Wo Sie gerade von Trainingsdatensprechen: Mercedes-Benz wird seine KI-Tools sicherlich nur auf eigenen Daten trainieren, oder?

Jan Brecht: Richtig. Wenn wir den Kunden unsere Fahrzeuge beispielsweise visuell erklären wollen, dann lässt sich das nur mit eigenen Trainingsdaten machen. Im Übrigen findet das Training ausschließlich in gesicherten Bereichen dieser KI-Umgebungen statt, so dass die Daten nicht an die Öffentlichkeit gelangen können. Sicherlich gibt es auch einiges an öffentlichen Daten, die wir für KI nutzen können. Aber gerade im Produktionsumfeld setzen wir auf unsere eigenen Daten.

Sie setzen im Produktionsumfeld auf die Azure OpenAI Services. Welche Rolle spielen andere KI-Lösungen für Mercedes-Benz - ich denke da etwa an Ihre Partnerschaft mit Nvidia?

Jan Brecht: OpenAI wird in den Medien derzeit so ein bisschen als KI-Speerspitze dargestellt. Und sie haben in der Tat auch eine sehr gute technische Lösung, aber wir werden uns darauf nicht beschränken. Ich denke da etwa an das Industrial Metaverse, aber das ist ein anderes Thema.

Open-Source-Alternativen suchen

Natürlich haben auch andere Unternehmen interessante Lösungen. Wir fangen auch an, uns sehr intensiv mit Open-Source-Alternativen auseinanderzusetzen. Neben den großen proprietären Anbieter wie OpenAI/Microsoft oder Google müssen wir auch die Open-Source-Alternativen verstehen.

Des Weiteren glaube ich, dass wir KI nicht als eine Engine verstehen sollten, die irgendwo danebensteht. KI muss in unsere Systeme und Prozesse tief eingewoben werden. Deshalb fordern wir von allen unseren Systempartnern - auch den klassischen - dass sie KI-Elemente in ihren Umgebungen nutzen. KI muss in der gesamten Systemlandschaft Einzug halten und das wird sie auch.

Wie weit sind Ihre Erfahrungen mit Open-Source-Alternativen gediehen? Können Sie anderen CIOs schon eine Empfehlung geben?

Jan Brecht: So weit sind wir noch nicht. Nach unseren bisherigen Erkenntnissen sind die Open-Source-Lösungen auch spezifischer, weshalb sich die Frage nicht generell beantworten lässt.

Für verschiedene Fachdomänen werden wohl unterschiedliche Open-Source-Lösungen gebraucht. Das macht aber auch Sinn, denn spezifische KI-Ansätze brauchen nicht diese gigantischen Rechenleistungen, die generelle KI-Lösungen benötigen. Unterm Strich heißt das auch, dass man weniger Energie benötigt, um die Modelle am Leben zu halten.

Ihre Strategie ist es also, erst einmal die großen Foundation-Modelle zu nutzen, um Erfahrungen zu sammeln. Aber langfristig planen Sie eher mit domänenspezifischen KI-Modellen, da diese weniger Ressourcen benötigen?

Jan Brecht: Ja, das ist eine Option. Wir wollen auf jeden Fall so vorbereitet sein, dass wir auch dem von Ihnen skizzierten Szenario folgen können. Mittelfristig wird sich zeigen, welches Modell mächtiger ist - sei es unter technischen, aber auch kommerziellen Aspekten. Wichtig ist es Auswahl zu haben und auch die Risiken und rechtlichen Entwicklungen im Blick zu behalten.