Generative künstliche Intelligenz und Datenschutz müssen sich nicht ausschließen – im Gegenteil.Chizhevskaya Ekaterina | shutterstock.com Für Unternehmen, die sich die Performanz von Large Language Models (LLMs) zunutze machen möchten, dabei aber hohe Ansprüche an Datenschutz und-sicherheit haben, entwickelt sich Federated Learning zurzeit zu einem bahnbrechenden Ansatz. Statt sensible Daten an einen KI-Anbieter zu übermitteln oder auf isolierte Small Language Models (SLMs) zu setzen, ermöglicht ein Federated-Learning-Ansatz, KI-Modelle mit spezifischen Datensätzen zu trainieren – die dabei dort bleiben, wo sie sind. Die damit einhergehende, enge Integration von privaten Unternehmensdaten und ausgefeilten LLM-Funktionen ermöglicht Unternehmen, ihre proprietären Informationen und ihr umfassendes Wissen mit Modellen wie GPT-4 oder Google Gemini zu nutzen – ohne dabei den Datenschutz zu gefährden. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vorteile, die sich mit einem Federated-Learning-Ansatz für KI-Systeme verwirklichen lassen – und darauf, wie Sie das idealerweise angehen. Föderierte Benefits Ein föderierter KI-Ansatz bietet erhebliche Kostenvorteile: Organisationen können auf die vorhandenen Cloud-Ressourcen zurückgreifen, die ihre Daten bereits enthalten – statt eine separate KI-Infrastruktur aufbauen und umfangreiche Datenmigrationen bezahlen zu müssen. Neue Frameworks ermöglichen zudem, Edge-basierte SLMs und Cloud-basierte LLMs nahtlos zu integrieren. Das schafft eine hybride Architektur, die den Nutzen maximiert und parallel die Risiken minimiert. Besonders wertvoll ist ein solcher Ansatz für Unternehmen und Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten oder bestimmte Regularien einhalten müssen. Darüber hinaus ist ein föderierter KI-Ansatz aber auch aus architektonischer Perspektive einfacher und somit schneller realisierbar. Zudem ermöglicht er auch mehr LLM-Optionen: In diesem Ansatz können Sie auch Modelle nutzen, die nicht Teil Ihres Ökosystems sind, aber möglicherweise besser zu Ihrer Anwendung passen. Dabei könnte es sich zum Beispiel um branchenspezifische Modelle handeln, die zunehmend populärer werden. Meiner Einschätzung nach ist Federated Learning angesichts der damit einhergehenden architektonischen und finanziellen Vorteile auf dem besten Weg, sich zum neuen Standard-Ansatz zu entwickeln, wenn es darum geht, Generative AI im Unternehmen zu implementieren. Federated-Learning-Roadmap für KI Der Weg zum föderierten Lernen beginnt damit, Ihre Datenlandschaft gründlich zu durchblicken. Starten Sie mit einem umfassenden Assessment darüber, wo sich Ihre Daten befinden, wie sie gemanagt werden, und wie sich die Datenflüsse innerhalb der Organisation gestalten. Diese Grundlage gibt Aufschluss über die potenziellen Integrationspunkte für Federated-Learning-Systeme und deckt Infrastrukturlücken auf. Die technische Vorarbeit erfordert ebenfalls viel Liebe zum Detail. Ihre Organisation benötigt: standardisierte Data-Labeling-Prozesse, robuste Edge-Computing-Funktionen (bei Bedarf), sowie zuverlässige Connectivity zwischen den Datenquellen. In diesem Zuge sollten Sie auch Testing-Umgebungen erstellen, die Ihre Datenverteilung in der Produktion möglichst exakt widerspiegeln. Ebenso wichtig für den Erfolg einer solchen Initiative: die Readiness innerhalb der Organisation. Stellen Sie Teams zusammen, die Datenwissenschaftler, Sicherheits- und Fachexperten zusammenbringen. Diese funktionsübergreifenden Teams sollten gemeinschaftlich ein Governance-Framework und Erfolgsmetriken zu definieren. Dabei sollten Sie auch daran denken, Data-Sharing-Vereinbarungen zwischen den Abteilungen aufzusetzen. Die sind essenziell dafür, dass der Federated-Learning-Ansatz effektiv funktioniert. Geht es dann an die Umsetzung, empfiehlt es sich, klein anzufangen. Identifizieren Sie abgeschlossene Use Cases, die als Pilotprojekt in Frage kommen und wählen Sie Technologiepartner aus, die Ihre spezifischen Bedürfnisse verstehen. Definieren Sie klare Erfolgskriterien für diese ersten Projekte und schaffen Sie ein robustes Monitoring, um jederzeit im Blick zu haben, wie es um den Fortschritt steht. Das Ziel besteht dabei nicht darin, sich kopfüber in komplexe, föderierte Lernsysteme zu stürzen, sondern eine solide Grundlage dafür zu schaffen, die künftige KI-Infrastruktur Ihres Unternehmens zu unterstützen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
So gehen GenAI und Datenschutz zusammen
