Entwicklung eigener KI-Modelle in Dubai

Braucht Ihr Unternehmen wirklich ein eigenes KI-Modell?

Oft nicht. Die meisten Aufgaben im Unternehmen, etwa Fragen zu Verträgen, Handbüchern oder Richtlinien, funktionieren gut mit einem bestehenden Modell, das im Moment der Antwort in Ihren Dokumenten nachschlägt. Das nennt man Retrieval, oft auch RAG. Ihre Daten bleiben in Ihrem Speicher, sind immer aktuell und lassen sich ändern, ohne etwas neu zu trainieren.

Ein eigenes Modell lohnt sich, wenn Retrieval an seine Grenzen stößt: bei einer eng umrissenen Aufgabe, die tausendfach gleich erledigt werden muss, bei strengen Vorgaben, dass Daten Ihr Haus nicht verlassen dürfen, bei Fachvokabular, das ein allgemeines Modell immer wieder falsch verwendet, oder bei Prognosen aus Zahlen statt aus Text.

Retrieval, Fine-Tuning, privates LLM oder ML-Modell: Was passt?

• Bestehendes Modell mit Retrieval - der Standard für Fragen zum Firmenwissen. Siehe unseren KI-Wissensassistenten.
• Fine-Tuning - ein bestehendes Modell wird mit Ihren Beispielen weitertrainiert und hält sich dann zuverlässig an Ihr Format, Ihren Ton oder Ihre Einordnungsregeln.
• Privates LLM - ein Open-Weight-Sprachmodell läuft auf Servern in den VAE oder der EU oder auf Wunsch in Ihrer eigenen Infrastruktur, sodass Eingaben und Dokumente nicht an einen öffentlichen KI-Dienst gehen.
• Eigene KI- und ML-Modelle - klassisches maschinelles Lernen auf Ihren Tabellen: Absatzprognosen, Bewertung von Interessenten, Auffälligkeiten in Transaktionen oder Sensordaten.
• Kombinationen - etwa ein privates LLM mit Retrieval oder ein Prognosemodell, dessen Ergebnisse ein Agent in einfacher Sprache erklärt.

Wie sieht die Entwicklung eigener KI- und ML-Modelle in der Praxis aus?

Beispiel: Ein Ersatzteilhändler in der Freihandelszone Jebel Ali will wissen, welche Artikel im nächsten Quartal knapp werden. Ein allgemeines Sprachmodell kann das nicht beantworten. Wir trainieren ein Prognosemodell auf Verkaufshistorie, Lieferzeiten und saisonalen Mustern wie Sommer und Ramadan und zeigen das Ergebnis in einem Dashboard, das der Einkauf ohnehin jede Woche öffnet.

Beispiel: Eine Firma besitzt ein großes Archiv arabischer und englischer Verträge und will jeden neuen Vertrag nach Klauseltyp einordnen. Retrieval allein liefert ungleichmäßige Ergebnisse, und die Daten dürfen das Haus nicht verlassen. Ein kleineres Modell, feinjustiert auf Beispielen, die die eigenen Juristen markiert haben, läuft vor Ort, erledigt genau diese Aufgabe und wird vor dem Start an einem Testsatz gemessen.

Wo läuft ein privates LLM in den VAE, und wer hat die Kontrolle?

Wo die Daten liegen, wird vor dem Bau festgelegt: wo Trainingsdaten, Modell und Eingaben gespeichert werden, wer darauf zugreifen kann und wie lange Protokolle aufbewahrt werden. Zur Wahl stehen Server in den VAE, Server in der EU oder auf Wunsch Ihre eigene Infrastruktur. Verarbeiten Sie auch Daten von Personen in der EU, klärt Ihre Rechtsberatung, ob und wie die DSGVO greift und welche Variante dazu passt. Der Bauplan hält außerdem fest, wem das trainierte Modell und die Trainingsdaten gehören.

Jedes Modell wird an einem Testsatz aus Ihren eigenen Daten gemessen, vor dem Start und nach jedem Update. Am Anfang steht ein kostenloser KI-Check, danach folgt ein Bauplan mit Festpreis. Was den Aufwand beeinflusst, erklärt unser Ratgeber zu den Kosten für KI-Entwicklung in Dubai.