Einen starken Kontrast zwischen KI-Vorreitern und KI-Nachzüglern zeigt der zweite Cloud Complexity Report von NetApp. Während die einen KI bereits im Alltag einsetzen, so Produktivität und Effizienz steigern und mehr Wert aus ihren Daten schöpfen, laufen die anderen Gefahr, abgehängt zu werden. Folgende fünf Schritte zeigen auf, wie KI-Nachzügler aufschließen und selbst zur KI-Spitze werden können. 

Schritt 1: eine konkrete Datenstrategie etablieren

Das, was Benzin für das Auto ist, sind Daten für die KI. Künstliche Intelligenz lernt und entwickelt ihre Fähigkeiten durch den Zugriff auf große Mengen an Daten. Diese Daten sind der Treibstoff, der die Algorithmen vorwärtsbringt. Ohne qualitativ hochwertige und umfangreiche Daten ist es schwierig, Modelle zu trainieren, die genaue und zuverlässige Vorhersagen treffen oder automatisierte Entscheidungen fällen können. Damit KI funktioniert, braucht sie dementsprechend Zugriff auf eine hochvernetzte, flexibel verfügbare und reichhaltige Datengrundlage. Diese wiederum setzt eine intelligente Daten- und Speicherinfrastruktur voraus, die beispielsweise Daten aus unterschiedlichen Quellen und in verschiedenen Formaten zusammenführt und sie bei Bedarf nahtlos in die Cloud weiterreicht oder aus einer oder mehreren Cloud(s) bezieht. Dabei stellt sie ständig rechtskonforme Datennutzung sicher. In Deutschland halten laut dem NetApp Cloud Complexity Report 67 Prozent der Befragten Management und Verwaltung ihrer Daten für KI-fähig. Nur wenn die passende IT-Umgebung vorhanden ist, können Sie mit KI Geschäftsprozesse optimieren, wertvolle Erkenntnisse aus Daten schöpfen und sich im Wettbewerb auf der Grundlage von datengetriebenen Entscheidungen durchsetzen.

Schritt 2: Arbeitskräfte für KI schulen

Arbeitskräfte im Umgang mit Künstlicher Intelligenz zu schulen, ist essenziell, damit sie ihr Potenzial voll ausschöpfen und KI-Technologien erfolgreich anwenden können. Dieser Meinung sind 71 Prozent der Befragten im aktuellen NetApp Cloud Complexity Report. Gut geschulte Mitarbeiter können nicht nur effektiver mit KI-Systemen interagieren und diese optimal nutzen, sondern auch kritische Daten interpretieren und datengestützte Entscheidungen treffen. Durch ein tiefes Verständnis der Funktionsweise und Möglichkeiten von KI sind sie in der Lage, proaktiv Lösungen zu entwickeln und betriebliche Prozesse zu verbessern. Zudem fördert die Schulung die Akzeptanz neuer Technologien und minimiert Widerstände, was letztlich zu einer reibungsloseren und effizienteren Implementierung von KI-Lösungen führt. Kontinuierliche Weiterbildung im Bereich KI stellt sicher, dass das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und von den neuesten technologischen Fortschritten profitiert.

Schritt 3: den richtigen KI-Partner finden

Externe Partner bringen umfassendes technisches Know-how und praxisorientierte, branchenspezifische Erfahrung ein, die für die Implementierung komplexer KI-Lösungen unerlässlich sind. Sie helfen, maßgeschneiderte Strategien zu entwickeln, die spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht werden, und unterstützen bei der Auswahl der richtigen Technologien sowie bei der Integration in bestehende Systeme. Ein KI-Partner gewährleistet zudem die Einhaltung von Best Practices und ethischen Standards, minimiert Implementierungsrisiken und beschleunigt den Entwicklungsprozess. Gemeinsam mit einem erfahrenen KI-Partner stellen Unternehmen sicher, dass sie nachhaltige und skalierbare KI-Lösungen einführen, die echten Mehrwert schaffen und einen langfristigen Wettbewerbsvorteil bieten.

Schritt 4: Zugang zu Hochleistungsrechnern und -speichern

Hochleistungsrechner ermöglichen, riesige Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten und zu analysieren, was für das Training komplexer KI-Modelle essenziell ist. Zudem unterstützen sie rechenintensive Aufgaben wie Machine Learning und Deep Learning, die entscheidend für die Entwicklung präziser und leistungsfähiger KI-Systeme sind. Große Speicherkapazitäten sind wiederum notwendig, um generierte Datenmengen (Inferencing, RAG) sicher und effizient zu speichern und jederzeit zugänglich zu machen. Der Zugang zu diesen Ressourcen stellt sicher, dass Unternehmen ihre KI-Initiativen mit maximaler Effizienz vorantreiben können, wodurch sie schneller innovative Lösungen entwickeln und sich im Wettbewerb von ihren Konkurrenten abheben können.

Schritt 5: Kontrolle über CloudOps und Kosten behalten

Um bei der Einführung und dem Betrieb von Künstlicher Intelligenz die Kontrolle über Cloud-Ops und Kosten zu behalten, müssen Unternehmen strategisch vorgehen. Dazu gehört die Implementierung eines effektiven Cloud-Management-Systems, das eine transparente Überwachung und Verwaltung der Cloud-Ressourcen ermöglicht. Unternehmen sollten weiterhin klare Nutzungsrichtlinien und Budgetgrenzen festlegen, um unnötige Ausgaben zu vermeiden und Kosten effizient zu kontrollieren. Die Wahl skalierbarer Cloud-Dienste, die sich flexibel an den tatsächlichen Bedarf anpassen lassen, ist ebenfalls entscheidend. Zudem können regelmäßige Audits und Kostenanalysen helfen, Einsparpotenziale zu identifizieren und die Effizienz zu steigern. Durch diese Maßnahmen garantieren Unternehmen, dass ihre KI-Projekte kosteneffizient bleiben. Gleichzeitig behalten sie volle Kontrolle über ihre Cloud-Infrastruktur.

Fazit: KI-Transformation ist mehr als nur einen Schritt

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Unternehmen hängt maßgeblich von der Qualität, Vernetzung und Zugänglichkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Durch die Schaffung einer robusten Dateninfrastruktur können Sie das volle Potenzial der KI ausschöpfen und Ihr Unternehmen für die Zukunft rüsten: Bei KI-Vorreitern steigern sich laut Cloud Complexity Report die Produktionsraten um 50 Prozent, die Automatisierung von Routinetätigkeiten um 46 Prozent und das Kundenerlebnis verbessert sich um 45 Prozent. Weiterhin gilt es, die Arbeitskräfte richtig im Umgang mit KI zu schulen, sowie den Überblick über Cloud-Ops und Ausgaben zu behalten. Dann klappt die KI-Transformation reibungslos und Ihr Unternehmen reiht sich unter den KI-Vorreitern ein.

Der Autor: Johannes Pape verantwortet seit 2024 innerhalb von EMEA und Lateinamerika den Bereich „Künstliche Intelligenz“ bei NetApp. Er ist damit Mitglied eines weltweit aufgestellten AI-Expertenteams. Zuvor leitete “JP” bei NetApp mehrere Jahre das Team für “AI/ML/Analytics & Hybrid Cloud Architects”. Während seiner mehr als 25-jährige Karriere in der IT-Branche mit Stationen bei Dell-EMC und SEMCO Systems verantwortete er verschiedene Sales- und Presales-Engineering-Teams sowie Technologiebereiche auf regionaler und internationaler Ebene.