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, spar Dir 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 Deine Produkte, Deine Tonalität, Deine Prozesse verstehen.
- Unabhängigkeit: Du willst nicht, dass eine Preiserhöhung oder Tool-Änderung Dein 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 Dir On-Premise. Es gehört Dir, es kennt Dein Geschäft, und Deine Daten bleiben Deine 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.