Wenn KI-Modelle zusammenkommen, werden proprietäre Daten zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil
Die heutigen führenden großen Sprachmodelle (LLMs) – einschließlich Claude, GPT, Gemini, Grok, Mistral und Llama – werden alle auf allgemein verfügbaren öffentlichen Internetdaten trainiert und basieren auf vergleichbaren Architekturen. Infolgedessen schrumpfen die Leistungslücken zwischen den Modellen, und der Wettbewerbsvorteil, der einst mit der Wahl eines bestimmten KI-Modells verbunden war, verringert sich. Gleichzeitig deuten Wirtschaftsstudien und Kommentare von Führungskräften zunehmend auf dieselbe Dynamik hin: KI bietet den größten langfristigen Mehrwert, wenn sie auf firmeneigenen Daten basiert, auf die Wettbewerber keinen Zugriff haben und die sie nicht nachbilden können.
„Damit diese [Foundation ] Models ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten können, müssen sie nicht nur mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert werden, sondern es müssen auch privat gehaltene Daten für diese Modelle bereitgestellt werden.“ - Oracle-Gründer und CEO Larry Ellison, Oracle AI World 2025
Mit zunehmender Standardisierung der grundlegenden Fähigkeiten verlagert sich die Differenzierung vom Modell selbst hin zu der Frage, wie effektiv Unternehmen ihre einzigartigen Datenbestände erfassen, verwalten und operationalisieren. Dieser Wandel wirft eine praktische Frage auf: Wie können Unternehmen ihre eigenen Daten in einen dauerhaften KI-Vorteil verwandeln?
RAG ist ein Ausgangspunkt, keine Differenzierungsstrategie.
Viele Unternehmen beginnen ihr KI-Projekt mit einer einfachen Architektur: Sie rufen ein in der Cloud gehostetes Modell auf und nutzen die RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation), um interne Dokumente abzurufen. Dieser Ansatz eignet sich gut für frühe Experimente. Es ermöglicht Teams, schnell Prototypen zu erstellen und den Nutzen sofort zu demonstrieren.
Allerdings stößt es an seine Grenzen, wenn es um die Differenzierung vom Wettbewerb geht. RAG ruft Informationen zur Abfragezeit ab, ändert aber nicht grundsätzlich, wie das Modell eine Domain versteht. Das Modell bleibt universell einsetzbar, und das zugrunde liegende Unternehmenswissen bleibt außerhalb des Modells selbst. Wenn Wettbewerber auf dieselben Basismodelle zugreifen und ähnliche Abruf-Pipelines implementieren können, lassen sich die daraus resultierenden Funktionen nur schwer voneinander unterscheiden.
Für Unternehmen, die sich einen dauerhaften Vorteil verschaffen wollen, reicht es nicht aus, einfach proprietäre Daten abzurufen. Das Modell muss daraus lernen.
Entwicklung von KI mit proprietären Daten
Um proprietäre Daten in einen dauerhaften Vorteil zu verwandeln, müssen Unternehmen über die einfache Abfrage externer Modelle hinausgehen. Sie müssen die Modelle an ihre eigenen Daten anpassen und sie in Umgebungen ausführen, die sie kontrollieren. Hier kommen Feinabstimmung und private Inferenz ins Spiel.
Feinabstimmung
Die Feinabstimmung ermöglicht es Unternehmen, die internen Gewichte eines Modells mit Hilfe eigener Datensätze anzupassen, sodass Fachwissen in das Verhalten des Modells einfließt. Anstatt Informationen erst bei der Abfrage abzurufen, beginnt das Modell, die Terminologie, die Workflows und die Entscheidungsmuster des Unternehmens zu verstehen.
In vielen Fällen ergänzen Unternehmen ihre Trainingspipelines zudem durch synthetische Daten und generieren so Datensätze in Unternehmensqualität, die den Trainingsumfang erweitern und gleichzeitig Herausforderungen in Bezug auf Compliance und Datenverfügbarkeit bewältigen. Mit der Zeit schaffen diese Ansätze KI-Systeme, die auf das Unternehmen selbst und nicht nur auf das öffentliche Internet abgestimmt sind.
KI-Inferenz
Sobald die Modelle an die firmeneigenen Daten angepasst sind, geht es im nächsten Schritt darum, wie sie in der Produktion eingesetzt und betrieben werden. Die Ausführung von KI-Inferenzen innerhalb einer privaten Infrastruktur ermöglicht es Unternehmen, KI-Systeme direkt in ihrer Unternehmensumgebung zu betreiben. Dieser Ansatz bietet mehrere wichtige Vorteile:
Datenschutz und Datenkontrolle. Aufforderungen, Modellartefakte und Ergebnisse bleiben in der Umgebung des Unternehmens und werden nicht an externe Dienste gesendet.
Verbesserte Leistung. Die Bereitstellung von Modellen näher an den Standorten, an denen sich Unternehmensdaten befinden, kann die Latenzzeiten reduzieren und die Reaktionsschnelligkeit von Produktionsanwendungen verbessern.
Einheitliche Governance. Sicherheitsrichtlinien, Zugriffskontrollen und die Datenherkunft können über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg konsistent beibehalten werden.
Auf Unternehmensebene ergibt sich der Wettbewerbsvorteil zunehmend aus der Fähigkeit, Modelle an proprietäre Daten anzupassen und Modelle dort auszuführen, wo diese Daten gespeichert sind.
Ihre Daten, Ihre Modelle, Ihre Vorgehensweise
In einer Welt, in der sich Foundation Models immer weiter annähern, wird die Fähigkeit, KI auf der Grundlage einzigartiger Unternehmensdaten einzusetzen, zunehmend den langfristigen Wettbewerbsvorteil bestimmen.
Cloudera ist überzeugt, dass das nächste Zeitalter der Unternehmens-KI durch diesen Wandel hin zu privaten KI-Architekturen geprägt sein wird. Mit Cloudera AI Workbench, AI Inference Service und AI Studios– die Low-Code-Tools für RAG und Modellfeinabstimmung umfassen – bieten wir die notwendige End-to-End-Kontrolle, um Modelle innerhalb Ihres vertrauenswürdigen Perimeters, unabhängig von der Cloud oder dem Rechenzentrum, zu importieren, zu optimieren und bereitzustellen.