Overengineering ist ein problematisches Phänomen, das uns schon seit Dekaden begleitet. Gemeint sind mit diesem Begriff ganz allgemein unnötig komplex gestaltete Lösungen oder Produkte, deren Funktionsvielfalt keinen wesentlichen Mehrwert bringt. Stattdessen sorgen solche überkonstruierten Systeme, Devices oder Maschinen in der Praxis für:

• Ineffizienzen,

• höhere Kosten,

• geringere Produktivität und

• eingeschränkte Stabilität.

In diesem Artikel lesen Sie, welche Fallstricke Sie in Sachen Overengineering umgehen sollten und mit welchen Strategien sich überfrachtete (KI-)Systeme (in der Cloud) verhindern lassen.

Overengineering
byu/KraZhtest inProgrammerHumor

Cloud-basierte Overengineering-Gefahren erkennen

In Sachen Overengineering verhält es sich mit Blick auf die Cloud leider nicht anders als bei anderen Technologien oder Entitäten: Fortschrittliche Tools vereinfachen es erheblich, generative KI-Systeme bereitzustellen, öffnen Overengineering durch die simplen Nutzungsmöglichkeiten der Cloud aber auch Tür und Tor. Denn letztere verleiten KI-Spezialisten nicht selten dazu, Funktionen hinzuzufügen, die nicht wirklich essenziell, aber eben "nice to have" sind. Multiplizieren sich solche Entscheidungen, resultiert das häufig darin, dass wesentlich mehr Datenbanken, Middleware-Layer, Security- oder Governance-Systeme zum Einsatz kommen als nötig (und sinnvoll).

Ein gutes Beispiel sind in diesem Zusammenhang GPUs. Diese werden bevorzugt für Generative-AI-Architekturen verwendet. Allerdings ist die vor allem teure Hardware längst nicht für alle Tasks notwendig. Besonders wenn es um Rechenaufgaben geht, die nicht sonderlich anspruchsvoll sind, können CPU-gestützte Systeme dieselbe Funktion abbilden - zu einem Bruchteil der Kosten. Dabei ist "Zukunftssicherheit" übrigens kein Argument, das sticht: Künftigem Wachstum und steigenden Anforderungen lässt sich ohne Weiteres auch im Rahmen von architektonischen Anpassungen begegnen. Es kann schlicht keine Lösung sein, auf Grundlage eines Verdachts massiv Geld für Probleme auszugeben, die noch gar nicht vorhanden sind.

Letztlich kann die Tendenz zum Overengineering mit Blick auf Cloud-Dienstleistungen aus dazu führen, dass technische Schulden angehäuft werden - schließlich sind komplexe Systeme auch immer diffiziler und kostspieliger zu warten und zu aktualisieren. Kommen dann noch fragmentierte Daten hinzu, die über verschiedene Services verteilt sind, wirft das weitere Probleme mit Blick auf Datenintegration und -optimierung auf. Im Ergebnis sind nicht wenige Unternehmen in einem Teufelskreis gefangen, der sie dazu zwingt, überfrachtete, Cloud-basierte KI-Lösungen immer weiter zu optimieren. Dem Return on Investment bekommt das nicht.

4 Strategien gegen (KI-)Overengineering

Um diese Fallstricke zu umgehen, braucht es in erster Linie einen disziplinierten, strategischen Ansatz. Dabei sollten folgende vier Aspekte eine tragende Rolle spielen:

• Anforderungen priorisieren. Konzentrieren Sie sich auf die wesentlichen Funktionen, die erforderlich sind, um die wesentlichen Zielsetzungen Ihres Projekts zu erreichen.

• Gründlich bewerten und planen. Nehmen Sie sich innerhalb der Planungsphase ausreichend Zeit, um festzustellen, welche Services unerlässlich sind.

• Schrittweise skalieren. Starten Sie mit einem Minimum Viable Product (MVP) und den ermittelten Kernfunktionen und entwickeln Sie dieses schrittweise weiter.

• Fähiges KI-Architekturteam einsetzen. Setzen Sie auf KI-Engineers, Data Scientists und Sicherheitsexperten, die um die Gefahren des Overengineering wissen.

Durchdachte Planung, umsichtige Serviceauswahl und kontinuierliche Optimierung sind der Schlüssel zum Aufbau kosteneffizienter KI-Lösungen. (fm)

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Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.