KI-Deployment kurz erklärt
KI-Deployment bezeichnet die Einbindung KI-gestützter Lösungen in die operative Infrastruktur eines Unternehmens. Es gibt mehrere Wege, KI bereitzustellen, und jeder hat je nach Anforderungen eigene Vorteile. Die gängigsten Ansätze sind das API-basierte Deployment, die eigene Infrastruktur (Self-Hosting) und hybride Modelle. Die richtige Deployment-Strategie entscheidet darüber, wie Sie Kosten, Flexibilität und Skalierbarkeit gegeneinander abwägen. Gleichzeitig muss die KI-Lösung zu den langfristigen Zielen des Unternehmens passen.
API-basiertes Deployment / Full-Service-Deployment:
Bei diesem Ansatz nutzen Sie KI-Dienste von Drittanbietern über APIs. Er ist einfach in der Handhabung, verursacht keine Trainingskosten und lässt sich schnell umsetzen. Dafür binden Sie sich unter Umständen an laufende API-Gebühren und an externe Anbieter. Zu den Akteuren in diesem Umfeld gehören Amazon Web Services (AWS), Google Cloud AI / Vertex und HuggingFace. Über diese Dienste können Sie selbst große Modelle, die viele Recheneinheiten benötigen, gegen eine Nutzungsgebühr in der jeweiligen Cloud betreiben und die zusätzlichen Services des Anbieters nutzen.
Self-Hosted Deployment / Bring Your Own Device:
Hier betreiben Unternehmen KI-Modelle in ihrer eigenen Infrastruktur. Das bietet mehr Kontrolle und mehr Anpassungsmöglichkeiten, erfordert aber erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware, Wartung und Entwicklung. Hinzu kommt die übliche Last für DevOps und Ihre IT-Infrastruktur: Software und Hardware müssen bereitgestellt, überwacht und gewartet werden. Wenn Ihre Infrastruktur oder Ihr Geschäftsmodell Vertraulichkeit verlangt, ist dies der richtige Weg.
Hybrides Deployment:
Dieser Ansatz kombiniert Elemente aus API-basiertem und selbst gehostetem Betrieb. Unternehmen gewinnen Flexibilität, weil sie zentrale Teile der Infrastruktur selbst kontrollieren und für bestimmte Aufgaben externe Dienste nutzen. So lassen sich Kosten in gewissem Umfang optimieren, ohne sich früh auf eine aufwendige Infrastruktur festzulegen. Diese Flexibilität erlaubt es Ihnen, Ihr KI-Deployment an Ihre Anforderungen anzupassen. Zu Beginn braucht es allerdings etwas Zeit, um Strategien abzustimmen, zu identifizieren und umzusetzen, die zu Ihren geschäftlichen Anforderungen passen. Dazu gehören Ihre Entwicklerkapazität, Ihre Infrastruktur und Ihr Rechenbedarf. Die richtigen Bausteine auszuwählen ist entscheidend, um den Schwung und das Tempo zu nutzen, die Sie mit diesem Weg gewonnen haben.
Fallstudie: Textextraktion und -analyse bei E-Commerce-Champ mit nAIxt Technologies
In diesem Artikel zeigen wir, wie E-Commerce-Champ mit Unterstützung von nAIxt Technologies eine wirksame KI-Deployment-Strategie für sein Projekt zur Textextraktion und -analyse gewählt hat, die Flexibilität und Kosteneffizienz in Einklang bringt.
Die Herausforderung: Informationen aus vielen Quellen extrahieren und die spätere Integration durch ein Team ohne KI-Erfahrung sicherstellen
E-Commerce-Champ, ein führender E-Commerce-Anbieter, musste nicht nur Texte aus vielen Datenquellen effizient extrahieren und analysieren. Die KI-Lösung sollte sich auch reibungslos in die bestehende Software-Infrastruktur einfügen. Erschwerend kam hinzu, dass die vorhandenen Softwaresysteme, die für den Tagesbetrieb unverzichtbar waren, von verschiedenen internen Entwicklungsteams und externen Agenturen betreut wurden. Diesen Teams und Agenturen fehlten jedoch Erfahrung und Fachwissen im Bereich KI. Deshalb war es entscheidend, eine Lösung zu wählen, die auch Teams ohne KI-Hintergrund einfach integrieren und betreiben können.
Da viele der Plattformen, auf die sich E-Commerce-Champ stützte, von unterschiedlichen Entwicklern und externen Agenturen stammten, musste die Lösung flexibel und leicht handhabbar sein. Das Deployment sollte eine spätere Integration ermöglichen, ohne die Teams ohne KI-Erfahrung zu überfordern. Für einen frühen Erfolg brauchte es eine Strategie, mit der das Unternehmen diese Systeme später einbinden kann, ohne bestehende Tools grundlegend umzubauen oder zusätzliche Komplexität zu schaffen.
nAIxt Technologies unterstützte E-Commerce-Champ deshalb bei der Wahl eines API-basierten KI-Deployments. Damit konnte das Unternehmen auf vortrainierte Modelle über externe API-Aufrufe zurückgreifen, die die vorhandenen Entwickler ohne tiefes KI-Wissen betreuen konnten. Die Lösung bot die Flexibilität, sich nach und nach in bestehende Softwaresysteme und die Arbeit der Agenturen einzufügen. Gleichzeitig deckte sie den unmittelbaren Bedarf an Textextraktion und -analyse ohne größere Störungen ab.
