Die Ära der KI

Sieben Herausforderungen, die KI für Unternehmen lösen kann – aber nicht alleine

Die Anfänge der Künstlichen Intelligenz reichen bis in die 1950er Jahre zurück. Doch obwohl KI-Lösungen seit Jahrzehnten immer besser werden, sind die Fortschritte im Vergleich zu anderen Technologien wie Telefonie, Heimcomputer und Internet relativ langsam. Jetzt ist die Zeit gekommen, in der Künstliche Intelligenz für fast jeden verfügbar ist. Die Technologiebranche erlebt eine neue Ära – eine Ära, in der wir uns die Frage stellen: Wie kann uns KI-Technologie dabei helfen, mit weniger mehr zu erreichen? Die Anwendung von KI auf alltägliche Aufgaben wie das Schreiben, die Bildgenerierung und die Musikproduktion stellt einen Wendepunkt im öffentlichen Bewusstsein dar.

Künstliche Intelligenz ist ein weiteres Werkzeug, um Probleme zu lösen und Chancen zu nutzen – aus diesem Grund sollten sich Unternehmen nicht vom großen Hype um das Thema blenden lassen, sondern KI als das betrachten, was sie ist: eine neue Technologie. So wie Cloud Computing die Herausforderung der Skalierbarkeit gelöst hat, Blockchains das Problem der Zentralisierung angegangen sind und Marketing-Software dafür gesorgt hat, dass die entsprechenden Abteilungen ihre Budgets effizienter ausgeben, sollten Unternehmen KI an den Ergebnissen messen, die sie erzielen kann. Worin bestehen nun diese Herausforderungen und Chancen?

Red Hat hat sieben wichtige Aspekte für den Einsatz von KI in Unternehmen definiert:

1. Effizienz vs. Innovation: In ihrem Streben nach betrieblicher Effizienz sehen sich Unternehmen oft gezwungen, mit weniger mehr zu erreichen. Die Maximierung des Outputs mit einem begrenzten Personalbestand bedeutet, die vorhandenen Fähigkeiten besser zu nutzen, indem Unternehmen Wissenslücken schließen, neue Fähigkeiten entwickeln und die Voraussetzungen für Innovation schaffen.
2. Komplexität beherrschen: Der unaufhaltsame Vormarsch der Software-Innovation verspricht grenzenloses Potenzial, kann aber auch zu Komplexität führen. Jedes neue System und jede Integration birgt Risiken wie Sicherheitsbedrohungen, Serviceunterbrechungen oder einen plötzlichen Anstieg der Nachfrage. Die Popularität der Hybrid Cloud kann diese Belastung noch verstärken. Während Ereignisüberwachungssysteme ein gewisses Maß an Kontrolle bieten, können IT-Teams durch die schiere Größe des wachsenden Ökosystems und der Datenmengen schnell überfordert werden.
3. Automatisierung umsetzen: Im Zusammenhang mit den ersten beiden Aspekten ist die Automatisierung zu einer der höchsten Prioritäten geworden. Durch die Automatisierung können Mitarbeitende von Routineaufgaben entlastet und für höherwertige Aufgaben eingesetzt werden. Automatisierung wirft jedoch auch die Frage auf, in welchen Bereichen und mit welchen Werkzeugen Unternehmen automatisieren sollten – und wie sie sich auf zuverlässige Ergebnisse verlassen können.
4. Skalierung nach Maß: Der Betrieb mit begrenzten Ressourcen ist nur eine der Herausforderungen, vor denen IT-Teams stehen. Gleichzeitig müssen sie ihre Prozesse skalieren, um der steigenden Nachfrage nach neuen Anwendungen und Diensten gerecht zu werden. Darüber hinaus müssen sie nicht nur mit der steigenden Nachfrage nach DevOps-Konzepten und vollständigen Produktionsumgebungen Schritt halten, sondern auch die sichere Verwaltung neuer Prozesse und Technologien gewährleisten.
5. Edge Computing nutzen: Als ob die oben genannten Punkte nicht schon Herausforderung genug für die IT-Abteilung wären, macht Edge Computing das Leben noch schwieriger, da Rechenzentren sind nicht mehr der einzige Knotenpunkt für die Datenverarbeitung sind. Edge Computing ist nicht nur ein anderer Ort für die Verarbeitung von Daten, sondern auch ein völlig anderer Ansatz. Die zentrale Herausforderung besteht darin, wie Unternehmen Standards der Datenverarbeitung, Zugänglichkeit und Sicherheit auf Edge-Infrastrukturen und -Geräte anwenden können, die für Diversität ausgelegt sind.
6. Gleichgewicht zwischen Innovation und Sicherheit: Ungebremste Innovation gefährdet die Sicherheit, aber übertriebene Sicherheit erstickt den Willen und die Mittel zur Kreativität. Unternehmen müssen selbst entscheiden, wo sie sich in diesem Spektrum positionieren und ihre Arbeitsabläufe sowie ihre Unternehmenskultur entsprechend anpassen. Die Einbettung von Sicherheitsfunktionen und -protokollen in die Softwarebereitstellung bricht mit der Vorstellung, dass Sicherheit und Innovation einen Kompromiss darstellen. Sie sind vielmehr komplementäre Funktionen.
7. Nachhaltigkeit planen: Regierungen, Aktionäre, Kunden und Mitarbeitende verlangen von Unternehmen, dass sie ihrer Verantwortung für nachhaltiges Handeln gerecht werden. Für IT-Teams kann dies eine zwiespältige Botschaft bedeuten: Einerseits sollen sie produktiver arbeiten, andererseits sollen sie Energie sparen. Entscheidend ist die Fähigkeit der IT-Abteilungen, nachhaltige Prozesse zu erkennen und ihre Arbeitsabläufe kontinuierlich anzupassen, um nachhaltigere Praktiken zu fördern.

