Benchmark-Sieger sind nicht automatisch Prozess-Sieger
Modell-Benchmarks sind nützlich, aber sie messen nicht exakt Ihren Geschäftsprozess. Ein Modell kann bei allgemeinem Reasoning sehr stark sein und trotzdem bei Ihren Dokumenten, Ihrer Sprache oder Ihrem gewünschten Ausgabeformat schlechter abschneiden als eine günstigere Alternative.
Deshalb sollte die Modellentscheidung möglichst spät kommen: Erst Problem und Qualitätskriterien definieren, dann mehrere Optionen an realen Beispielen testen.
Die wichtigsten Auswahlkriterien
Für Unternehmensanwendungen gehören mindestens folgende Punkte in die Bewertung:
- Qualität im konkreten Use Case und in der benötigten Sprache
- Zuverlässigkeit bei strukturierten Ausgaben und Tool-Aufrufen
- Latenz und Durchsatz im realen Nutzerfluss
- Kosten pro Vorgang statt nur Preis pro Token
- Datenverarbeitung, Verträge, Speicher- und Hostingoptionen
- Integrationsmöglichkeiten und technische Abhängigkeiten
- Monitoring, Versionierung und Verhalten bei Modellupdates
Datenschutz ist eine Architekturfrage
Ob ein KI-System datenschutzrechtlich sinnvoll eingesetzt werden kann, hängt nicht allein vom Modellnamen ab. Relevant sind unter anderem Anbieterrolle, Vertragsgestaltung, Datenkategorien, Speicherverhalten, Unterauftragnehmer, Standort der Verarbeitung und die konkrete Anwendung.
Für sensible Prozesse kann ein anderes Bereitstellungsmodell sinnvoll sein als für öffentliche Marketingtexte. Die Architektur sollte daher den Schutzbedarf des Use Cases berücksichtigen.
Evaluation vor Bauchgefühl
Ein kleines Testset mit realen, anonymisierten Beispielen ist oft wertvoller als lange Diskussionen über Modellrankings. Definieren Sie erwartete Ergebnisse und lassen Sie mehrere Modelle denselben Test durchlaufen. So werden Qualität, Kosten und Geschwindigkeit vergleichbar.
Das Ergebnis kann auch eine Multi-Modell-Architektur sein: ein schnelles, günstiges Modell für einfache Fälle und ein stärkeres Modell für komplexere Aufgaben. Entscheidend ist die Gesamtwirtschaftlichkeit des Prozesses.