufbau).
3. Investitionsbudget ab 10.000,- EUR und geringe laufende Kosten: Ermöglicht eigene lokale KI mit fortschrittlicher Open Source Umgebungen wie Ollama, wodurch multimodale KI-Modelle etablierter Anbieter nutzbar sind. Zum Beispiel bietet Google die Gemma-Modelle kostenlos an, zumal die Konkurrenz wie DeepSeek groß ist. Dabei entstehen Kosten für: 1. anspruchsvolle Hardware (i.d.R. über 2000,- EUR für Rechner mit mind. 32 GB Ram für CPU und 12 GB Ram für GPU) 2. Einrichtung und FineTuning bzw. Verknüpfung mit eigenen Quellen und Daten 3. Integration in eigene Workflows, damit die KI den Anwendern gezielt zur Verfügung steht. Die Systempflege kann durch eigene KI-Experten erfolgen, sodass neben Personalkosten keine zusätzlichen laufenden Kosten entstehen.
Wie sicher sind meine Daten bei Verwendung von KI?
Die Sicherheit hängt von den Lösungen ab, wobei etablierte Anbieter wie Open AI (ChatGPT) oft verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung stellen. Für spezielle Anwendungsfälle sollte konkrete Anforderungen bestimmt werden. Dabei sollte bei KI zwischen der Sicherheit und Datenhoheit unterschieden werden. Hier eine anschauliche Auswahl von drei unterschiedlichen Varianten:
1. Nutzung einer öffentlichen KI (meist kostenlos): Ein Bild von sich wird verwendet, um ein eigenes digitales Abbild zu erschaffen (ein „Avatar“): Bei den Anbietern kann der Avatar i.d.R. kommerziell eingesetzt werden (z.B. im Video-Call), jedoch darf es in einigen Fällen der Anbieter ebenfalls! D.h. Sie haben die Rechte der Bilder weitergegeben, die auch zum training der KI eingesetzt werden können. Zudem kann KI fehlende Bildinformationen ergänzen und die Qualität beliebig skalieren: Somit ist ein animierter 3D-Avatar basierend auf einem einfachen Foto erstellbar. Leider wird beim Hochladen nicht geprüft, ob der Benutzter tatsächlich die Person auf dem Bild ist (da es in der EU gegen Vorschriften verstößt, werden innerhalb der EU einige Dienste nicht angeboten).
2. Suchanfragen mit Perplexity: Wenn Sie ein Konto anlegen, kann unter den Einstellungen festgelegt werden, dass die Daten und Eingaben nicht zum Training der KI verwendet werden (Datenhoheit). Der Anbieter gilt als vertrauenswürdig (bekanntes Unternehmen und Gründer mit gutem Ruf) und sicher, da zertifizierte Rechenzentren in den USA verwendet werden. Hinweis: Wenn das kostenpflichtige perpexity Enterprise Pro genutzt wird, ist die Datenhoheit automatisch hinterlegt.
3. KI-Assistent für eigene Produkte: Ein Unternehmen mit viel know-how möchte die Komplexität der Produkte durch eine dedizierte KI-Anwendung reduzieren. Zur vollständigen Sicherheit wird ein Rechenzentrum in Deutschland verwendet (z.B: IONOS), da kein eigenes Rechenzentrum mit aufwändigen Sicherheitsvorkehrungen zur Verfügung steht. In der virtuellen Umgebung mit skalierbarer Leistung wird eine eigene KI z.B. auf Basis von Ollama installiert: kostenlose KI-Modelle sind auswählbar – z.B. Gemma 3 von Google. Aufgrund des eigenen Hostings (On-Premise KI-Deployment) bzw. lokalisierter KI-Anwendung werden keine Daten an Google gesendet! Hinweis: Trotz kritischer Meinungen sind auch die Google Rechenzentren absolut sicher und zertifiziert. Dennoch stehen Self-Hostet oder Private AI tendenziell weniger im Fadenkreuz von Hackern. Hinsichtlich Datenhoheit muss bei Google auf das jeweilige Produkt eingeangen werden. Im Bereich der Business Anwendungen wie Vertex AI ist Google völlig anders aufgestellt, als bei öffentlichen Anwendungen wie der klassichen Google Suche, die auf Werbeeinnahmen ausgelegt ist.