23.08.2021

Aladdin: Blackrocks Software als Einäugiger unter den Blinden

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich mit der mächtigen Software-Plattform Aladdin, die der weltweit führende Vermögensverwalter Blackrock zum Risikomanagement seiner Finanzanlagen einsetzt.
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Blackrock
Mic Hirschbrich | (c) Hintergrund AdobeStock

Wenn wir über die Macht von Software und Künstlicher Intelligenz sprechen, dann nennen wir gerne Google, Facebook, Amazon, OpenAI oder Github´s Copilot. Das ist auch leicht zu erklären. Die Produkte sind entweder B2C und extrem skalierend und somit auch im Fokus vieler Medien, oder sie haben berühmte Gründer und Förderer. Die (finanz-) mächtigste Software der Welt ist aber in einem ganz anderen Gebiet im Einsatz. Nämlich bei Blackrock, dem größten Finanzdienstleister der Welt.

Spätestens in der Finanzkrise 2008 wurden die Fähigkeiten von Aladdin, so der Name der Analysesoftware, stark begehrt. Denn sie konnte Fonds, Staatskassen und Banken dabei helfen, hunderte Milliarden an toxischen Papieren zu analysieren und das Risiko seiner Eigentümer senken. Und das ist eine Fähigkeit, die beinah unbezahlbar ist: Risiken am Finanzmarkt zu minimieren und die nächstbeste Wette auf Investitionsmärkten zu identifizieren. Doch wer ist eigentlich Blackrock, der dieses Aladdin hervorgebracht hat?

Ein Unternehmen der Superlative.

Die 1988 von Lawrence (Larry) Fink gegründete Investmentgesellschaft aus NYC verwaltet etwas über neun Billionen US-Dollar und ist damit der weltgrößte Vermögensverwalter. Rund 16.000 Mitarbeiter:innen erwirtschafteten 2020 einen Umsatz von 16,2 Milliarden US-Dollar. Der Gigant ist unter anderem größter Einzelaktionär an der Deutschen Börse und an jedem einzelnen der 30 DAX-Unternehmen beteiligt, was ihm großen industriellen Einfluss sichert. Blackrock war oder ist zudem größter Einzelaktionär bei den Finanzunternehmen JPMorgan Chase, der Bank of America und von Citibank, sowie bei McDonald’s, Nestlé und Apple, (Stand August 2015) sowie bei den Energiegrößen Shell und Exxon Mobil.. Bei börsengehandelten Fonds (ETF´s) kommt Blackrock sogar auf einen weltweiten Marktanteil von rund 40 Prozent.

Die Briefe, die Blackrock´s CEO jenen wichtigen Geschäftsführern jährlich schreibt, in die er investiert hat, sind berüchtigt. Darin fordert er Änderungen in den Strategien, macht auf Herausforderungen und Markttrends aufmerksam, fordert höhere ESG Ziele und Engagement gegen den Klimawandel. Fink gilt als einflussreichster Manager der Wallstreet. Zu oft aber wird vergessen, worauf er und Blackrock ihre Macht begründen: Ein Stück Software namens Aladdin.

Aladdin – Die „Wunder-Software“ der Finanzwelt.

Aladdin ist ein proprietär entwickeltes Datenanalysesystem, verteilt auf vier Rechenzentren und 5.000 Servern, mit dem über 1.000 Analysten arbeiten. Bis zu 200 Millionen Kalkulationen pro Woche soll das System ausführen und analysieren, in welche Unternehmen und Papiere investiert und aus welchen ausgestiegen werden soll.

Konkret errechnet Aladdin aus enormen Datenmengen, welchen aktuellen Wert jene milliardenschweren Investments haben, die Blackrock und andere Kunden der Software halten. Auch Vorhersagen macht die Software, wie sich Papiere unter bestimmen Bedingungen auf Märkten und unter externen Effekten entwickeln könnten und zeigt seinen Nutzern auf Knopfdruck Chancen und Risiken seines Portfolios.

Neun Billionen USD an Assets managt die Risikomanagementplattform Aladdin heute. Im Vergleich, Österreichs BIP beläuft sich auf etwas 1/2-Billion Euro. Blackrock verwaltet alleine also mehr als doppelt so viel, wie ganz Deutschland an BIP pro Jahr erwirtschaftet (etwa vier Billionen USD).

Das Gründer-Genie Fink.

