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Ist die Implementierung von KI kompliziert? Was Führungskräfte in Unternehmen wissen sollten

Für die meisten Unternehmen stellt sich nicht die Frage, ob sie KI einsetzen sollen, sondern wo und wie. Für Kunden ermöglicht KI personalisiertere Erfahrungen und schnellere Reaktionszeiten. Mitarbeiter können durch intuitivere Arbeitsweisen eine höhere Produktivität erreichen. Unternehmen können neue Einnahmequellen erschließen, sich von der Konkurrenz abheben und gleichzeitig die Sicherheit erhöhen. Die potenziellen Vorteile sind vielfältig - aber sie zu realisieren ist nicht trivial.

Wichtige Bereiche, die bei der Implementierung von AI zu berücksichtigen sind

Die Implementierung von KI im Unternehmen ist oft kostspielig, zeitaufwändig und ressourcenintensiv. Um die Rendite dieser Investition zu maximieren, ist es wichtig, dass Sie genau wissen, worum es geht und wie Sie die richtigen Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen können. In dieser Blogserie werden wir die wichtigsten Bereiche untersuchen, die Sie bei Ihrer KI-Implementierung berücksichtigen müssen, darunter:

  • Auswahl eines Bereitstellungsmodells
  • Herausforderungen bei der Umsetzung antizipieren und überwinden
  • Erfüllung der Anforderungen an Sicherheit und Bedrohungsabwehr
  • Sicherstellung von Leistung und Latenzzeit

In diesem Blog befassen wir uns mit den wichtigsten Bereitstellungsmodellen für KI im Unternehmen - vor Ort, in der Cloud und als Hybrid - sowie mit ihren Vor- und Nachteilen in Bereichen wie Sicherheit, Kosten und Skalierbarkeit.

Vor-Ort-Bereitstellung von AI

Bei diesem Modell werden die KI-Anwendungen und die Infrastruktur in Ihrem eigenen Rechenzentrum auf neuer oder vorhandener Hardware ausgeführt. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

  • Sicherheit und Compliance - Bei der Vor-Ort-Bereitstellung behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre KI-Infrastruktur. Dies vereinfacht die Compliance-Anforderungen in Bezug auf Datenhoheit und Datenschutz erheblich, weshalb dieses Modell besonders in stark regulierten Unternehmen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzsektor beliebt ist.
  • Kosten - Die Ausführung rechenintensiver KI- und Machine-Learning-Workloads auf eigener Hardware kann kostengünstiger sein als die Zahlung für leistungsstarke Cloud-Instanzen. Da keine wiederkehrenden Cloud-Gebühren anfallen, können die höheren Anfangskosten durch niedrigere langfristige Kosten ausgeglichen werden. Wenn die meisten Daten bereits vor Ort gespeichert sind, können Sie so auch kostspielige Datenübertragungen vermeiden.
  • Leistung und Latenz - Die Verarbeitung in der Nähe der Datenquelle ist ideal für die Echtzeitverarbeitung, insbesondere wenn Sie Ihre Netzwerkinfrastruktur für KI-Workloads optimieren. Sie sind auch nicht von Problemen mit der Internetverbindung oder Ausfällen von Cloud-Anbietern betroffen.

Während On-Premise-KI für viele Unternehmen eine gute Wahl sein kann, gibt es auch ein paar Nachteile zu beachten. KI erfordert eine CAPEX-intensive Umgebung. Je nach Ihren vorhandenen Ressourcen müssen Sie also möglicherweise viel Geld für teure GPUs und Netzwerk-Upgrades ausgeben. Außerdem benötigen Sie ein großes Team für die Wartung, Verwaltung und Optimierung. Und natürlich ist jede Art von Skalierbarkeit vor Ort zeitaufwändiger und teurer als in einer Cloud-Umgebung.

