Question 1

Wann sollten wir eine maßgeschneiderte KI statt einer API wie OpenAI wählen?

Accepted Answer

Wenn: 1) Sie hochspezifische Daten (z.B. medizinisch/finanziell) haben, die Standardmodelle nicht verstehen. 2) Datenschutzgesetze Cloud-APIs verbieten. 3) Sie ein leichtgewichtiges Modell brauchen, das skaliert günstig läuft, statt pro Token zu zahlen. 4) Sie nicht mit Text, sondern mit Sensordaten oder speziellen Bildern arbeiten.

Question 2

Wem gehört das geistige Eigentum (IP) des maßgeschneiderten Modells?

Accepted Answer

Ihnen. Wenn wir eine Custom-KI-Lösung von Grund auf bauen und mit Ihren proprietären Daten trainieren, besitzen Sie zu 100 % die Modellgewichte, die Architektur und den zugehörigen Quellcode.

Question 3

Was ist, wenn unsere Daten aktuell unstrukturiert oder fehlerhaft sind?

Accepted Answer

Das ist sehr häufig. Die erste Entwicklungsphase ist rigoroses Data Engineering. Wir bauen Skripte und Pipelines, um Ihre Daten zu bereinigen und zu strukturieren, bevor irgendein KI-Training beginnt.

Question 4

Wie lange dauert die Entwicklung eines maßgeschneiderten KI-Modells?

Accepted Answer

Ein Standard-Vorhersagemodell für strukturierte Daten dauert ca. 6–8 Wochen. Komplexe Deep-Learning-Projekte mit unstrukturierten Daten (Bilder, Text) dauern meist 3–6 Monate von der Discovery bis zum Go-Live.

Question 5

Müssen wir teure Server kaufen, um die KI zu betreiben?

Accepted Answer

Nicht unbedingt. Für das Training mieten wir Cloud-GPUs stundenweise, Sie brauchen also kein Vorabkapital. Für den laufenden Betrieb (Inferenz) optimieren wir das Modell stark, sodass es oft auf Standard-Cloud-Servern oder sogar am Edge läuft.

Question 6

Was ist 'Model Drift' und wie gehen Sie damit um?

Accepted Answer

Model Drift passiert, wenn sich die reale Welt ändert, das Modell aber nicht (z. B. scheitert ein Vor-COVID-Preismodell in der Pandemie). Wir implementieren MLOps-Monitoring, das sinkende Genauigkeit erkennt und automatisch einen Pipeline-Lauf zum Retraining mit neuen Daten anstößt.

Question 7

Bauen Sie ausschließlich neuronale Netze und Deep Learning?

Accepted Answer

Nein. Wir sind pragmatisch. Wenn ein simpleres Machine-Learning-Verfahren (wie Random Forest oder XGBoost) Ihr Problem schneller, günstiger und nachvollziehbarer löst als ein tiefes neuronales Netz, empfehlen wir immer diesen Ansatz.

Question 8

Können Sie Modelle unserer internen Data Scientists in die Produktion bringen?

Accepted Answer

Ja. Data Scientists bauen oft geniale Modelle in Jupyter Notebooks, die aber nicht bereit für Live-Traffic sind. Unsere Software Engineers nehmen diese Modelle, optimieren sie, packen sie in sichere APIs (Docker/Kubernetes) und machen sie skalierbar.

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