
Sechs Produktionsentscheidungen, die AI-Engineers kennen müssen
Der Artikel von Sara Nóbrega (Towards Data Science, Mai 2026) adressiert sechs Entscheidungen, die in Universitätskursen selten gelehrt werden, aber in der Praxis den Unterschied machen. Beim Build-vs-Buy-Dilemma zeigt ein Omdia-Survey von 2025 (n=376): 95 % der Befragten sehen mehr Kontrolle beim Selbstbauen, 91 % sehen schnellere Markteinführung bei Plattformen – beides ist gleichzeitig wahr. Unter 100.000 täglichen Anfragen ist API-Nutzung (z. B. GPT-4o Mini) meist sinnvoller; ab einer Million Anfragen fressen Token-Kosten die Marge. Oft übersehen: Personal macht 70–80 % der Selbst-Hosting-Kosten aus, Hardware und Strom nur 20–30 %. Beim Thema Modellkomplexität verweist Nóbrega auf das CACE-Prinzip aus einem bekannten Google-Paper: In ML-Systemen zieht jede Änderung überraschende Folgen nach sich. Datenkomplexität ist dabei teurer als Codekomplexität. Zur Datenqualität: Jenseits eines Rausch-Schwellenwerts stagniert oder verschlechtert sich die Modellleistung durch mehr Daten, wie Forschungsergebnisse belegen. Medizinische KI-Projekte mit kleinen, sorgfältig annotierten Datensätzen schlagen regelmäßig größere, schlechter gelabelte Datenmengen. Der Artikel schließt mit Prompt Engineering vs. Fine-Tuning sowie dem Automatisierungs- vs. Human-in-the-Loop-Trade-off.
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