Eigene KI oder fremdes Tool? Wann sich ein angepasstes Open-Source-Modell lohnt
Nicht jeder braucht eine eigene KI. Aber wenn Datenschutz, Spezialwissen oder Unabhängigkeit zählen, schlägt das zugeschnittene Open-Source-Modell die Standard-API.
„Sollen wir ChatGPT nehmen oder was Eigenes bauen?", die Frage hören wir fast jede Woche. Die ehrliche Antwort: kommt drauf an. Hier die Entscheidungslogik.
Wann ein Standard-Tool reicht
Für viele Aufgaben ist ein fertiges Tool die richtige, günstige Wahl. Texte entwerfen, recherchieren, zusammenfassen, wenn keine sensiblen Daten im Spiel sind und die Aufgabe Standard ist, sparen Sie sich die Eigenentwicklung.
Wann sich eine eigene KI lohnt
Drei Gründe sprechen für eine zugeschnittene Lösung:
- Datenschutz: Die Daten dürfen das Haus nicht verlassen.
- Spezialwissen: Das Modell soll Ihre Produkte, Ihre Tonalität, Ihre Prozesse verstehen.
- Unabhängigkeit: Sie wollen nicht, dass eine Preiserhöhung oder Tool-Änderung Ihr Geschäft trifft.
Wie „eigene KI" praktisch aussieht
Niemand trainiert ein KI-Modell von null, das wäre Millionen-Verbrennung. Der pragmatische Weg: Man nimmt ein starkes, offenes Modell und schneidet es auf das Unternehmen zu. Genau so bauen auch spezialisierte KI-Produkte ihre Lösungen, sie nehmen ein offenes Basismodell und machen etwas Eigenes daraus.
Das Ergebnis läuft auf einem Server in Deutschland oder bei Ihnen On-Premise. Es gehört Ihnen, es kennt Ihr Geschäft, und Ihre Daten bleiben Ihre Daten.
Die Faustregel
Standard-Aufgabe ohne sensible Daten → fertiges Tool. Sensible Daten, Spezialwissen oder Unabhängigkeit → eigenes, zugeschnittenes Modell.
Und im Zweifel: einmal ehrlich durchrechnen, statt aus Prinzip zu entscheiden.