Einführung
Die Auswahl des richtigen KI-Modells ist eine strategische Entscheidung, die Kosten, Leistung, Datenschutz und Compliance direkt beeinflusst. Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der systematischen Evaluation.
Entscheidungskriterien
1. Leistung und Qualität
Die Modellleistung sollte anhand Ihrer spezifischen Anforderungen gemessen werden:
- Genauigkeit: Wie korrekt sind die Ergebnisse für Ihren Use Case?
- Konsistenz: Liefert das Modell zuverlässig gleichwertige Ergebnisse?
- Sprachqualität: Besonders wichtig für deutsche/europäische Anwendungen
- Reasoning: Fähigkeit zu logischem Denken und komplexen Aufgaben
2. Datenschutz und Compliance
Europa-First
Prüfen Sie immer zuerst, ob europäische Anbieter oder Hosting-Optionen verfügbar sind. Dies vereinfacht die DSGVO-Compliance erheblich.
Wichtige Fragen:
- Wo werden Daten verarbeitet? EU-Rechenzentren bevorzugen
- Werden Daten für Training verwendet? Opt-out-Möglichkeiten prüfen
- Auftragsverarbeitungsvertrag verfügbar?
- Zertifizierungen: ISO 27001, SOC 2, C5?
3. Kosten
| Kostenmodell | Beschreibung | Geeignet für |
|---|---|---|
| Pay-per-Token | Bezahlung pro Nutzung | Variable Workloads |
| Provisioned | Reservierte Kapazität | Konstante Workloads |
| Self-Hosted | Eigene Infrastruktur | Maximale Kontrolle |
| Hybrid | Kombination | Enterprise |
4. Betriebsmodell
Drei grundlegende Ansätze:
API-basiert (Managed)
- Schneller Start
- Keine Infrastruktur nötig
- Abhängigkeit vom Anbieter
- Daten verlassen das Unternehmen
Self-Hosted (Open Source)
- Volle Datenkontrolle
- Infrastrukturaufwand
- Technisches Know-how erforderlich
- Keine Lizenzkosten für das Modell
Hybrid
- Sensible Daten lokal verarbeiten
- Nicht-sensible Aufgaben über API
- Komplexere Architektur
- Optimales Kosten-Sicherheits-Verhältnis
Evaluations-Framework
Schritt 1: Anforderungen definieren
Dokumentieren Sie klar:
- Must-have vs. Nice-to-have Funktionen
- Maximale Latenz und Durchsatz
- Budget und Kostenrahmen
- Regulatorische Anforderungen
Schritt 2: Shortlist erstellen
Wählen Sie 2-3 Kandidaten basierend auf Ihren Kriterien:
Evaluations-Matrix:
├── Modell A (Managed API)
│ ├── Qualität: ████████░░ 8/10
│ ├── Kosten: ██████░░░░ 6/10
│ └── DSGVO: ████████░░ 8/10
├── Modell B (Open Source)
│ ├── Qualität: ██████░░░░ 6/10
│ ├── Kosten: ████████░░ 8/10
│ └── DSGVO: ██████████ 10/10
└── Modell C (Hybrid)
├── Qualität: █████████░ 9/10
├── Kosten: ████░░░░░░ 4/10
└── DSGVO: █████████░ 9/10
Schritt 3: Proof of Concept
Testen Sie mit echten Daten und realen Aufgaben:
- Definieren Sie 20-50 repräsentative Testfälle
- Lassen Sie alle Modelle dieselben Aufgaben bearbeiten
- Bewerten Sie die Ergebnisse blind (ohne zu wissen, welches Modell)
- Messen Sie Latenz, Kosten und Qualität
A/B Testing
Führen Sie nach dem PoC ein A/B-Testing in der Produktionsumgebung durch. Die Leistung kann sich unter realen Bedingungen von der im Test unterscheiden.
Empfehlungen
- Starten Sie einfach – ein API-basiertes Modell für den schnellen Start
- Planen Sie Flexibilität – vermeiden Sie Vendor Lock-in durch abstrahierte Schnittstellen
- Evaluieren Sie regelmäßig – der Markt entwickelt sich schnell
- Dokumentieren Sie Entscheidungen – für Compliance und interne Nachvollziehbarkeit
Unterstuetzung bei der Modellauswahl?
Creativate AI Studio begleitet Sie von der Evaluations-Matrix ueber den Proof of Concept bis zur Produktionsarchitektur — technisch fundiert und auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten.
Nicht sicher, wo Sie stehen?
Wenn Ihr KI-Anwendungsfall nicht eindeutig in eine Kategorie passt, senden Sie uns eine kurze Beschreibung — wir weisen Sie in die richtige Richtung.