Expertenmeinung
"Einer der Hauptentwicklungszweige der KI-Branche ist die Art und Weise, wie KI in Anwendungen implementiert wird, sei es Desktop-, Mobile- oder Web-Anwendungen. KI-basierte Apps sind für Unternehmen auf der ganzen Welt erstrebenswert geworden, doch viele haben immer noch Schwierigkeiten, ihre eigenen KI-basierten Produkte auf den Markt zu bringen.
Gestützt auf die umfangreiche Erfahrung unserer KI-Programmierer haben wir den folgenden Blogbeitrag dazu vorbereitet, wie man eine KI-App entwickelt."
Yuri Svirid, PhD. — CEO Silk Data
Wichtige Erkenntnisse aus der KI-App-Branche
Zunächst sollten wir mit einer kurzen Vorgeschichte beginnen. Im Juni 2023 veröffentlichte McKinsey Digital einen umfassenden Bericht über das wirtschaftliche Potenzial generativer KI . Es war eine Reaktion auf das rasante Wachstum der KI-Branche, das durch ChatGPT Ende 2022 ausgelöst wurde.
Der Bericht schätzte, dass die Implementierung generativer KI jährlich einen Wert von 2,6 bis 4,4 Billionen USD über 63 verschiedene Anwendungsfälle hinweg hinzufügen könnte.
McKinsey hält in seinem aktuellen Bericht vom Januar 2025 weiterhin an diesen Zahlen fest.
Darüber hinaus weist der Business of Apps-Bericht vom Mai 2025 darauf hin, dass der Umsatz von KI-Apps Anfang 2025 weltweit fast 14 Mrd. USD erreicht hat und die Zahl voraussichtlich in den nächsten 5 Jahren um das Zehnfache steigen wird.
Zusätzlich weist der Bericht, der im Mai 2025 von der Business Research Company veröffentlicht wurde, darauf hin, dass die Marktgröße von KI in mobilen Anwendungen die Marke von 30 Mrd. USD überschritten hat, was sie 35 % größer als 2024 macht . Darüber hinaus wird erwartet, dass die Wachstumsrate auf dem gleichen Niveau von 35-36 % pro Jahr liegt, sodass der Markt bis 2029 eine Marke von 100 Mrd. USD erreichen wird .
Der wachsende Bedarf und die Übernahme von KI sowohl in der Web- als auch in der mobilen Anwendungs- entwicklung ist unbestreitbar. Unternehmen aus Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen und Medien sind bereit, zusätzliche Budgets in den Erwerb neuer KI-basierter Produkte zu investieren.
Es tritt jedoch ein neues Problem auf. Laut dem Artikel von McKinsey Digital 'während 92 % der mittleren und großen Unternehmen bereits investieren und planen, ihre Investitionen in KI zu erhöhen, wissen nur 1 % wirklich, wie man mit KI-Tools arbeitet und hält sich selbst für 'reif' genug für die KI-Entwicklung.'
Daher hat Silk Data einen Blogbeitrag darüber vorbereitet, wie Sie Ihre eigene KI-App entwickeln und die Möglichkeiten KI-basierter Anwendungen nutzen können. Unser Ziel ist es hier, die Hauptaspekte des Umgangs mit KI- Anwendungsentwicklung hervorzuheben und die Geschäftsvorteile der Nutzung von KI-Apps in Ihrem Unternehmen aufzuzeigen.
Schlüsselaspekte der KI-App-Entwicklung
Zielsetzung und Planung
Jedes Digitalprojekt beginnt mit der Identifizierung seiner Ziele. Egal, ob Sie mit einer internen Entwicklung beginnen oder sich an ein Outsourcing- Unternehmen wenden, besteht die Aufgabe hier darin, den Schmerzpunkt zu definieren, den das zukünftige KI-Tool lösen wird. Es kann sich um eine einfache Automatisierung des Kundensupports, um Text- Zusammenfassung oder um eine umfassende Lösung mit erweiterten Fähigkeiten für Predictive Analytics und intelligente Empfehlungen handeln.
In den meisten Fällen beeinflusst die klare Identifizierung der Projektziele die Art der KI-gesteuerten App, die Sie benötigen, und die Besonderheiten des KI-App-Entwicklungsprozesses.
