Proprietäre Modelle nutzen Sie über den Anbieter, offene Modelle können Sie selbst betreiben; was für Ihr Unternehmen zählt, sind Kontrolle über Daten, Kosten im Betrieb, Qualität für Ihre Aufgaben und Aufwand für Wartung. Viele Unternehmen fahren mit einer Mischung am besten: ein proprietäres Modell für anspruchsvolle Aufgaben, ein offenes für sensible oder häufige Routine.
Was ist der Unterschied zwischen offenen und proprietären Modellen?
Bei proprietären Modellen greifen Sie über eine Anwendung oder Schnittstelle auf das Modell des Anbieters zu. Die Parameter bleiben beim Anbieter. Bei Modellen mit offenen Gewichten laden Sie die Parameter herunter und betreiben das Modell auf eigener Hardware oder bei einem Hoster Ihrer Wahl.
Der Begriff „Open Source“ ist bei KI umstritten. Die Open Source Initiative hat eine Definition für Open-Source-KI veröffentlicht, die Freiheiten zum Nutzen, Untersuchen, Verändern und Weitergeben verlangt und Angaben zu Trainingsdaten und Code einschließt. Viele sogenannte offene Modelle veröffentlichen nur die Gewichte und beschränken die Nutzung per Lizenz. Lesen Sie die Lizenz, bevor Sie ein Modell einsetzen.
Welche Kriterien entscheiden?
Die Tabelle stellt beide Wege gegenüber.
| Kriterium | Proprietär (über den Anbieter) | Offene Gewichte, selbst betrieben |
|---|---|---|
| Kontrolle über Daten | Daten gehen an den Anbieter, vertraglich geregelt | Daten können im eigenen Haus bleiben |
| Kosten | Nutzungsabhängig, geringe Fixkosten | Fixkosten für Hardware und Betrieb, geringe Kosten pro Anfrage |
| Leistung | Die leistungsstärksten Modelle sind häufig proprietär | Für klar umrissene Aufgaben oft ausreichend |
| Aufwand | Gering | Einrichtung, Updates, Überwachung, Sicherheit |
| Support und Verfügbarkeit | Vom Anbieter, teils mit Zusagen | Liegt bei Ihnen oder Ihrem Dienstleister |
| Abhängigkeit | Von Anbieter, Preisen, Bedingungen | Von eigener Kompetenz und Hardware |
| Flexibilität | Begrenzte Anpassung | Anpassung und Feinabstimmung möglich |
Wann lohnt sich welcher Weg?
Proprietäre Modelle lohnen sich, wenn Sie schnell starten wollen, die bestmögliche Qualität brauchen und die Datenlage den Einsatz erlaubt. Sie sparen Betriebsaufwand und erhalten laufend Verbesserungen. Offene Modelle lohnen sich, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen, wenn sehr viele gleichartige Anfragen anfallen oder wenn Sie ein Modell auf Ihre Aufgabe abstimmen wollen.
Ein Zwischenweg ist der Hybrid: Ein proprietäres Modell bearbeitet schwierige, unkritische Aufgaben, ein offenes Modell auf eigener Hardware die sensiblen oder häufigen Routineaufgaben. Wie der Eigenbetrieb aussieht, erklärt Lokale KI-Modelle: Wann der eigene Server die Cloud schlägt.
Wie behalten Sie den Wechsel in der Hand?
Binden Sie Ihre Abläufe nicht fest an ein Modell. Kapseln Sie den Aufruf des Modells hinter einer eigenen Schnittstelle, halten Sie Ihre Anweisungen getrennt vom Modell und pflegen Sie einen Testsatz. So lässt sich jedes neue Modell in wenigen Stunden prüfen, wie in Neues KI-Modell bewerten beschrieben. Kriterien für kommerzielle Anbieter finden Sie in Claude, ChatGPT oder Gemini im Unternehmen.
Rechtlich gelten die DSGVO und der EU AI Act unabhängig vom Modelltyp. Eine Ausnahme für offene Modelle deckt nur Teile der Pflichten ab und entbindet Betreiber nicht von ihren eigenen Pflichten. Das ist keine Rechtsberatung.
- Aufgaben nach Sensibilität und Häufigkeit sortiert
- Lizenzbedingungen der Kandidaten gelesen
- Gesamtkosten beider Wege über ein Jahr gerechnet, inklusive Betrieb
- Betriebskompetenz für den Eigenbetrieb geklärt
- Testsatz angelegt und beide Wege verglichen
- Aufruf des Modells austauschbar gebaut
Fazit: Kein Entweder-oder
Die Wahl zwischen offen und proprietär folgt Ihren Daten, Ihrer Kompetenz und Ihren Aufgaben. Prüfen Sie beide Wege mit demselben Testsatz und bauen Sie so, dass sich das Modell austauschen lässt. Wenn Sie Unterstützung möchten, sehen Sie sich unsere KI-Automatisierung an oder schildern Sie uns Ihre Anforderungen.