Generative künstliche Intelligenz und Datenschutz müssen sich nicht ausschließen – im Gegenteil.Chizhevskaya Ekaterina | shutterstock.com Für Unternehmen, die sich die Performanz von Large Language Models (LLMs) zunutze machen möchten, dabei aber hohe Ansprüche an Datenschutz und-sicherheit haben, entwickelt sich Federated Learning zurzeit zu einem bahnbrechenden Ansatz. Statt sensible Daten an einen KI-Anbieter zu übermitteln oder auf isolierte Small Language Models (SLMs) zu setzen, ermöglicht ein Federated-Learning-Ansatz, KI-Modelle mit spezifischen Datensätzen zu trainieren – die dabei dort bleiben, wo sie sind. Die damit einhergehende, enge Integration von privaten Unternehmensdaten und ausgefeilten LLM-Funktionen ermöglicht Unternehmen, ihre proprietären Informationen und ihr umfassendes Wissen mit Modellen wie GPT-4 oder Google Gemini zu nutzen – ohne dabei den Datenschutz zu gefährden. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vorteile, die sich mit einem Federated-Learning-Ansatz für KI-Systeme verwirklichen lassen – und darauf, wie Sie das idealerweise angehen. Föderierte Benefits Ein föderierter KI-Ansatz bietet erhebliche Kostenvorteile: Organisationen können auf die vorhandenen Cloud-Ressourcen zurückgreifen, die ihre Daten bereits enthalten – statt eine separate KI-Infrastruktur aufbauen und umfangreiche Datenmigrationen bezahlen zu müssen. Neue Frameworks ermöglichen zudem, Edge-basierte SLMs und Cloud-basierte LLMs nahtlos zu integrieren. Das schafft eine hybride Architektur, die den Nutzen maximiert und parallel die Risiken minimiert. Besonders wertvoll ist ein solcher Ansatz für Unternehmen und Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten oder bestimmte Regularien einhalten müssen. Darüber hinaus ist ein föderierter KI-Ansatz aber auch aus architektonischer Perspektive einfacher und somit schneller realisierbar. Zudem ermöglicht er auch mehr LLM-Optionen: In diesem Ansatz können Sie auch Modelle nutzen, die nicht Teil Ihres Ökosystems sind, aber möglicherweise besser zu Ihrer Anwendung passen. Dabei könnte es sich zum Beispiel um branchenspezifische Modelle handeln, die zunehmend populärer werden. Meiner Einschätzung nach ist Federated Learning angesichts der damit einhergehenden architektonischen und finanziellen Vorteile auf dem besten Weg, sich zum neuen Standard-Ansatz zu entwickeln, wenn es darum geht, Generative AI im Unternehmen zu implementieren. Federated-Learning-Roadmap für KI Der Weg zum föderierten Lernen beginnt damit, Ihre Datenlandschaft gründlich zu durchblicken. Starten Sie mit einem umfassenden Assessment darüber, wo sich Ihre Daten befinden, wie sie gemanagt werden, und wie sich die Datenflüsse innerhalb der Organisation gestalten. Diese Grundlage gibt Aufschluss über die potenziellen Integrationspunkte für Federated-Learning-Systeme und deckt Infrastrukturlücken auf. Die technische Vorarbeit erfordert ebenfalls viel Liebe zum Detail. Ihre Organisation benötigt: standardisierte Data-Labeling-Prozesse, robuste Edge-Computing-Funktionen (bei Bedarf), sowie zuverlässige Connectivity zwischen den Datenquellen. In diesem Zuge sollten Sie auch Testing-Umgebungen erstellen, die Ihre Datenverteilung in der Produktion möglichst exakt widerspiegeln. Ebenso wichtig für den Erfolg einer solchen Initiative: die Readiness innerhalb der Organisation. Stellen Sie Teams zusammen, die Datenwissenschaftler, Sicherheits- und Fachexperten zusammenbringen. Diese funktionsübergreifenden Teams sollten gemeinschaftlich ein Governance-Framework und Erfolgsmetriken zu definieren. Dabei sollten Sie auch daran denken, Data-Sharing-Vereinbarungen zwischen den Abteilungen aufzusetzen. Die sind essenziell dafür, dass der Federated-Learning-Ansatz effektiv funktioniert. Geht es dann an die Umsetzung, empfiehlt es sich, klein anzufangen. Identifizieren Sie abgeschlossene Use Cases, die als Pilotprojekt in Frage kommen und wählen Sie Technologiepartner aus, die Ihre spezifischen Bedürfnisse verstehen. Definieren Sie klare Erfolgskriterien für diese ersten Projekte und schaffen Sie ein robustes Monitoring, um jederzeit im Blick zu haben, wie es um den Fortschritt steht. Das Ziel besteht dabei nicht darin, sich kopfüber in komplexe, föderierte Lernsysteme zu stürzen, sondern eine solide Grundlage dafür zu schaffen, die künftige KI-Infrastruktur Ihres Unternehmens zu unterstützen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