Sie benötigen beispielsweise eine Software zur Analyse von Kundenkäufen und Beschaffungsanfragen , oder Ihre Personalverantwortlichen stehen vor Problemen bei der Verarbeitung von Lebensläufen von Bewerbern. Dann könnten Sie sich auf die Entwicklung von Lösungen konzentrieren, die auf Natural Language Processing (NLP)-Technologien basieren.
Vielleicht möchten Sie eine Software, die permanent die Leistung Ihrer Teams und Unternehmens- prozesse überwacht und in der Lage ist, flexible intelligente Empfehlungen mit minimaler menschlicher Einmischung zu geben? Dann sollten Sie sich einem KI-Agenten zuwenden – einem KI-Tool mit erweiterten Fähigkeiten wie logischem Denken, Analyse, Selbstlernen und Selbstkorrektur .
Möglicherweise benötigen Sie das präziseste Tool für personalisierte Kundenunterstützung. Dann ist Ihre Wahl ein KI-basierter Avatar – eine Lösung, die die Fähigkeiten von Machine Learning und Computer Vision-Technologien kombiniert. Dieser KI-Avatar kann Teil Ihrer mobilen Anwendung sein.
Sie könnten beispielsweise einen Avatar erstellen, der Filmstars oder berühmte Musiker dupliziert und sie zu KI-gestützten interaktiven Assistenten in Ihrer Video- und Musik-Streaming-App macht. Eine weitere Idee ist die Verwendung von KI-Avataren als Shop- Assistenten und Support-Mitarbeiter in E-Commerce- und Online-Einzelhandels-Apps , was Ihrem Unternehmen eine beispiellose Personalisierungsfähigkeit im Kundensupport verleiht.
Letztendlich kann die klare Identifizierung der Ziele und sogar ein ungefähres Verständnis der erforderlichen Funktionen Ihnen ein Bild von den geschätzten Zeit- und Geldkosten sowie der Menge und Qualität der für das KI-Modelltraining notwendigen Daten vermitteln.
Der sicherste Weg, Ihre Bedürfnisse und Erwartungen mit den realen Möglichkeiten abzugleichen, ist die Beauftragung einer KI-Proof of Concept- und MVP-Entwicklung. Die erste Einheit ermöglicht es zu verstehen, ob das Projekt technisch und finanziell machbar ist oder nicht, während die zweite die Übereinstimmung des Produkts mit den ursprünglichen Anforderungen sowie seine Effizienz und Funktionsfähigkeit aufzeigt.
Datenvorbereitung
Der zweite Aspekt impliziert die Arbeit mit den Ausgangsdaten, die für das Training des in Ihre Anwendung implementierten KI-Modells notwendig sind. Er kann in zwei Teilschritte unterteilt werden: Datenerfassung und Datenaufbereitung .
Datenerfassung bedeutet, dass Sie die wesentlichen Daten für einen bestimmten Zeitraum zusammenführen. Es können Marketing-Kennzahlen, analysierte und bewertete Studentenarbeiten, Finanz- und Rechts- dokumente, usw. sein. In einigen Fällen kann ein ordnungsgemäßes Modelltraining Zehntausende oder sogar Hunderttausende von Datenstücken erfordern, während die Verarbeitung der Datenerfassung und ihrer weiteren Aufbereitung Hunderte von Arbeitsstunden in Anspruch nehmen kann. Es gibt jedoch auch Entwicklungswege, bei denen das Sammeln von Tausenden von Dokumenten und statistischen Kennzahlen unnötig ist.
Die KI-Programmierer von Silk Data haben erfolgreich einen Ansatz implementiert, bei dem das KI-basierte Tool automatisch semantisch verwandte Dokumente klassifizieren und seine Vorgänge auf einen bestimmten Dokumententyp abstimmen kann. Unser KI-basiertes Dokumenten- analyse- tool für ein Finanzunternehmen wurde von der Notwendigkeit befreit, mit Tausenden ähnlicher Dateien umzugehen, da nur wenige Beispiele ausreichten, damit das Modell jedes Dokument entsprechend seinem Typ verarbeiten konnte (Antrag auf Kontoeröffnung/-schließung, Kredit- anträge usw.)
Bei der Datenaufbereitung analysieren die Spezialisten die Daten und überprüfen deren Qualität. Sie können beispielsweise Datenstücke mit falschen Entitäten finden, die nicht mit der formalen Logik übereinstimmen.