Cloud AI-Bereitstellung

Hier laufen KI-Anwendungen und -Dienste in Cloud-Umgebungen, die von Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP) und Microsoft Azure verwaltet werden. Zu den Vorteilen dieses Modells gehören:

  • Skalierbarkeit - Mit unbegrenzten Ressourcen auf Knopfdruck können Sie neue KI-Projekte schnell und ohne große Vorabinvestitionen starten und erweitern. Es ist auch einfach, sich an schwankende Arbeitslasten anzupassen.
  • Schneller Einsatz - Cloud-Dienste bieten eine breite Palette an vortrainierten Modellen und Tools, so dass dies eine gute Option für Unternehmen ist, die schnell neue Ideen testen oder in den Markt eintreten wollen.
  • Kosten - Es besteht keine Notwendigkeit, viel in neue Hardware zu investieren, allerdings können langfristig höhere Kosten durch laufende Servicegebühren anfallen.

Die Einfachheit der Cloud bringt einige Nachteile mit sich. Wenn die KI-fähigen Anwendungen vor Ort bereitgestellt werden, können Datenübertragungen in die und aus der Cloud zu Latenz- und Leistungsproblemen führen und die Einhaltung von Sicherheits- und Vorschriften erschweren. Die Bereitstellung von KI-Inferenz sollte sich danach richten, wo sich die Anwendungen befinden.

Hybrid Cloud AI-Einsatz

Mit einer hybrid cloud KI-Strategie können Sie sowohl Elemente der Cloud- als auch der On-Premise-Infrastruktur nutzen. Dies kann Vorteile bieten in Bezug auf:

  • Flexibilität - Durch die selektive Nutzung beider Arten von Umgebungen können Sie Ihre KI-Infrastrukturstrategie nach Belieben anpassen, z. B. indem Sie die Produktion vor Ort ausführen, während Sie Experimente, Entwicklung und Tests in der Cloud durchführen.
  • Sicherheit und Compliance - Sensible Daten können vor Ort verbleiben, während nicht sensible Workloads in der Cloud verarbeitet werden. So können Sie die gesetzlichen Vorschriften einhalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Rechenleistung der Cloud nutzen.
  • Kostenmanagement - Durch den Ausgleich von Arbeitslasten zwischen On-Premise- und Cloud-Umgebungen können Sie die Kosten optimieren, indem Sie die Stärken der einzelnen Plattformen dort einsetzen, wo sie am meisten benötigt werden.

Hybrid cloud KI kann Ihnen das Beste aus beiden Welten bieten - allerdings müssen Sie dafür ein wenig arbeiten. Die Integration von On-Premise- und Cloud-Systemen ist eine komplexe Angelegenheit, die spezielle Fähigkeiten erfordert. Auch das Ausbalancieren und Optimieren von Ausgaben über Cloud- und On-Premise-Umgebungen hinweg kann kompliziert sein. Und natürlich ist die Aufrechterhaltung einheitlicher Sicherheitsrichtlinien über verschiedene Umgebungen hinweg sowohl wichtig als auch potenziell schwierig.

Die richtige Wahl für Ihr Unternehmen treffen

Unter Berücksichtigung dieser Faktoren besteht der nächste Schritt darin, die Prioritäten und Fähigkeiten Ihrer Organisation zu bewerten. Ihr Entscheidungsprozess sollte sich auf Fragen wie diese konzentrieren:

  • Welche Anforderungen haben wir in Bezug auf Sicherheit und Compliance, Leistung und Skalierbarkeit?
  • Machen wir uns mehr Sorgen um die Vorlaufkosten oder die langfristigen Kosten?
  • Verfügen wir über interne Hardware-Ressourcen, die wir für KI einsetzen können, oder müssten wir ganz neue Investitionen tätigen?
  • Verfügen wir über die internen Talente, die für die Verwaltung einer umfangreichen und komplexen neuen KI-Infrastruktur erforderlich sind?

In unserem nächsten Blog werden wir uns mit den Herausforderungen bei der Implementierung von KI in Ihrer Infrastruktur befassen.