Die richtige KI-Architektur für Ihr Startup wählen
Erfahren Sie, wie Sie KI-Lösungen bewerten und auswählen, die zu Ihren Geschäftsanforderungen und Zielen passen.
10.07.2025
Die Bestandteile eines KI-Stacks verstehen
Datenerfassung und -ingestion
Ein leistungsfähiger KI-Stack beginnt mit einer effektiven Datenerfassung. Unternehmen müssen relevante Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, etwa aus Kundeninteraktionen, Transaktionen oder externen APIs.
Gut strukturierte Ingestion-Pipelines stellen sicher, dass Daten in Echtzeit erfasst und sicher gespeichert werden, um sie anschließend weiterverarbeiten zu können.
Zentrale Datenquellen identifizieren (z. B. Nutzerinteraktionen, Transaktionen, Drittanbieter-APIs)
Automatisierte Pipelines für die Datenerfassung in Echtzeit einrichten
Datenschutz und Compliance bereits bei der Datensammlung sicherstellen
Datenverarbeitung und -aufbereitung
Rohdaten müssen vor der Nutzung bereinigt, normalisiert und transformiert werden. Dazu gehört das Entfernen von Inkonsistenzen, der Umgang mit fehlenden Werten sowie die einheitliche Formatierung für das Training von KI-Modellen.
Eine hochwertige Datenaufbereitung ist entscheidend für präzise und verlässliche KI-Ergebnisse.
Open-Source- vs. kommerzielle Lösungen bewerten
Vorteile von Open-Source-Frameworks
Open-Source-Tools wie TensorFlow oder PyTorch sind kosteneffizient und bieten eine hohe Flexibilität. Sie ermöglichen es Unternehmen, Modelle individuell anzupassen und von aktiven Entwickler-Communities, regelmäßigen Updates sowie umfangreichen Lernressourcen zu profitieren.
Zugriff auf eine Vielzahl vorgefertigter Modelle und Bibliotheken
Hohe Flexibilität zur Anpassung und Erweiterung von Funktionen
Große, aktive Communities für Support und Problemlösungen
Kostenvorteile, insbesondere für Startups in frühen Phasen
Vorteile kommerzieller Plattformen
Kommerzielle KI-Plattformen bieten ganzheitliche End-to-End-Lösungen inklusive Support, Skalierbarkeit und Sicherheit. Häufig verfügen sie über benutzerfreundliche Oberflächen, automatisierte Workflows und integrierte Compliance-Funktionen. Damit eignen sie sich besonders für Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen.
Häufige Fehler bei der Auswahl von KI-Technologien vermeiden
Unterschätzung der Datenqualität
Wer sich ausschließlich auf die Modellauswahl konzentriert und die Qualität der zugrunde liegenden Daten vernachlässigt, riskiert unzuverlässige Ergebnisse. Unternehmen sollten der Datenbereinigung, -kennzeichnung und -validierung hohe Priorität einräumen, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.
Ressourcen für Datenbereinigung und Annotation einplanen
Datensätze regelmäßig auf Genauigkeit und Relevanz prüfen
Unterschätzung der Integrationskomplexität
Die Integration neuer KI-Tools in bestehende Systeme kann technisch anspruchsvoll sein. Um eine reibungslose Einführung zu gewährleisten, sollten Kompatibilität, benötigte APIs und der erforderliche technische Aufwand frühzeitig bewertet werden.
Kompatibilität mit der bestehenden IT-Infrastruktur prüfen
Entwicklung von APIs und Systemintegrationen frühzeitig einplanen