Larry Fink wuchs in den 60er Jahren nahe Los Angeles als Sohn eines Schumachers auf. Das Glück war dem heute 68-jährigen Fink nicht immer hold. Bei einem seiner ersten Jobs, verursachte er einen Verlust von nicht gerade schlappen 100 Millionen USD. Sein Ruf war damit zunächst einmal ruiniert. Erst 1988, als er zusammen mit sieben Partnern Blackrock gründete, sollte sich seine steile Karriere abzeichnen. In Kürze entwickelte er, mithilfe von Aladdin, den Giganten Blackrock. Er fällt neben seinen umfassenden Investments damit auf, sich vehement für Klimaschutz einzusetzen, Stakeholder- anstatt Shareholderinteressen und die kleinen Sparer.

Software makes the world go round.

Ich habe Ihnen schon mal eine Software vorgestellt, die einen Finanzmagnaten zu seinem immensen Erfolg verhalf. Ray Dalio gilt als erfolgreichster Hedgefondsmanager aller Zeiten. Dieser spricht sehr offen über die Gründe seines Erfolges. Es sind seine aufgestellten Prinzipien und eine komplexe Software namens „Dot Collector“, die ihm hilft, eine immer effizientere Organisation für „Bridgewater“ zu werden.

Im Fall von Finks Aladdin hat die Software noch etwas anderes ermöglicht. Durch die hohe Präzision der Algorithmen, wirkt Aladdin wie ein Magnet, an dem man kaum vorbeizukommen scheint. Nicht nur Private, Banken und Staatsfonds, Pensionskassen und Risikomanager vertrauen ihr und suchen Rat bei ihr in turbulenten Zeiten. Sogar das finanztechnisch sehr protektionistische China gab dem Analysten, als ersten ausländischen Anbieter, vor wenigen Wochen Marktzugang.

Blackrock Inc. erhielt dabei die Genehmigung zur Gründung eines hundertprozentigen Investmentfondsgeschäfts. Manchen sind Größe und Macht von Blackrock ein Dorn im Auge. Erst letzten September forderte ein selbsternanntes „Blackrock-Tribunal“ die Zerschlagung des Fondriesen.

Was aus Technologie-Sicht auffällt, ist, dass sowohl der größte Hedgefond, als auch der größte Vermögensverwalter nicht „auch Software“ einsetzen, sondern Software länger in ihrer Value Proposition haben. Die zwei Giganten sind eigentlich Softwareunternehmen, die halt Aktien handeln, so wie Tesla ein Softwareunternehmen ist, das Autos baut.

Edelmut oder Geschäftssinn?

Fink haut nicht auf die große Glocke, wirkt eher bescheiden und sehr ernsthaft, betont gerne die Verantwortung als Manager für die Welt und setzt sich für nachhaltige Ziele ein. Er macht zuletzt auf ein Problem aufmerksam, das uns alle angeht. Eines, auf das auch Niko Jilch im Brutkasten mehrfach hinwies: Die „was kostet die Welt“ Gelddruck-Dynamik der USA und EU und die steigende Inflation fressen unsere Spareinlagen auf. Und davon haben Österreicher und Mitteleuropäer wahrlich genug. Das Geld schmilzt zinsenlos auf Bankkonten weg (sprich hat weniger Kaufkraft) und vielen ist das nicht einmal bewusst.

Blackrock CEO Fink bereitet das Kopfzerbrechen, vor allem die Auswirkungen auf Renten und Pensionen, die er als “silent crisis of retirement” bezeichnet, sind doch gerade Pensionisten oft vom Ersparten abhängig. “Unquestionably, as central banks keep rates low, or negative in Europe, the savers are getting slammed,” so Larry Fink auf CNBC. Fink ist aber jemand, der gerne an Lösungen arbeitet und hat schon eine parat. Dazu heißt es im CNBC-Bericht: “Fink said he believes people are increasingly beginning to put money to work in the stock market instead of keeping it in lower-risk investments or savings accounts.”

Wie gut, dass es Blackrock gibt, der uns Private mit Aladdin aus der Tief-Zins-Misere herausholen kann, um auch dort noch weiter zu wachsen und quasi zur eierlegenden Wollmilchsau aller Kapitalprobleme der Welt zu werden. Da erblasst ein jedes Startup vor Neid, bei dem Pitch.


Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

Tipp der Redaktion: Podcast Folge mit Mic Hirschbrich zum Thema Klimaschutz

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Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

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Masse an Möglichkeiten

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Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

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Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

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Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

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Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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