Die Nutzung von KI-Sprachmodellen bietet Unternehmen vielfältige Einsatzmöglichkeiten – je nach Anforderungen an Verarbeitungsgeschwindigkeit, Interaktion und Infrastruktur. Grundsätzlich lassen sich KI-Anwendungen in zwei Haupttypen unterteilen: Live-Anwendungen, die Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Ergebnisse liefern, und zyklische Anwendungen, die in geplanten Intervallen ausgeführt werden. Die Wahl zwischen diesen beiden Typen hat erhebliche Auswirkungen auf die Performance-Optimierung, das Ressourcenmanagement und die Infrastruktur der KI-Systeme.
In diesem Artikel gehen wir auf die Unterschiede zwischen Live- und zyklischen Anwendungen ein, beleuchten ihre technischen Anforderungen und Herausforderungen und geben Empfehlungen zur optimalen Implementierung beider Typen.
Live-Anwendungen
Echtzeit-Anforderungen für interaktive Erlebnisse
Live-Anwendungen zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, Antworten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu liefern. Diese Art von Anwendung ist besonders wichtig für interaktive Szenarien, in denen die Benutzer sofortige Antworten oder Rückmeldungen erwarten.
Beispiele für Live-Anwendungen
- Chatbots und virtuelle Assistenten: Im Kundensupport sind Chatbots und Assistenten wichtige Echtzeit-Anwendungen, die Kundenanfragen unmittelbar beantworten und Bedarfsanalysen durchführen können. Ein KI-gestützter Chatbot benötigt eine extrem niedrige Latenz, um zeitnah und präzise zu reagieren und so das Kundenerlebnis zu verbessern.
- Kundensupport und Callcenter-Assistenz: Sprachmodelle unterstützen Callcenter-Mitarbeiter, indem sie in Echtzeit Antworten und Analysen liefern. Diese unmittelbare Unterstützung steigert die Effizienz des Kundenservices und hilft, häufig gestellte Fragen schnell zu beantworten.
- Sprachübersetzung in Echtzeit: Bei Konferenzen oder internationalen Meetings ermöglichen KI-Modelle eine schnelle und flüssige Kommunikation, indem gesprochene Inhalte sofort übersetzt werden.
- Stimmungsanalyse in sozialen Medien: Sprachmodelle analysieren in Echtzeit Posts und Kommentare, um die aktuelle Stimmung zu einem Thema oder Produkt zu erfassen. Diese Daten können für sofortige Anpassungen in der Kundenkommunikation und im Marketing genutzt werden.
- Personalisierte Inhalte und Empfehlungen: Streaming-Dienste und E-Commerce-Plattformen setzen Sprachmodelle ein, um Nutzern in Echtzeit personalisierte Empfehlungen zu liefern. Diese Modelle analysieren Benutzerverhalten und Vorlieben kontinuierlich, um sofort auf Interessen einzugehen.
Technische Anforderungen
Live-Anwendungen stellen hohe Anforderungen an die Infrastruktur, insbesondere an die Latenz, die Skalierbarkeit und die Verfügbarkeit. Eine geringe Latenz ist entscheidend, um eine verzögerungsfreie Kommunikation sicherzustellen. Dies erfordert oft spezialisierte Hardware wie GPUs, die für die parallele Verarbeitung ausgelegt sind. Darüber hinaus benötigen Live-Anwendungen häufig Caching-Mechanismen und einen Lastenausgleich (Load-Balancing), um die Verfügbarkeit auch bei Spitzenlasten sicherzustellen.
Herausforderungen und Best Practices
Zu den größten Herausforderungen gehört das effiziente Lastmanagement, insbesondere wenn Anwendungen eine hohe Benutzerzahl bedienen. Eine bewährte Methode ist die Nutzung von Edge-Computing oder dezentralen Datenzentren, die näher am Endbenutzer positioniert sind, um die Latenz weiter zu senken. Ein weiteres Best Practice ist die Implementierung von Monitoring- und Logging-Tools, um die Performance kontinuierlich zu überwachen und Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen.
Zyklische Anwendungen:
Geplante Prozesse für Effizienz und Stabilität
Zyklische Anwendungen werden in regelmäßigen, geplanten Abständen ausgeführt und erfordern keine sofortige Antwortzeit. Diese Art der Anwendung eignet sich ideal für Prozesse, die größere Datenmengen verarbeiten oder analysieren, bei denen es nicht auf unmittelbare Reaktion, sondern auf Effizienz und Stabilität ankommt.
Beispiele für Zyklische Anwendungen
- Berichtserstellung und Datenanalyse: Sprachmodelle werden verwendet, um Berichte oder Analysen zu erstellen, die häufig zu festgelegten Zeitpunkten benötigt werden. Unternehmen nutzen solche Anwendungen beispielsweise, um tägliche oder wöchentliche Zusammenfassungen von Kundenfeedback, Verkaufsdaten oder Social-Media-Aktivitäten zu generieren.