Bei der Entwicklung von KI-Software für einen landwirtschaftlichen Betrieb mit dem Hauptzweck der Überwachung und Analyse des Gesundheitszustands von Tieren stießen die Spezialisten von Silk Data auf eine bestimmte Menge fehlerhafter Daten. Diese Daten bezogen sich auf den physischen Zustand der Tiere und könnten Probleme bei der zukünftigen KI-basierten Verarbeitung verursachen. Daher wurde ein zusätzlicher Schritt der Datenbereinigung hinzugefügt.
Modellauswahl und Training
Die KI-Fähigkeiten Ihrer Anwendung implizieren, dass sie auf der Arbeit eines KI-Modells basiert. Wenn also die Funktionalität geplant und alle notwendigen Daten gesammelt sind, können Sie mit dem Training Ihres Modells beginnen.
Hinweis. Gesammelte Daten bedeuten nicht, dass Sie sofort damit beginnen können, sie in ein Modell zu laden. Bei der Entwicklung aufgaben spezifischer Tools wird ein Testdatensatz erstellt, damit das Modell sofort nur wesentliche und relevante Daten verarbeiten kann.
Hier hat das Unternehmen auch zwei Wahlmöglichkeiten:
- Entwicklung und Training eines KI-Modells von Grund auf.
- Nutzung einer fertigen Lösung über die API-Integration beliebter großer Sprachmodelle (wie ChatGPT, Claude usw.).
Jede davon hat eine Reihe von Vorteilen und Aspekten, die zu berücksichtigen sind.
Ein benutzerdefiniertes LLM bietet beispielsweise erweiterte Datensicherheit (wenn Sie volle Kontrolle und strenge Zugriffsrichtlinien für Ihre Trainingsdaten haben), was für Finanz-, Gesundheits- oder Rechtsorganisationen entscheidend ist, und ermöglicht den Aufbau einer maßgeschneiderten Lösung für Ihre genauen Geschäftsanforderungen.
Dieser Ansatz erfordert jedoch beträchtliche Zeit- und Geld- investitionen (da viele Monate für die Datensammlung, -bereinigung, Modellentwicklung und -feinabstimmung aufgewendet werden können), während der Aufbau eines KI-Modells von Grund auf den Zugang zu erfahrenen Spezialisten voraussetzt.
In der Tat hängen die Zeit und die Ressourcen, die für das KI-App-Projekt aufgewendet werden, von zahlreichen Faktoren ab, und die endgültigen Zahlen sind das Ergebnis eines gründlichen und wichtigen Prozesses der Planung und Kalkulation.
Hier ist die ungefähre Aufschlüsselung der Zeit und der benötigten Spezialisten für die Arbeit mit einem benutzerdefinierten KI-Modell:
| Phase | Zeitaufwand (Schätzung) | Hauptverantwortliche | Aufgaben |
|---|---|---|---|
| Datenerfassung | 15-20% | Data Engineers | Erfassung von Rohdatensätzen (APIs, Datenbanken, Scraping) |
| Datenbereinigung | 20-30% | Data Engineers | Handhabung fehlender Werte, Ausreißer, Formatierung |
| Datenannotation (erforderlich für überwachtes Lernen bei Arbeit mit Computer- Vision und NLP-Entwicklung) | 10-15% | Data Annotators / Datenannotatoren | Kennzeichnung von Daten |
| Modellentwicklung | 20-25% | ML Engineers Data Scientists | Auswahl von Algorithmen und Training von Prototypen |
| Modellbewertung | 10-15% | Data Scientists | Testen der KI-Modellleistung sowie Interpretation und Analyse der Ergebnisse |
| Bereitstellung (Deployment) | 10-15% | ML Engineers DevOps Engineers | Integration des KI-Modells in die Produktion |
Diese Aufschlüsselung ist nur ein Beispiel für die Struktur des KI-Modelltrainings und der -bereitstellung, da einige der Schritte entfernt oder hinzugefügt werden können. Sie können beispielsweise einen zusätzlichen 5-10% Zeitanteil zu den oben genannten Schätzungen für eine vorangehende Problemdefinition hinzufügen. Hier werden Erfolgskennzahlen und anfängliche Ziele definiert, und sie ist typischerweise die Verantwortung von Projektmanagern sowie Senior ML- und Data Engineers .
Darüber hinaus neigen viele KI-Entwicklungsunternehmen, insbesondere kleine, dazu, einige Phasen und Verantwortlichkeiten der Spezialisten zu überlappen. Nicht alle Unternehmen haben beispielsweise Datenannotatoren, und deren Arbeit kann zwischen anderen Teammitgliedern aufgeteilt werden.
Gleichzeitig bedeutet die Nutzung fertiger LLM-APIs eine schnellere Markteinführung, niedrigere Anlaufkosten (dank "Pay-as-you-go"-Preismodellen) und eine fast vollständige Abwesenheit von Wartungs- problemen. Der Hauptnachteil ist jedoch, dass Ihre App vollständig von der Leistung Ihres Anbieters abhängt, sodass das Risiko von Ausfällen und Modell-Halluzinationen steigt.
Darüber hinaus können die Betriebskosten des Modells mit dem steigenden Traffic der Anfragen ebenfalls kontinuierlich zunehmen.
Wir haben die Vor- und Nachteile der Nutzung von ChatGPT- und anderen beliebten LLM-APIs in einem unserer Blogbeiträge gründlich behandelt. Was hinzuzufügen ist: Die richtige Wahl hängt nur von Ihren Bedürfnissen und den verfügbaren Ressourcen ab. Silk Data zeigt weiterhin umfangreiche Expertise sowohl in der Bereitstellung lokaler LLMs als auch in der ChatGPT- Integration für Geschäftsanforderungen.
Ein kurzer Vergleich der oben genannten Ansätze ist in der folgenden Tabelle dargestellt.
| Kriterium | Benutzerdefiniertes LLM | LLM-API-Integration |
|---|---|---|
| Kosten | Hohe Anlaufkosten, niedriger auf lange Sicht | Niedrige Anlaufkosten, können in Zukunft steigen |
| Zeit | Monate | Wochen, manchmal nur Tage |
| Kontrolle | Vollständige Kontrolle über Daten, Logik, Leistung und Updates | Eingeschränkt, abhängig vom API-Anbieter |
Beide Ansätze erfordern das Training des Modells durch Laden eines vorbereiteten Datensatzes, aber die Nutzung von LLM-APIs kann viel Zeit sparen.
Das liegt daran, dass alle beliebten LLMs wie ChatGPT, Gemini, Claude oder DeepSeek auf so massiven Datensätzen trainiert sind, dass ihre fast sofortige Nutzung über eine breite Palette von Branchen und Aufgaben hinweg möglich ist.
Darüber hinaus zeigt die Branche derzeit eine rasante Verlagerung von der Datenvorbereitung und dem Training hin zu einer RAG-basierten KI- Entwicklung . Es handelt sich um einen Ansatz, der es ermöglicht, zusätzlichen, aktuellsten Kontext in die Antwort des LLM einzubringen, da das RAG- Framework während der Anfrageverarbeitung durch das Modell in einer externen Wissensdatenbank sucht.
Durch die Verwendung von RAG werden KI-Programmierer von der Notwendigkeit befreit, mit großen Trainingsdatensätzen umzugehen (obwohl diese in einigen Fällen immer noch notwendig sind).
KI-Modellintegration
Die Besonderheiten Ihres Projekts und der gewählte Ansatz für die Entwicklung und das Training des KI-Modells beeinflussen auch den Prozess seiner Integration.
Wenn Sie beispielsweise an einer Lösung auf Basis eines benutzerdefinierten KI- Modells arbeiten, müssen Sie mehrere Schritte durchlaufen:
- Erstellen eines API-Wrappers. Erstellen einer 'Brücke' zwischen dem KI- Modell und den Benutzereingaben. Dabei können Sie auf Tools wie Flask und Fast API (Python-Frameworks zum Erstellen von APIs für die Bereitstellung von KI-Modellen in Webanwendungen) zurückgreifen.
- Containerisierung des Modells für die Bereitstellung. Verpacken des KI- Modells, seiner Abhängigkeiten und der API in eine schlanke, portable Einheit, die konsistent auf jedem Gerät und in jeder Umgebung funktioniert. Sie können Docker für die Containerisierung selbst verwenden, während der 'Container' weiter zu AWS SageMaker oder Kubernetes (spezielle Verwaltungs- und Orchestrierungssysteme für die Bereitstellung von Containern) geschoben wird.
- Optimierung für Hardware und spezifische Fälle. Der Prozess der Optimierung von KI-Modellen für ressourcenbeschränkte Geräte (zum Beispiel Mobiltelefone) und Fälle, in denen Geschwindigkeit entscheidend ist (zum Beispiel Live-Übersetzung oder -Filterung).
Der Prozess kann recht zeitaufwändig sein und erfordert viel Aufwand, insbesondere Expertise in DevOps und MLOps.
Im Gegensatz dazu impliziert die Nutzung vortrainierter LLM-APIs keine standardmäßige KI-Modellbereitstellung. Sie müssen nur die API Ihres Anbieters aufrufen, sei es OpenAI, Anthropic, Google oder ein anderer, über spezielle HTTP-Anfragen. Dann reduziert sich die Aufgabe auf die Handhabung der Systemauthentifizierung und Ratenbegrenzungen sowie die Verwaltung der Betriebskosten.
Leistungsüberwachung und Feinabstimmung
Der letzte Schlüsselaspekt bei der Erstellung einer KI-gesteuerten App liegt in den Betriebsabläufen nach dem Start. Die Aufgabe besteht darin, die Leistung Ihrer Anwendungen sowie die Genauigkeit, Antwortzeiten und Ausfälle des implementierten KI-Modells zu verfolgen.
Dabei arbeiten KI-Teams mit Tools wie Prometheus (eine Open-Source-Datenbank, die wichtige Metriken sammelt und speichert, zum Beispiel API-Antwortzeiten und Fehlerraten) und Grafana (ein Visualisierungstool, das Prometheus-Analysedaten in Dashboards umwandelt).
Solche Leistungsverfolgung ist die Grundlage für weitere Updates und die Feinabstimmung des KI-Modells, wenn Sie versuchen, den Betrieb der App durch Hochladen neuer Daten oder Korrigieren der KI- Antworten zu verbessern.
Geschäftsvorteile von KI-Anwendungen
Automatisierung repetitiver Aufgaben
Der erste Faktor, der für Unternehmen entscheidend ist, die nach KI-basierten Anwendungen für ihre Unternehmensanforderungen suchen.
Laut dem 'Future of Professionals'-Bericht von Thomson Reuters vom Juli 2024 sparten KI-Tools Marketingspezialisten, SEO-Spezialisten, Vertriebsmanagern und Kundenservicemitarbeitern etwa 2,5 Stunden pro Tag. Darüber hinaus berichten alle anderen Spezialisten (Programmierer, Projektmanager und Führungskräfte von Unternehmen) über 4 gesparte Stunden pro Woche, und die Zahl soll bis 2029 12 Stunden erreichen.
 46-Stunden-Woche durchschnittliche Arbeitswoche | 54% haben das Gefühl, nicht genug Zeit zu haben, um alles zu erreichen, was sie in ihrer Rolle gerne tun würden | Bei der vorhergesagten Geschwindigkeit der KI-Adaption erwarten die Befragten, im nächsten Jahr 4 Stunden pro Woche freizuspielen | Bei der vorhergesagten Geschwindigkeit der KI-Adaption erwarten die Befragten, in drei Jahren 8 Stunden pro Woche freizuspielen | Bei der vorhergesagten Geschwindigkeit der KI-Adaption erwarten die Befragten, in fünf Jahren 12 Stunden pro Woche freizuspielen |
In den meisten Fällen werden solche herausragenden Ergebnisse durch die Automatisierung monotoner Operationen und repetitiver, einfacher Aufgaben erreicht. Silk Data entwickelte beispielsweise eine KI-basierte Lösung, die es ermöglicht, den Prozess der Analyse von Rechts- dokumenten vollständig zu automatisieren . Das Tool verarbeitet das Dokument, identifiziert die Schlüsselinformationen, klassifiziert das Dokument und fasst es zusammen, wobei die wichtigsten Punkte visuell hervorgehoben werden. Als Ergebnis verbringt der Nutzer nur wenige Minuten mit Aufgaben, die viele Stunden in Anspruch nehmen könnten.
Verbessertes Nutzererlebnis
Durch den Einsatz von KI können Unternehmen hochgradig personalisierte und intuitive Interaktionen schaffen, die auf individuelle Nutzer- präferenzen zugeschnitten sind. KI-gesteuerte Chatbots bieten beispielsweise sofortige und genaue Antworten auf Kundenanfragen, während Empfehlungssysteme das Nutzerverhalten analysieren, um relevante Produkte oder Inhalte vorzuschlagen, was ein tieferes Engagement und Loyalität fördert. Diese Fähigkeiten gewährleisten ein nahtloses und zufriedenstellendes Erlebnis, das Nutzer zurückkehren lässt.
Erweiterte Entscheidungsfindung
Wenn es um Entscheidungsfindung geht, befähigt KI Unternehmen mit datengestützten Erkenntnissen, die über die menschliche Analyse hinausgehen. Machine-Learning-Algorithmen verarbeiten riesige Datensätze in Echtzeit, decken verborgene Muster und Korrelationen auf und liefern so Informationen für strategische Entscheidungen. Ob bei der Optimierung von Lieferketten, der Identifizierung von Markttrends oder der Risikobewertung – maßgeschneiderte KI- Anwendungen können Führungskräften umsetzbare Intelligenz liefern, die die Genauigkeit verbessert und die Unsicherheit verringert. Dies führt zu intelligenteren Investitionen, verbesserter betrieblicher Effizienz und einer stärkeren Wettbewerbsposition auf dem Markt.
Wir haben die Natur und die Hauptvorteile der KI-Nutzung in Entscheidungsprozessen in einem unserer Blogbeiträge behandelt. Die Fähigkeiten der KI – von Predictive Analytics und intelligenten Empfehlungen bis hin zur vollautomatischen Entscheidungsfindung – revolutionieren tatsächlich Branchen, indem sie Effizienz, Personalisierung und Risikomanagement verbessern.
Moderne Predictive Analytics
Predictive Analytics, gestützt auf KI, revolutioniert, wie Unternehmen zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Durch die Analyse historischer und Echtzeit-Daten prognostizieren KI-Modelle Nachfrageschwankungen, Kundenverhalten und potenzielle Systemausfälle, bevor sie auftreten. Einzelhändler nutzen diese Erkenntnisse, um Inventare effektiver zu verwalten, während Finanzinstitute Kredit- risiken mit größerer Präzision vorhersagen. Predictive Maintenance in der Fertigung minimiert Ausfallzeiten, indem Geräteprobleme identifiziert werden, bevor sie eskalieren, was Kosten spart und die Produktivität verbessert.
Fazit
Die rasante Entwicklung von KI-Anwendungen bietet Unternehmen eine beispiellose Gelegenheit, Betriebsabläufe zu transformieren, Kundenerlebnisse zu verbessern und Innovation voranzutreiben. Der Weg von der Idee bis zur Bereitstellung erfordert jedoch sorgfältige Planung, technische Expertise und ein klares Verständnis der Geschäftsziele.
Unabhängig davon, ob Sie sich für ein maßgeschneidertes KI-Modell entscheiden oder auf vortrainierte APIs setzen, müssen Unternehmen ihren Ansatz an ihren spezifischen Bedürfnissen, ihrem Budget und ihrer langfristigen Strategie ausrichten. Für Unternehmen, die bereit sind, diese transformative Reise anzutreten, sorgt die Partnerschaft mit erfahrenen KI-Entwicklern für einen reibungslosen Übergang vom Konzept zur Umsetzung. Bei Silk Data kombinieren wir technische Expertise mit Branchenkenntnissen, um maßgeschneiderte KI- Lösungen zu liefern, die messbare Ergebnisse liefern.
Bereit, Ihre KI-Anwendung zu entwickeln? Kontaktieren Sie unser Team noch heute und verwandeln Sie Ihre Vision in Realität.
Unsere Lösungen
Wir arbeiten in verschiedenen Bereichen und bieten eine Vielzahl von IT- und KI-Dienstleistungen an. Darüber hinaus sind wir in der Lage, Ihnen bei jeder Aufgabe Produkte unterschiedlicher Komplexität und Ausarbeitung zu liefern, einschließlich Proof of Concept, Minimum Viable Product oder vollständiger Produktentwicklung.
