Private AI vs. öffentliche AI: 4 wichtige Fakten

Künstliche Intelligenz (KI) hat im öffentlichen Bewusstsein einen Wendepunkt erreicht. Ein Großteil dieser Dynamik wurde durch technologische Entwicklungen im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen (LLMs) und der Veröffentlichung von generativen KI-Tools wie ChatGPT von OpenAI gefördert. Für Unternehmen, die eine zukunftsorientierte KI-Strategie verfolgen, ist die Frage der privaten KI im Vergleich zur öffentlichen KI ein wesentlicher Teil der Diskussion. Es ist wichtig, die datenschutzrechtlichen Auswirkungen des jeweiligen Ansatzes zu verstehen. Dies gilt insbesondere für öffentliche Organisationen oder private Unternehmen in stark regulierten Branchen. Sehen wir uns beide Ansätze an, um die potenziellen Auswirkungen beider Ansätze besser zu verstehen.

Bevor wir fortfahren, sollten wir die beiden Begriffe definieren. Öffentliche KI bezieht sich auf jede Art von öffentlich verfügbarem Algorithmus für künstliche Intelligenz, der mit einer großen Anzahl von Daten trainiert wird, die in der Regel von Nutzern oder Kunden stammen. ChatGPT ist ein Beispiel für eine öffentliche KI. Sie wurde mit öffentlich zugänglichen Daten aus dem Internet wie etwa Textartikeln, Bildern und Videos trainiert.

Öffentliche KI kann sich auch auf Algorithmen beziehen, die eine Datenbasis verwendet, die nicht für einen bestimmten Benutzer oder eine spezielle Organisation bestimmt ist. Anbieter von öffentlicher KI trainieren ihre Modelle oft anhand von Kundendaten, um ihre eigenen Services zu verbessern. Dies führt häufig dazu, dass Sie als Kunde Ihre eigenen Daten nicht vollständig schützen können. Und es kann sogar sein, dass diese Unternehmen Ihre Daten nutzen, um die Algorithmen der künstlichen Intelligenz Ihrer Konkurrenz zu verbessern. Wenn Sie beispielsweise KI zur Vorhersage des richtigen Zeitpunkts für den Kauf digitaler Werbeflächen nutzen, kann der KI-Anbieter Ihre Informationen über Kaufpreise und Gewinne/Verluste bei Werbeeinkäufen zur Aktualisierung seines eigenen Algorithmus verwenden. Das bedeutet, dass alle Ihre Mitbewerber, die denselben KI-Anbieter nutzen, von einem Algorithmus profitieren, der mit Ihren Daten trainiert wurde.

Private KI bezeichnet das Trainieren von Algorithmen mit Daten, die speziell für einen Benutzer oder ein Unternehmen bestimmt sind. Mit anderen Worten: Wenn Sie maschinelle Lernsysteme verwenden, um ein Modell anhand einer Datenbasis zu trainieren, wie beispielsweise eine Reihe von Dokumenten wie Rechnungen oder Steuerformulare, dann wird dieses Modell nur für Ihr Unternehmen verwendet und kann nicht vom Plattformanbieter zum Trainieren seiner eigenen Modelle genutzt werden. Und der Vorteil ist, dass Sie nicht dazu beitragen, die kollektive Intelligenz zu schaffen, die Ihrer Konkurrenz zugutekommen könnte.

Es gibt zwei Möglichkeiten, eine private KI zu erstellen: Bei Ersterer stellen Sie interne Experten ein, wie ein Team von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Softwareentwicklern, die KI-Modelle ohne externe Beteiligung erstellen und unterstützen. Die zweite Methode besteht darin, eine Plattform zu nutzen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die KI-Funktionen bieten. Diese beziehen sich auf Ihre eigenen privaten Daten und stellen sicher, dass diese Daten niemals zum Trainieren eines weiter verbreiteten Algorithmus verwendet werden. Dieser zweite Ansatz reduziert die Notwendigkeit, ein umfangreiches Team für den Aufbau und die Pflege der Modelle und der Infrastruktur einzustellen, die für die Ausführung privater KI-Modelle erforderlich sind, während gleichzeitig der Datenschutz gewahrt bleibt.

In der Tat bieten beide Modelle Vor- und Nachteile. Die folgenden vier Punkte sollten Sie beim Vergleich zwischen privater KI und öffentlicher KI beachten:

Die private KI punktet im Bereich des digitalen Datenschutzes. Private KI kann zudem ein hohes Maß an Sicherheit bieten, solange das Unternehmen bewährte Sicherheitsverfahren einhält.