So gehen GenAI und Datenschutz zusammen Generative künstliche Intelligenz und Datenschutz müssen sich nicht ausschließen – im Gegenteil.Chizhevskaya Ekaterina | shutterstock.com Für Unternehmen, die sich die Performanz von Large Language Models (LLMs) zunutze machen möchten, dabei aber hohe Ansprüche an Datenschutz und-sicherheit haben, entwickelt sich Federated Learning zurzeit zu einem bahnbrechenden Ansatz. Statt sensible Daten an einen KI-Anbieter zu übermitteln oder auf isolierte Small Language Models (SLMs) zu setzen, ermöglicht ein Federated-Learning-Ansatz, KI-Modelle mit spezifischen Datensätzen zu trainieren – die dabei dort bleiben, wo sie sind. Die damit einhergehende, enge Integration von privaten Unternehmensdaten und ausgefeilten LLM-Funktionen ermöglicht Unternehmen, ihre proprietären Informationen und ihr umfassendes Wissen mit Modellen wie GPT-4 oder Google Gemini zu nutzen – ohne dabei den Datenschutz zu gefährden. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vorteile, die sich mit einem Federated-Learning-Ansatz für KI-Systeme verwirklichen lassen – und darauf, wie Sie das idealerweise angehen. Föderierte Benefits Ein föderierter KI-Ansatz bietet erhebliche Kostenvorteile: Organisationen können auf die vorhandenen Cloud-Ressourcen zurückgreifen, die ihre Daten bereits enthalten – statt eine separate KI-Infrastruktur aufbauen und umfangreiche Datenmigrationen bezahlen zu müssen. Neue Frameworks ermöglichen zudem, Edge-basierte SLMs und Cloud-basierte LLMs nahtlos zu integrieren. Das schafft eine hybride Architektur, die den Nutzen maximiert und parallel die Risiken minimiert. Besonders wertvoll ist ein solcher Ansatz für Unternehmen und Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten oder bestimmte Regularien einhalten müssen. Darüber hinaus ist ein föderierter KI-Ansatz aber auch aus architektonischer Perspektive einfacher und somit schneller realisierbar. Zudem ermöglicht er auch mehr LLM-Optionen: In diesem Ansatz können Sie auch Modelle nutzen, die nicht Teil Ihres Ökosystems sind, aber möglicherweise besser zu Ihrer Anwendung passen. Dabei könnte es sich zum Beispiel um branchenspezifische Modelle handeln, die zunehmend populärer werden. Meiner Einschätzung nach ist Federated Learning angesichts der damit einhergehenden architektonischen und finanziellen Vorteile auf dem besten Weg, sich zum neuen Standard-Ansatz zu entwickeln, wenn es darum geht, Generative AI im Unternehmen zu implementieren. Federated-Learning-Roadmap für KI Der Weg zum föderierten Lernen beginnt damit, Ihre Datenlandschaft gründlich zu durchblicken. Starten Sie mit einem umfassenden Assessment darüber, wo sich Ihre Daten befinden, wie sie gemanagt werden, und wie sich die Datenflüsse innerhalb der Organisation gestalten. Diese Grundlage gibt Aufschluss über die potenziellen Integrationspunkte für Federated-Learning-Systeme und deckt Infrastrukturlücken auf. Die technische Vorarbeit erfordert ebenfalls viel Liebe zum Detail. Ihre Organisation benötigt: standardisierte Data-Labeling-Prozesse, robuste Edge-Computing-Funktionen (bei Bedarf), sowie zuverlässige Connectivity zwischen den Datenquellen. In diesem Zuge sollten Sie auch Testing-Umgebungen erstellen, die Ihre Datenverteilung in der Produktion möglichst exakt widerspiegeln. Ebenso wichtig für den Erfolg einer solchen Initiative: die Readiness innerhalb der Organisation. Stellen Sie Teams zusammen, die Datenwissenschaftler, Sicherheits- und Fachexperten zusammenbringen. Diese funktionsübergreifenden Teams sollten gemeinschaftlich ein Governance-Framework und Erfolgsmetriken zu definieren. Dabei sollten Sie auch daran denken, Data-Sharing-Vereinbarungen zwischen den Abteilungen aufzusetzen. Die sind essenziell dafür, dass der Federated-Learning-Ansatz effektiv funktioniert. Geht es dann an die Umsetzung, empfiehlt es sich, klein anzufangen. Identifizieren Sie abgeschlossene Use Cases, die als Pilotprojekt in Frage kommen und wählen Sie Technologiepartner aus, die Ihre spezifischen Bedürfnisse verstehen. Definieren Sie klare Erfolgskriterien für diese ersten Projekte und schaffen Sie ein robustes Monitoring, um jederzeit im Blick zu haben, wie es um den Fortschritt steht. Das Ziel besteht dabei nicht darin, sich kopfüber in komplexe, föderierte Lernsysteme zu stürzen, sondern eine solide Grundlage dafür zu schaffen, die künftige KI-Infrastruktur Ihres Unternehmens zu unterstützen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!