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Gartner prognostiziert: Bis 2027 werden Unternehmen dreimal häufiger kleine, auf spezielle Aufgaben ausgerichtete KI-Modelle einsetzen als allgemeine Sprachmodelle.

Der Bedarf an kontextualisierten, zuverlässigen und kosteneffizienten Lösungen treibt den Trend hin zu spezialisierten KI-Modellen.

Laut einer Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner werden Unternehmen bis 2027 kleine, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene KI-Modelle einsetzen – und das mit einem mindestens dreifach höheren Nutzungsvolumen im Vergleich zu allgemeinen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs).

Zwar bieten allgemeine LLMs eine breite Palette sprachlicher Fähigkeiten, doch ihre Genauigkeit lässt nach, wenn es um Aufgaben geht, die spezifisches Fachwissen oder Kontext aus einem bestimmten Geschäftsbereich erfordern.

»Die Vielfalt an Aufgaben in Geschäftsprozessen und der Wunsch nach höherer Präzision führen dazu, dass Unternehmen zunehmend auf spezialisierte Modelle setzen, die für bestimmte Funktionen oder auf Grundlage domänenspezifischer Daten trainiert wurden«, erklärt Sumit Agarwal, VP Analyst bei Gartner. »Diese Modelle liefern nicht nur schnellere Antworten, sondern benötigen auch weniger Rechenleistung – was die Betriebs- und Wartungskosten erheblich senkt.«

Unternehmen können allgemeine Sprachmodelle mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Feinjustierungstechniken (Fine-Tuning) an ihre Bedürfnisse anpassen und so spezialisierte Modelle entwickeln. Dabei wird unternehmensinterne Datenbasis zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Das erfordert eine sorgfältige Datenaufbereitung, Qualitätskontrollen, Versionierung sowie ein ganzheitliches Datenmanagement, um sicherzustellen, dass die Daten in der erforderlichen Struktur für das Fine-Tuning vorliegen.

»Da Unternehmen den Wert ihrer internen Daten und der daraus gewonnenen Erkenntnisse zunehmend wertschätzen, ist zu erwarten, dass sie beginnen werden, ihre Modelle zu monetarisieren – und sie nicht nur intern zu nutzen, sondern auch Kunden und sogar Wettbewerbern zugänglich zu machen«, so Agarwal weiter. »Dies markiert einen Wandel von einem bislang stark schützenden Umgang mit Wissen hin zu einer offeneren, kooperativen Nutzung von Daten und Know-how.«

Durch die Kommerzialisierung ihrer proprietären Modelle können Unternehmen nicht nur neue Einnahmequellen erschließen, sondern zugleich ein stärker vernetztes Ökosystem fördern.

Implementierung kleiner aufgabenspezifischer KI-Modelle

Unternehmen, die kleine aufgabenspezifische KI-Modelle implementieren möchten, sollten die folgenden Empfehlungen berücksichtigen:

Pilotprojekte mit kontextualisierten Modellen: Setzen Sie kleine, spezialisierte Modelle gezielt in Bereichen ein, in denen Fachwissen entscheidend ist oder in denen allgemeine LLMs hinsichtlich Antwortqualität oder -geschwindigkeit nicht überzeugen konnten.
Kombinierte Ansätze: Identifizieren Sie Anwendungsfälle, in denen ein einzelnes Modell nicht ausreicht, und setzen Sie stattdessen auf ein Zusammenspiel mehrerer Modelle und Prozessschritte.
Datenqualität und Kompetenzen: Investieren Sie in die gezielte Aufbereitung von Daten – durch Sammlung, Kuratierung und Organisation – um die Grundlage für ein erfolgreiches Fine-Tuning zu schaffen. Gleichzeitig sollten Fachkräfte aus unterschiedlichen Bereichen wie KI- und Datenarchitektur, Data Science, Daten- und KI-Engineering, Risiko- und Compliance-Management, Einkauf sowie Fachabteilungen gezielt weitergebildet werden, um diese Initiativen effektiv voranzutreiben.

Gartner clients can learn more in »Predicts 2025: AI-Powered Analytics Will Revolutionize Decision Making.« Learn how to ensure that your data is ready for use in the specific AI initiatives you plan to pursue in the complimentary Gartner AI-Ready Data Essentials Roadmap.

Gartner Data & Analytics Summit

Gartner analysts will provide additional analysis on data and analytics trends at the Gartner Data & Analytics Summits, taking place April 28-29 in São Paulo, May 12-14 in London, May 20-22 in Tokyo, June 2-3 in Mumbai, and June 17-18 in Sydney. Follow news and updates from the conferences on X using #GartnerDA.

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