- Content-Generierung: Zyklische Anwendungen kommen bei der Erstellung von Content, wie etwa Produktbeschreibungen oder Social-Media-Posts, zum Einsatz. Dieser Inhalt wird oft in festen Zeitintervallen erstellt und veröffentlicht, um die Markenpräsenz zu steigern und potenzielle Kunden anzusprechen.
- Batch-Verarbeitung großer Datenmengen: Sprachmodelle können auch zur Verarbeitung großer Textdatenmengen eingesetzt werden, z. B. um Muster in Kundenfeedbacks zu identifizieren oder interne Berichte zu erstellen. Die Batch-Verarbeitung ermöglicht es, große Datensätze außerhalb der Hauptbetriebszeiten zu analysieren, was die Ressourcen effizient nutzt und gleichzeitig die Infrastruktur schont.
- Rechercheassistent: Ein Rechercheassistent verwendet Sprachmodelle, um kontinuierlich relevante Quellen zu durchsuchen und auszuwerten, beispielsweise wissenschaftliche Artikel, Nachrichten oder Marktdaten. Die zyklische Aktualisierung dieser Analysen stellt sicher, dass Unternehmen auf dem neuesten Stand bleiben und aktuelle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen nutzen können.
Technische Anforderungen
Zyklische Anwendungen stellen weniger strenge Anforderungen an Latenz und Verfügbarkeit, haben jedoch hohe Anforderungen an Rechen- und Speicherkapazität in den spezifischen Ausführungszeiträumen. Da die Verarbeitung oft in Spitzenlasten erfolgt, müssen die Systeme in diesen Zeitfenstern über ausreichende Ressourcen verfügen. Cloud-basierte Infrastrukturen und flexible Ressourcenplanung bieten hier Vorteile, da sie sich dynamisch an die Arbeitslast anpassen lassen.
Herausforderungen und Best Practices
Ein zentraler Punkt bei der Planung zyklischer Anwendungen ist die Optimierung der Zeitplanung, um Ressourcen möglichst effizient zu nutzen. Oft wird die Ausführung in Zeiten mit geringer Auslastung gelegt, um die Hauptzeiten für Live-Anwendungen freizuhalten. Eine weitere wichtige Best Practice ist die automatisierte Berichterstellung und -überprüfung, um Fehler zu minimieren und den Wartungsaufwand zu reduzieren.
Vergleich zwischen Live- & zyklischen Anwendungen
Kriterien | Live-Anwendungen | Zyklische Anwendungen | |
| Geschwindigkeit | Sofortige bzw. Echtzeit-Antwort erforderlich | Kann zeitverzögert erfolgen | |
Häufigkeit der Nutzung | Kontinuierlich, bei Bedarf | Geplant, in festen Intervallen | |
Technische Anforderungen | Geringe Latenz, hohe Verfügbarkeit, oft GPUs erforderlich | Flexible Ressourcenplanung, Cloud-Anpassung möglich | |
| Typische Anwendungen | Chatbots, Sprachübersetzung, Callcenter-Assistenz | Berichtserstellung, Batch-Verarbeitung, Content-Generierung | |
| Herausforderungen | Latenz und Skalierbarkeit | Ressourcenmanagement und Zeitplanung |
Fazit
Die Entscheidung zwischen Live- und zyklischen Anwendungen hängt maßgeblich von der jeweiligen Anforderung ab. Für interaktive Anwendungen, die unmittelbare Antworten benötigen, sind Live-Anwendungen ideal, während zyklische Anwendungen für die geplante Datenverarbeitung und das Reporting besser geeignet sind. Viele Unternehmen profitieren von einer hybriden Struktur, die die Vorteile beider Typen kombiniert und so sowohl Effizienz als auch Kosteneffektivität gewährleistet.
Um KI-Sprachmodelle optimal zu nutzen, ist eine durchdachte Infrastruktur und strategische Planung entscheidend. Mehr Informationen zu diesem Thema finden Sie in unserem Whitepaper “Hosting von KI-Sprachmodellen”.
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Datum: 08.01.2025
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Andreas Nehls
Andreas unterstützt die Neofonie Gruppe seit März 2024 als Account Manager. Aus den Gesprächen mit aktuellen und potenziellen Kunden sowie Veranstaltungen rund um die Themen KI, Digitalisierung, Projektmanagement und Innovation ergeben sich immer wieder spannende Themen, über die er hier schreibt. Dabei liegt der Fokus weniger auf technischen Details, sondern vielmehr auf den geschäftlichen, rechtlichen und regulatorischen Aspekten.