KI-Modelle effizient nutzen – damit der Agent nicht zur Kostenfalle wird

Der Trend zur Nutzung von KI-Modellen für die Optimierung von Geschäftsprozessen ist ungebrochen – und das aus gutem Grund: Sie sparen Zeit, senken Kosten und steigern die Effizienz. Von der automatisierten Bearbeitung von Support-Anfragen über die Bewertung von Bestellvorfällen bis hin zur After-Sales-Betreuung durch personalisierte Produktempfehlungen – KI-Agenten übernehmen immer mehr Aufgaben im täglichen Betrieb.

Doch bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten intelligenter Automatisierung darf eines nicht übersehen werden: Am Ende muss die Rechnung stimmen. Denn der Einsatz generischer Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Gemini ist alles andere als kostenlos – insbesondere, wenn sie über API-Anbindungen in Echtzeit mit hohen Nutzungszahlen betrieben werden. Auch im Self-Hosting-Betrieb steigen die Anforderungen an Hardware und Energieverbrauch schnell.

Ein Überblick über die effizientesten Hebel

HEBEL #1
Speziell trainierte und quantisierte KI-Modelle einsetzen

Statt ein universelles LLM für jede Aufgabe zu nutzen, lohnt sich der Blick auf task-spezifisch trainierte und quantisierte Modelle. Diese Modelle sind kleiner, schneller und sparsamer im Betrieb – bei gleichbleibend guter Performance im jeweiligen Anwendungsfeld.

Beispiel:
Ein quantisiertes Modell wie DistilBERT oder TinyLLaMA, das speziell auf Support-Ticket-Kategorisierung trainiert wurde, benötigt nur einen Bruchteil der Ressourcen eines GPT-basierten Modells – bei nahezu identischer Präzision für diesen konkreten Use-Case.

HEBEL #2
Leichte Transformer-Modelle ohne Vektorraum-Overhead nutzen

Nicht jeder Anwendungsfall erfordert die semantische Tiefe eines Vektorraum-Modells. Für viele Aufgaben – etwa die Bewertung einfacher Bestellprozesse oder das Matching von Standardantworten – reichen klassische Transformer-Modelle mit reduzierter Architektur völlig aus.

Beispiel:
Modelle wie FastFormer oder Linformer liefern solide Ergebnisse mit niedriger Latenz und sind besonders ressourcenschonend – ideal für Edge-Deployments oder On-Premise-Lösungen.

HEBEL #3
LoRAs zur Steuerung und Effizienz nutzen

Low-Rank Adaptation (LoRA) ist ein cleverer Weg, große Sprachmodelle zielgerichtet anzupassen, ohne sie komplett neu zu trainieren. Durch gezielte Gewichtsanpassungen werden nur relevante Parameter verändert – so entsteht ein „Input- und Output-Trichter“, der das KI-Modell auf eine klar definierte Aufgabe fokussiert.

Nutzen:
Die Ausgaben für Rechenleistung sinken, weil der „Denkraum“ des Modells kleiner ist – gleichzeitig bleibt die natürliche Spracheingabe erhalten, was die Benutzerfreundlichkeit steigert.

HEBEL #4
Human-in-the-Loop als Qualitätsanker

So effizient KI auch arbeiten kann: Komplexe, risikobehaftete Aufgaben sollten nie vollständig automatisiert werden. Denn KI trifft keine Entscheidungen – sie generiert Wahrscheinlichkeiten. Für Prozesse, die aufwendig zu berechnen sind, sowie bei sicherheitsrelevanten Entscheidungen oder rechtlichen Bewertungen ist der Mensch als finaler Prüfer unersetzlich.

Ergebnis:
Ein effizienter Agent ist nicht nur schnell und günstig – er weiß auch, wann er den Menschen fragt.