Patrick Lastennet, Direktor, Business Development Enterprise, Digital Realty

Von Chatbots und autonomen Systemen über Betrugserkennungsprogramme bis hin zur Optimierung der Lieferkette: Künstliche Intelligenz (KI) treibt Echtzeitanwendungen voran und steigert Unternehmensumsätze.

Eine MIT Technology Review Insights-Umfrage unter 1.000 Führungskräften ergab, dass nahezu alle befragten Unternehmen generative KI als bedeutende Veränderung in der Technologielandschaft betrachten. Nur 4 % sagen, dass sie keine Auswirkungen auf ihr Unternehmen erwarten.¹

Während sich einige Unternehmen 2023 grundsätzlich mit KI beschäftigt haben, werden sie 2024 einen Fokus auf die besonderen Anforderungen von KI legen müssen, um diese zur Anwendung zu bringen. Was braucht es also, um KI zu verstehen und sie richtig einzusetzen?

Für die passende Skalierung müssen Verantwortliche in Unternehmen einige Dinge berücksichtigen:

Die Voraussetzungen zur Datenverarbeitung von KI
Laufende Optimierungs- und Kontrollmaßnahmen
Wie sich Partnerschaften für zukunftsorientierte Strategien nutzen lassen

In diesem Artikel gehen wir zunächst einen Schritt zurück und betrachten, wie KI an Zugänglichkeit erlangt hat. Außerdem erfahren Sie mehr über ihre spezielle Infrastruktur, Vernetzung und ihr Ökosystem sowie weitere wichtige Aspekte, die IT-Führungskräfte berücksichtigen müssen, wenn die KI-Workloads im Jahr 2024 zunehmen.

Warum jetzt? Die Entwicklung von KI

Es lässt sich nicht leugnen, dass Künstliche Intelligenz derzeit Topthema ist. Doch was macht sie zu einer dauerhaften, wegweisenden Technologie und nicht zu einem kurzlebigen Trend? Werfen wir einen Blick zurück auf die Entwicklung von KI und die Infrastruktur, die sie unterstützt.

Für die Ausführung von KI-Programmen ist hochleistungsfähige Computerhardware (HPC) notwendig. High Performance Computing ermöglicht Simulations- und Modellierungsumgebungen mit Geschäftsanwendungen, wie z.B. digitalen Zwillingen, zur Risikobewertung und Entscheidungsfindung.

Mittlerweile lassen KI-Anwendungen die Anforderungen an die HPC-Hardware in die Höhe schnellen. Komplexe KI-Algorithmen, wie Large Language Models (LLMs) und Recommender Engines, benötigen eine hohe Rechenleistung und Leistungsdichte. Diese rechenintensiven Systeme werden heute in einem Bruchteil des Platzbedarfs bereitgestellt, verglichen mit herkömmlicher Hardware.

Doch wieso erfährt KI gerade jetzt eine derart rasante Entwicklung? Zum einen ermöglichen Entwicklungen der Computerhardware eine sehr hohe Rechendichte, die KI-Workflows beschleunigt. Darauf aufbauend unterstützen die Verfügbarkeit von KI-Frameworks, Cloud-basierten Diensten und vorgefertigten Modellen den Einstieg für Unternehmen. Eine praxisnahe Entwicklung vereinfacht außerdem den Zugang für ein breites Publikum. Angesichts dieser Fortschritte im Bereich der Schnelligkeit und Skalierung, prüfen Unternehmen derzeit die Implementierung von KI-Strategien, um neue Produkte, Dienstleistungen, Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen zu ermöglichen.

KI-Skalierung 2024: Führungskräfte setzen auf hybride Multi-Cloud

Nach Angaben von 451 Research erwarten 53 % der Unternehmen in den nächsten drei Jahren eine starke Zunahme von generativer KI und 49 % haben die Absicht, im gleichen Zeitraum in KI zu investieren.² Das bedeutet: Unternehmen werden den Einsatz von KI ausbauen, sodass diese einen höheren Stellenwert innerhalb ihres Kerngeschäfts einnimmt.

Einige Firmen nutzen Cloud-as-a-Service- oder AI-as-a-Service-Optionen, um MVPs (Minimum Viable Products) für ihre KI-Projekte zu entwickeln. Unternehmen, die High-Performance-Computing-Projekte angestoßen haben, nutzen in der Regel bereits ein Rechenzentrumsmodell – entweder per Colocation über eine globale Rechenzentrumsplattform, wie beispielsweise PlatformDIGITAL®, oder eigene Modelle.

Oft ist es von Vorteil, die Cloud zu nutzen, um auf die für Ihre Bedürfnisse erforderliche Rechenleistung zuzugreifen. Dadurch können Unternehmen einen kosteneffizienteren Betrieb aufrechterhalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit der Cloud nutzen.