Die Lösung: API-gestützte Infrastruktur mit flexibler Zukunftssicherheit
nAIxt Technologies half E-Commerce-Champ, die Lösung zur Textextraktion und -analyse auf der eigenen Infrastruktur in Kombination mit API-basierten Diensten umzusetzen. Für die Textanalyse kamen die API von OpenAI sowie deren Embeddings und das Chat-Modell GPT-4(o) zum Einsatz. Dank des API-gestützten Ansatzes konnte sich das Unternehmen auf sein Kerngeschäft konzentrieren, ohne hohe Vorabinvestitionen in Infrastruktur. Zugleich blieb es flexibel, zu anderen API-Anbietern zu wechseln, falls sich Qualität oder Kosten verändern.
Die Lösung war konsequent auf den geschäftlichen Bedarf ausgerichtet: E-Commerce-Champ wollte Texte effizient extrahieren und analysieren. Mit „Chained Prompting mit Reasoning“ ließen sich komplexe Abfragen in überschaubare Schritte zerlegen, was die Genauigkeit der Ergebnisse verbesserte. (*Dies geschah vor der Veröffentlichung von GPT-o1, dem neuen Reasoning-Modell von OpenAI in der Preview-Version.) Wichtig dabei: Es fielen keine Trainingskosten an, da das Unternehmen bestehende Modelle über die API nutzte. Das senkte die anfängliche finanzielle Belastung deutlich.
Eine zukunftssichere Architektur
Der API-basierte Dienst deckte den unmittelbaren Bedarf von E-Commerce-Champ ab. nAIxt hat die Architektur dennoch so ausgelegt, dass sie anpassungsfähig bleibt. Steigen die API-Kosten oder wachsen die Leistungsanforderungen, kann das Unternehmen ohne Brüche auf ein leistungsstarkes lokales KI-Modell umsteigen. So behält das Unternehmen die Kontrolle über seine KI-Infrastruktur und kann die Kosten bei Bedarf optimieren.
Die wichtigsten Vorteile dieses Deployment-Ansatzes
- Flexibilität mit Fokus auf das Geschäft: E-Commerce-Champ konnte sich auf den zentralen Bedarf an Textextraktion konzentrieren und blieb flexibel genug, um bei Bedarf den Anbieter zu wechseln.
- Kosteneffizienz: Ohne Trainingskosten und mit geringeren Vorabinvestitionen in Infrastruktur hielt das API-basierte Modell die Ausgaben niedrig und lieferte trotzdem eine wirksame Lösung.
- Skalierbarkeit: Die hybride Architektur erlaubt es E-Commerce-Champ, den Betrieb nach Bedarf zu skalieren, ob mit externen Diensten oder durch den Wechsel auf ein lokales Modell, wenn sich das Kosten-Nutzen-Verhältnis verschiebt.
Herausforderungen und Fazit
- Komplexität: Die API-gestützte Lösung erforderte eine sorgfältige Planung, damit sie sich sauber in die Infrastruktur des Unternehmens einfügt. Das kann in der Umsetzungsphase zur Herausforderung werden.
- Langfristige Skalierbarkeit: Das System ist flexibel. Ein späterer Wechsel auf ein lokales Modell könnte aber weitere Entwicklungsarbeit erfordern, vor allem wenn größere Änderungen an der Infrastruktur nötig werden.
Durch die Zusammenarbeit mit nAIxt Technologies konnte E-Commerce-Champ eine hybride KI-Lösung erfolgreich einführen, die genau auf den Bedarf an Textextraktion und -analyse zugeschnitten ist. Mit der Kombination aus eigener Infrastruktur und einem API-Dienst erreichte das Unternehmen Kosteneffizienz, Flexibilität und Skalierbarkeit. Der strategische Ansatz sorgt zudem dafür, dass E-Commerce-Champ für künftige Veränderungen gerüstet ist, ob es beim API-Modell bleibt oder auf eine lokale KI-Lösung umsteigt. Der Fall zeigt, wie wichtig die Wahl der richtigen KI-Deployment-Strategie ist, um den geschäftlichen Nutzen zu maximieren und betriebliche Hürden gering zu halten.
Der nächste Schritt
In dieser Fallstudie haben wir gezeigt, wie E-Commerce-Champ mit Unterstützung von nAIxt Technologies die Integration von KI in ein komplexes Systemumfeld gemeistert hat. Von bestehender Software, die Teams ohne KI-Erfahrung entwickelt hatten, bis zur Wahl einer flexiblen, API-gestützten Lösung: Die richtigen Entscheidungen waren der Schlüssel zum frühen Erfolg.
Jetzt ist es Zeit, über Ihren eigenen Weg mit KI nachzudenken. Steht Ihr Unternehmen vor ähnlichen Herausforderungen, etwa gewachsenen Altsystemen, einem Team ohne KI-Erfahrung oder der Integration über viele unterschiedliche Plattformen hinweg? Wir unterstützen Sie gern.
Lassen Sie sich von fehlender Expertise oder komplexer Integration nicht davon abhalten, das Potenzial von KI zu nutzen. Finden wir gemeinsam die Lösung, die zu Ihren Anforderungen passt, damit Ihre KI-Projekte echten, messbaren geschäftlichen Nutzen liefern.
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