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KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten Podcast
Was kostet ein KI-System wirklich? Total Cost of Ownership richtig rechnen

Was kostet ein KI-System wirklich? Total Cost of Ownership richtig rechnen

KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten vor 1 Woche

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Der häufigste Fehler bei der Kalkulation von KI-Projekten ist in
Kosten pro Monat zu rechnen statt in Kosten pro
Vorgang.

Ein Pilotbetrieb mit zwanzig Nutzern sagt euch nichts darüber,
was das System kostet, wenn es tatsächlich im Einsatz ist. Bei KI
steigen die laufenden Kosten nämlich mit der Nutzung.

In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die
klassische TCO-Formel durch und zeige am Beispiel eines
Schwimmbads, welche Posten sich bei KI-Systemen anders verhalten
als bei jeder anderen Software.

Meine These ist: Die Kostenarten sind nicht neu, aber ihr
bestimmt nicht mehr, wann sie anfallen.

Bspw. kennt ihr den Preis eines Vorgangs erst, nachdem er
passiert ist. Ein Modell verschlechtert sich lautlos, ohne
Fehlermeldung. Und den Termin für die nächste Migration setzt oft
euer Anbieter (wie zuletzt bei der Abschaltung der OpenAI
Assistants API).

Themen dieser Folge:

TCO-Formel und was sie bei KI-Systemen nicht abbildet

Kosten pro Vorgang statt Kosten pro Monat

Model Drift und Data Drift

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist
gestellten Fragen schnell beantwortet.

Link zum Google Paper:

D. Sculley et al., „Hidden Technical Debt in Machine Learning
Systems"

https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf