Viele Firmen sehen in Künstlicher Intelligenz (KI) großes Potenzial für Effizienzgewinne, Innovationen und Wettbewerbsvorteile. Damit dies gelingt, müssen die Voraussetzungen für KI-Nutzung geschaffen werden. Dazu gehört unter anderem eine IT-Infrastruktur, die auf den KI-Einsatz ausgelegt ist und einen unkomplizierten Einsatz ermöglicht. Wie sich dies umsetzen lässt und welche Hindernisse die KI-Nutzung in deutschen Unternehmen aktuell noch bremsen, lesen Sie im Folgenden.
30. Januar 2024
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In Zukunft sollten sich Datenteams darauf fokussieren können, KI-generierte Insights bereitzustellen – anstatt die zugrunde liegende IT zu verwalten. Dies gelingt mit einer vollständigen Automatisierung des IT-Managements. (Bild: © pressmaster/stock.adobe.com)
Künstliche Intelligenz in Unternehmen verspricht Vorteile und Chancen wie zum Beispiel die Automatisierung manueller Aufgaben, Unterstützung bei der Erstellung von Inhalten, Effizienzsteigerungen und damit verbundene Kostensenkungen. In Übereinklang damit öffnen sich Firmen in Deutschland langsam aber sicher für die Technologie: Laut einer Bitkom-Befragung nutzen mittlerweile 15 Prozent der Unternehmen KI-Lösungen, vor einem Jahr waren es erst 9 Prozent.
In der Befragung nannten gut zwei Drittel der Teilnehmer (68 Prozent) KI als wichtigste Zukunftstechnologie. Ebenso viele stuften sie als Chance für ihr Unternehmen ein, nur ein Fünftel (20 Prozent) als Risiko. Das größte Potenzial von KI sahen die Befragten in der Unterstützung bei Berichten, Übersetzungen oder sonstigen Texten (82 Prozent). Im Bereich Marketing erhoffen sich 59 Prozent Erleichterungen, etwa bei der Bilderstellung. Ungefähr gleich viele Befragte (58 Prozent) erwarten in der IT-Abteilung Entlastungen, zum Beispiel bei Aufgaben rund um die Code-Generierung.
Angesichts dieser Ergebnisse könnte es überraschen, dass generative KI bzw. GenAI nicht längst viel mehr zum Einsatz kommt. Doch dafür gibt es eine Erklärung: Deutsche Unternehmen haben einen großen Nachholbedarf bei den Grundvoraussetzungen für die KI-Nutzung. Dazu zählen unter anderem personelle Ressourcen, Energieversorgung und technologische Infrastruktur.
Für 60 Prozent der deutschen Unternehmen ist der Fachkräftemangel das größte Hindernis für die KI-Nutzung, so eine IDC-Umfrage. Eine Studie von Pure Storage, die in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsinstitut Wakefield Research erstellt wurde, sieht unter den größten Herausforderungen der KI-Nutzung die größere benötigte Rechenleistung, die Notwendigkeit eines besseren Datenmanagements und den höheren Energieverbrauch. Für die Studie wurden 100 IT-Einkäufern aus deutschen Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern befragt.
87 Prozent der Studienteilnehmer gaben an, dass der Bedarf an Rechenleistung durch KI erheblich zugenommen habe, bei über der Hälfte (58 Prozent) der Befragten um mindestens das Doppelte. Rund zwei Drittel (67 Prozent) sagten aus, dass ihr Unternehmen auf die höheren Energieanforderungen nicht vollständig vorbereitet gewesen sei. 77 Prozent gaben an, ihr Datenmanagement bereits aufgerüstet zu haben oder dies zu planen. Fast alle Umfrage-Teilnehmer (94 Prozent) gaben an, ihre IT-Infrastruktur bereits aktualisiert zu haben oder dies zu planen. 34 Prozent waren der Auffassung, dass KI eine komplette Umgestaltung der IT-Infrastruktur erfordert oder erfordern wird.
Unternehmen in Deutschland scheinen sich der diversen „Baustellen“ in puncto KI-Voraussetzungen bewusst zu sein. Den Stand der Bemühungen bewertet der erstmalig ermittelte „AI Readiness Index“ von Cisco. Die Untersuchung kommt zu einem ernüchternden Ergebnis: Während weltweit 14 Prozent der Unternehmen bestmöglich auf die KI-Nutzung vorbereitet seien, seien es in Deutschland nur sieben Prozent. In Sachen KI-Infrastruktur stuft der Index nur 34 Prozent der deutschen Unternehmen in eine der beiden höchsten Kategorien „Schrittmacher“ oder „Verfolger“ ein, global sind es durchschnittlich 47 Prozent.
Im Bereich Daten seien 31 Prozent der deutschen Firmen eine rder beiden höchsten Kategorien zuzuordnen, weltweit seien es 43 Prozent. Im Ländervergleich lägen Großbritannien und Schweden klar vor Deutschland. Italien und Polen befänden sich auf einem ähnlichem Niveau, die Niederlande, Frankreich, Spanien und die Schweiz deutlich dahinter, so die Studie.
Unternehmen in Deutschland haben also etwas nachzuholen. Neben Datenmanagement, Energieversorgung und Rechenleistung müssen sie dabei ein besonderes Augenmerk auf das Schaffen einer KI-geeigneten – also „AI-ready“ – IT-Infrastruktur legen. Eine solche Infrastruktur sollte es nicht nur ermöglichen, die aktuellsten AI-Technologien effektiv zu nutzen, sondern auch, flexibel und agil auf zukünftige Entwicklungen und Anforderungen zu reagieren.
Eine Lösung in diesem Bereich bietet Pure Storage mit der sogenannten AI Ready Infrastructure (AIRI). Der Hersteller gehört laut Gartner seit drei Jahren in Folge zu den führenden Object Storage-Anbietern.
Laut Pure Storage liegen die Stärken von AIRI in seiner nahtlosen Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme, schneller Einsatzbereitschaft und Skalierbarkeit. Dadurch können sich beispielsweise Datenteams darauf konzentrieren, KI-generierte Insights bereitzustellen, anstatt die zugrundeliegende IT zu verwalten.
Ein Schlüsselelement von AIRI ist die Pure Storage DirectFlash Technologie. Diese trägt laut Hersteller entscheidend zur Maximierung der Speichereffizienz und der Leistung beim Training von KI-Modellen bei. Die Technologie ermögliche es, höhere Kapazitäten bei reduziertem Platz- und Stromverbrauch zu erreichen. Das steigere nicht nur die Leistungsfähigkeit der Speicherkomponenten, sondern spiele auch eine bedeutende Rolle im Hinblick auf den CO2-Fußabdruck und den damit verbundenen Berichtspflichten von Unternehmen. AIRI sei somit eine Lösung, bei der Leistung nicht auf Kosten der Umwelt erbracht werde.
Darüber hinaus biete die AIRI-Infrastruktur eine KI-Hochleistungsplattform, die die Dauer des Trainings von KI-Modellen erheblich verkürze. Dies ermögliche schnellere Iterationen und minimiere die Zeit bis zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Die Performance von AIRI sei besonders stark bei Real-Time Analytics sowie bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
CANCOM setze bei der Unterstützung seiner Kunden in Sachen KI-Nutzung auf einen “One-4-all”-Lösungsansatz – das erklärt Daniel Kiehl, Director Competence Center Modern Datacenter, Cloud und AI Plattformen.
Unterstützung beim Aufbau einer KI-fähigen Infrastruktur mit Pure Storage AIRI bietet CANCOM: Der IT-Dienstleister verfügt über mehrjährige Erfahrung in der Umsetzung von AI- und GenAI-Projekten, wobei ein „One-4-all“-Lösungsansatz im Fokus steht. Das hebt Daniel Kiehl, Director Competence Center Modern Datacenter, Cloud und AI Plattformen, hervor. Der ganzheitliche Ansatz für die Implementierung von KI-Infrastrukturen umfasse nicht nur Hardware-Integrationsdienste, sondern auch eine End-to-End-Lösung für den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten. Darüber hinaus lege CANCOM den Fokus auf passive Infrastrukturprüfung und effizientes Change & Adoption Management, um die nachhaltige Integration von AI-Technologien nicht nur technisch, sondern auch kulturell und prozessual sicherzustellen.
Daniel Kiehl betont: „Unsere einzigartige Kombination aus technischer Kompetenz, Berücksichtigung der physischen Infrastruktur und organisatorischer Einbettung von AI-Technologien, macht uns zu einem umfassenden Partner für Organisationen, die ihre AI-Fähigkeiten erweitern möchten.“
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