Digital Realty ist dabei die Schnittstelle für Unternehmen zwischen öffentlichen und privaten Clouds. ServiceFabric™ Connect unterstützt die nahtlose Anbindung von Unternehmen an ihr hybrides IT-Ökosystem. Dank der offenen Plattform können Unternehmen die Konnektivität zwischen den Colocation-Standorten von Digital Realty und den Rechenzentren, Clouds und Dienstleistern anderer Anbieter schnell orchestrieren. Diese verschiedenen modularen Bausteine bilden eine hybride Multi-Cloud-Infrastruktur, einschließlich öffentlicher und privater Clouds, die Agilität, Skalierbarkeit und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Partnern bietet.

Mit der Einführung von Künstlicher Intelligenz und den damit einhergehenden rechenintensiven Schulungs- und Auswertungsphasen werden Führungskräfte im Unternehmen prüfen, wo sie KI-Modelle einführen können, um ihr Hybrid-IT-Portfolio zu verfeinern.

Bei der Einführung von KI ist es wichtig, dass IT-Führungskräfte eine Gesamtstrategie für eine hybride Multi-Cloud-Infrastruktur ausarbeiten, die auch regulatorische und sicherheitsrelevante Aspekte einbezieht:

Datenschutz und Sicherheit: Mit Blick auf Ransomware und andere Sicherheitsrisiken ist ein Wechsel zu Privaten Clouds ratsam. Die dortige Steuerung der IT-Infrastruktur kann dazu beitragen, Risiken zu reduzieren und einen besseren Einblick in die Leistungsfähigkeit bieten.
Datensouveränität: Gesetzliche Vorgaben über den Ort und die Art der Datenverarbeitung führen dazu, dass Unternehmen mehr Kontrolle über die geografische Lage und den Standort der Datenverarbeitung verlangen. Ein lokales Rechenzentrum und die Verarbeitung in unmittelbarer Nähe der Datenquelle erleichtern Firmen den Umgang mit den räumlichen Herausforderungen bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten.
Eigentumsrechtlich geschützte Informationen: KI-Modelle und ähnliche Arbeitsabläufe sind häufig geschützte Daten von Unternehmen. Eine private Cloud und gesicherte Verbindungen können dazu beitragen, Risiken im Bereich des Datenschutzes zu reduzieren.

Skalierbare KI-Workflows eröffnen ein Ökosystem aus Partnerschaften und Lösungen

Entsprechend der bereits erwähnten MIT Technology Review Insights-Umfrage geben die meisten befragten Führungskräfte (75 %) an, dass sie planen, mit Anbietern zusammenzuarbeiten, um generative KI einzusetzen³. Auch wenn Führungskräfte möglicherweise den Druck der Unternehmensleitung spüren, KI-Strategien einzuführen, kann ein überlegter Ansatz und der Aufbau einer soliden KI-Strategie mit Hilfe von kompetenten Partnern der richtige Weg sein.

Die Vielzahl der Faktoren, die KI-Infrastrukturen bestimmen, kann Unternehmen überfordern. Sie machen sich verständlicherweise Sorgen über mögliche Fehlentscheidungen. Managed-Service-Lösungen können in solchen Fällen helfen, Bedenken zu reduzieren und sind daher eine sinnvolle Option.

Andreas Thomasch, Director HPC & AI DACH bei Lenovo, rät: „Haben Sie keine Angst, sondern suchen Sie sich erfahrene Partner, die Sie dabei unterstützen, bestehende Systeme zu skalieren oder – sollten Sie noch nicht soweit sein – den Einstieg erleichtern.“
Kooperationspartner mit umfassender Erfahrung im Betrieb großer Rechenzentren und HPC-Kenntnissen können bei der Konfiguration der richtigen KI-Infrastruktur helfen.

„Partner, die wissen, wie man ein großes, komplexes HPC- oder KI-System betreibt, die wissen, wie man KI einsetzt, und die eng mit denjenigen zusammenarbeiten, die die Infrastruktur aus der Perspektive des Rechenzentrums besitzen, wie Digital Realty“, sagt Thomasch.

Eine KI-Strategie ist dann erfolgreich, wenn Sie mit qualifizierten Partnern zusammenarbeiten, die Sie unterstützen. Durch gesteigerte Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Industrie wird das stetig wachsende Ökosystem an Dienstleistern und Partnern zum zusätzlichen Pluspunkt für Unternehmen.

Erfahren Sie, wie Sie unser Fachwissen nutzen können, um eine solide Grundlage für Ihre KI-Fähigkeiten zu schaffen. Sprechen Sie noch heute mit unseren Experten und erfahren Sie, wie wir Sie beim Aufbau Ihrer KI-Kompetenz unterstützen können.

1 MIT Technology Review Insights, Generative AI- Bereitstellung: Strategie für reibungslose Skalierung, Oktober 2023.
2 451 Forschung, Voice of the Enterprise: Digital Pulse, Emerging Technologies, 2023.
3 MIT Technology Review Insights, Generative AI- Bereitstellung: Strategie für reibungslose Skalierung, Oktober 2023.

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