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Andrei Salajan | Praxiswissen | Fachbeitrag

3.2.2 Selbst entwickeln (Build): Hohe Kontrolle, aber auch hoher Aufwand

Die Eigenentwicklung lohnt sich vor allem dann, wenn der Anwendungsfall hochspezifisch ist, das Unternehmen über genug „Data-Science-Kompetenz“ verfügt und man langfristig auf ein KI-Kernsystem setzen möchte, welches sich eng in die eigene Produkt- oder Prozesslandschaft einfügen soll. Es muss aber auch erwähnt werden, dass dies derzeit selten der Fall ist, und/oder dies durch die schnelle Entwicklung der Basis-LLMs wirtschaftlich nicht sinnvoll ist. Eigenentwicklungen sind derzeit zumeist auf eigene Workflows beschränkt, die auf gängigen Basismodellen aufsetzen.