Hier ist der Grund dafür: Mit privater KI geben Sie Ihre Unternehmensdaten nicht aus den Händen. Wenn Sie Modelle hosten, die mit privaten Daten trainiert oder feinabgestimmt wurden, und die Nutzung auf Ihr Unternehmen beschränken, können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten vertraulich bleiben und Sie alle Vorteile der Optimierung des Modells für Ihren Anwendungsfall nutzen können. Im Vergleich dazu teilen Sie bei der öffentlichen KI im Wesentlichen Ihre privaten Daten mit dem KI-Anbieter, der sie online speichert und für weiteres Lernen nutzt.

Öffentliche KI-Anbieter überlassen Ihnen nur selten die Kontrolle darüber, wie Sie den Algorithmus ausführen. Die KI wurde mit bereits vorhandenen Daten – manchmal auch mit Kundendaten – trainiert, um den Algorithmus zu optimieren. Das bedeutet, dass die künstliche Intelligenz nicht unbedingt auf Ihr Unternehmen oder Ihren Anwendungsfall zugeschnitten ist und möglicherweise mehr menschliches Eingreifen erfordert als eine private KI.

Private KI bietet mehr Kontrolle und ermöglicht es Ihnen, Ihr KI-Modell an Ihr Unternehmen anzupassen. Dies gewährleistet eine höhere Modellgenauigkeit und gibt Ihnen im Falle einer Datenabweichung die Möglichkeit, Ihre Algorithmen im Laufe der Zeit zu aktualisieren.

Öffentliche KI-Modelle können im Allgemeinen kostengünstiger sein als private KI, insbesondere wenn Sie selbst kein Team mit KI-Kenntnissen im Haus haben. Sie zahlen für die Nutzung von bereits trainierten Modellen und Cloud-Ressourcen der öffentlichen Cloud-Anbieter.

Hausinterne, private KI-Modelle erfordern in der Regel eine höhere Investition als öffentliche Cloud-Optionen. Wenn Sie keine Plattform verwenden, benötigen Sie für den internen Ansatz ein Team von Experten – Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Software-Entwickler –, um die Infrastruktur und die KI-Modelle aufzubauen. Das kann schnell ins Geld gehen. Außerdem können Aufbau und Wartung der Infrastruktur die Kosten in die Höhe treiben. Ein Plattformansatz für private KI, für den kein Expertenteam erforderlich ist, gleicht diese Kosten jedoch aus.

Mit öffentlicher KI können Sie KI-Services in der Regel schnell nutzen, da sie auf vorab trainierten Modellen und sofort verfügbaren Services beruhen. Bei einem privaten, firmeninternen KI-Modell braucht es Zeit, um Daten zu sammeln, das Modell zu entwickeln, es zu testen und zu validieren, bevor es zum Einsatz kommt. Außerdem ist ein erheblicher interner IT-Aufwand notwendig, um die Modelle in der Produktion einzusetzen.

Wenn Sie jedoch einen Plattformansatz verfolgen, mit dem Sie ein privates Modell erstellen können, lässt sich oft in nur wenigen Minuten ein vollständig trainiertes KI-Modell bereitstellen.

Wenn Sie den Unterschied zwischen öffentlicher KI und privater KI erklären sollen, merken Sie sich diese drei grundlegenden Fakten:

• Private KI wird mit Ihren eigenen Daten trainiert.

• Mit privater KI entziehen sich die Daten nie Ihrer Kontrolle.

• Private KI-Modelle sind nur für Ihr Unternehmen bestimmt und werden niemals weitergegeben.

Natürlich müssen Sie sich nicht zwangsläufig zwischen privater und öffentlicher KI entscheiden. Wenn Sie einen Plattformansatz wählen, können Sie die Vorteile beider Varianten nutzen. Mit einer Plattform für die Prozessautomatisierung wie Appian können Sie Ihre eigenen privaten Datenmodelle schneller auf einer soliden, sicheren Plattform erstellen. Der Einsatz einer Plattform wie Appian bedeutet, dass Sie KI als Teil eines umfassenderen Hyperautomatisierungsansatzes nutzen. Sie haben Zugang zu mehreren Automatisierungstools (wie etwa Robotic Process Automation (RPA) und Low-Code), um ganze Prozesse zu automatisieren. KI ist eine leistungsstarke Technologie, aber sie ist kein Allheilmittel. Sie benötigen eine Mischung aus verschiedenen Technologien, um mit dem Tempo des modernen Geschäftslebens Schritt zu halten.