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Open Source: Game Changer für KI-Projekte
Verfolgen wir die öffentliche Berichterstattung rund um Künstliche Intelligenz, stellen wir fest: Es hat sich eine gewisse Ernüchterung breitgemacht. Vermutlich, weil sich KI nicht so schnell durchzusetzen vermag, wie die Fachwelt das noch vor einem Jahr prophezeit hat.
Wie uns der Gartner Hypecycle* lehrt, neigen wir Menschen allerdings dazu, den kurzfristigen Erfolg technischer Innovationen zu überschätzen – während wir ihre langfristigen Potenziale oft unterschätzen.
Dies sollten wir zum Anlass nehmen, eben diese langfristigen Potenziale in den Blick zu nehmen und in eine erfolgreiche KI-Zukunft aufzubrechen. Denn KI ist kein kurzlebiger Hype – sie ist vielmehr gekommen, um zu bleiben.
Auch unsere Kunden erkennen zunehmend das Potenzial der Automatisierung, das durch generative KI entsteht. Gleichzeitig sehen sie aber auch Herausforderungen, die vor allem in den Bereichen Datenschutz und Compliance zum Tragen kommen.
Und in der Tat: Das derzeit stärkste Hemmnis für KI-Innovationen sind regulatorische Vorgaben – insbesondere bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs), die in der Public Cloud gehostet werden. Unternehmen haben Sorge, dass vertrauliche Informationen durch Sicherheitslücken wie Prompt Hacking gefährdet sein könnten. Ebenso stark sind auch Bedenken, dass sensible Unternehmensdaten oder Geschäftsgeheimnisse für das Training von KI-Modellen genutzt und so öffentlich zugänglich gemacht werden könnten. Geleakter Source Code könnte überdies auch Cyberangriffe erleichtern sowie ungewollte Öffentlichkeit Nachteile beim Verhandeln nach sich ziehen. Solche Risiken führen natürlich zu einer vorsichtigen Haltung gegenüber der Integration generativer KI.
*Der Gartner Hypecycle ist ein Modell, das die Reifephasen und öffentliche Wahrnehmung neuer Technologien vom anfänglichem Hype bis zur breiten Anwendung schematisch darstellt.
Open Source als Innovationsbooster
Um all diesen Bedenken zu begegnen, setzen wir bei Micromata auf Open-Source-KI-Modelle. Diese bieten uns die Möglichkeit, sie auf lokalen Servern zu betreiben, womit eine vollständige Kontrolle über alle genutzten Daten sichergestellt ist. Wenngleich Open-Source-Modelle zunächst noch hinterherhinkten, zeigen aktuelle Lösungen wie Llama, dass sie inzwischen vergleichbar gute Ergebnisse liefern wie z. B. OpenAI. Dieser technologischen Entwicklung folgend, können Unternehmen heute bedenkenlos auf OS-Modelle setzen und darin eine sichere Alternative zu proprietären KI-Lösungen finden – ganz ohne Qualitätseinbußen in Kauf zu nehmen.
Handfeste Vorteile von Open Source
Open-Source-Modelle bieten also signifikante Vorteile in Sachen Datenschutz. Denn sie ermöglichen es Unternehmen, Daten innerhalb ihrer eigenen Infrastrukturen zu verarbeiten, was ein höheres Maß an Datensicherheit und Vertraulichkeit bietet.
Darüber hinaus entwickelt die Open Source Community weltweit immer neue Innovationen. Zwar wurden LLMs aufgrund ihrer hohen Trainingskosten anfangs zunächst stark durch Unternehmen vorangetrieben. Wir gehen aber davon aus, dass sich das im Zuge ihrer Popularität und dem großen öffentlichen Interesse schnell ändern wird – Llama ist schon jetzt ein gutes Beispiel dafür. Es zeigt, dass Open Source auch beim Thema KI eine echte Konkurrenz für große Softwarehersteller ist. Nicht zuletzt auch deshalb, weil sie unseren Kunden die Abhängigkeit von proprietären Technologien erspart.
Fazit
Generative KI ist ein entscheidender Faktor für technologische Innovation. Insbesondere Open-Source-KI-Modelle bieten eine sichere und innovationsstarke Alternative, die messbar zur Wertschöpfung unserer Kunden beitragen wird.
