Ein Anbieter, ein Modell? Warum Modellvielfalt Risiken senkt
Wer sich auf einen einzigen KI-Anbieter festlegt, spart Aufwand bei der Einführung – und riskiert Abhängigkeit. Warum Modellvielfalt eine strategische Entscheidung ist.
Europäische KI
Viele Unternehmen entscheiden sich für genau einen KI-Anbieter und binden ihre Prozesse fest an dessen Modell. Das ist bequem, solange alles läuft. Spätestens wenn sich Preise ändern, ein Modell abgekündigt wird oder ein anderer Anbieter bei einer bestimmten Aufgabe deutlich besser abschneidet, zeigt sich der Nachteil.
Modelle sind nicht austauschbar
Sprachmodelle unterscheiden sich je nach Aufgabe erheblich. Ein Modell mag bei der Auswertung von Tabellen stärker sein, ein anderes bei längeren Texten oder bei Programmcode. Wer nur Zugriff auf ein einziges Modell hat, nutzt für jede Aufgabe zwangsläufig das zweitbeste Werkzeug.
Das Risiko der Abhängigkeit
Ein einzelner Anbieter bestimmt Preis, Verfügbarkeit und Weiterentwicklung. Ändert er die Nutzungsbedingungen oder stellt einen Dienst ein, müssen Unternehmen kurzfristig migrieren, oft mitten in produktiven Prozessen. Bei einer Plattform mit mehreren Modellen unter einer Oberfläche entfällt dieses Risiko weitgehend.
Modellvielfalt als Governance-Frage
Zentral verwaltete Zugänge zu mehreren Modellen erlauben es zudem, für jede Aufgabe das jeweils passende und regulatorisch geeignete Modell auszuwählen, etwa ein in der EU gehostetes Modell für sensible Daten und ein leistungsstärkeres Modell für unkritische Aufgaben. oneAI bündelt beispielsweise 34 Modelle mehrerer Anbieter zu einem Preis, sodass diese Auswahl pro Anwendungsfall getroffen werden kann, statt sich auf einen Anbieter festzulegen.