„Es ist die Codebasis der Software, in diesem Fall der KI-Anwendung, die offen und für jeden zugänglich ist.
Die Daten, auf denen sie trainiert wird und die sie erzeugt, sind so privat, wie es die Unternehmen wünschen.“

KI ist ein vielseitiges Werkzeug, das Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützen kann. Was diese sieben Punkte jedoch wirklich verbindet, ist nicht nur die Tatsache, dass die KI-Technologie auf sie alle angewendet werden kann, sondern auch, dass KI allein nicht ausreicht. Bei jedem Aspekt ist der Mensch die eigentliche Geheimwaffe. Ohne Menschen, die Probleme und Lösungen identifizieren, priorisieren, entwickeln und evaluieren, wird KI im besten Fall keine Auswirkungen haben, im schlimmsten Fall aber tiefgreifende negative Folgen nach sich ziehen.

Ein wichtiger Punkt, den Führungskräfte beachten müssen, ist, dass eine KI-Anwendung nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Die Menge der Daten sollte kein Kriterium sein. Was wirklich zählt, ist der Fokus: Wie relevant sind die Trainingsdaten für den Unternehmenskontext? Diese sogenannte domänenspezifische KI stellt einen Wendepunkt dar. Trainieren Unternehmen ihre Anwendungen mit ihren eigenen, für den Anwendungsfall relevanten Daten und passen sie an ihre Standards an, entstehen einzigartige Ergebnisse mit dem größtmöglichen Mehrwert.

Open Source ist bei Weitem die beste Wahl für die Entwicklung domänenspezifischer KI-Lösungen. Jede offene Software profitiert von einem breiteren Austausch von Ideen und der Zusammenarbeit von Experten. Was viele Führungskräfte in Unternehmen verwirrt und beunruhigt, ist ein falsches Verständnis von Open Source. Es ist die Codebasis der Software, in diesem Fall der KI-Anwendung, die offen und für jeden zugänglich ist. Die Daten, auf denen sie trainiert wird und die sie erzeugt, sind so privat, wie es die Unternehmen wünschen.

Letztlich liegt die wahre Stärke der KI nicht in ihren Algorithmen allein, sondern in der Synergie zwischen menschlichem Verständnis, Zusammenarbeit, Relevanz der Daten und Verarbeitung durch den Computer. Führungskräfte, die dieses grundlegende Verständnis verinnerlichen, werden bald von sich behaupten können, an der Spitze von etwas Neuem zu stehen.

 

Über den Autor

 

* Hans Roth ist SVP und General Manager EMEA bei Red Hat

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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