Das grösste Modell ist nicht immer die beste Wahl. Optimierungstechniken ermöglichen oft dieselbe wahrgenommene Qualität zu einem Bruchteil der Hardwarekosten.
RAG und Fine-Tuning werden oft als gleichwertige Alternativen dargestellt. Das sind sie nicht: Sie lösen unterschiedliche Probleme, und die falsche Wahl kostet Monate an Arbeit.
Ein KI-Tool einzuführen, ohne geprüft zu haben, wo die Daten landen, ist der schnellste Weg, einen Produktivitätsgewinn in ein Compliance-Problem zu verwandeln. Das sollten Sie vorher prüfen.
Ein geschlossenes Modell und ein offenes Modell sind keine zwei Varianten desselben Produkts: Sie unterscheiden sich darin, wer Ihre Daten sieht und wer das System kontrolliert. So entscheiden Sie von Fall zu Fall.
KI-Agenten versprechen, ganze Arbeitsabläufe zu automatisieren. Auf offenen Modellen funktionieren heute einige Anwendungsfälle gut in Produktion — andere nicht, und das sollte man wissen, bevor man darauf aufbaut.
Das Wort "offen" wird in der KI-Welt sehr grosszügig verwendet. Die Lizenzen hinter den Modellen unterscheiden sich jedoch stark — und sie vor der Einführung zu lesen, ist keine Option, sondern Pflicht.
"Brauchen wir einen Supercomputer?" ist die Frage, die die meisten KI-Projekte blockiert, noch bevor sie beginnen. Fast immer fällt die Antwort bescheidener aus als befürchtet.
"Offenes Modell" ist keine einheitliche Kategorie: Hinter dem Begriff verbergen sich sehr unterschiedliche Familien. So finden Sie sich zurecht, ohne sich nur von Benchmarks leiten zu lassen.