Technisches Rückgrat für KI: So gelingt die Implementierung in Unternehmen

Das Handlungsfeld AI Infrastructure & Platforms sorgt dafür, dass Unternehmen über die erforderlichen Ressourcen für KI-Anwendungen verfügen. Der Begriff der Infrastruktur bezeichnet die gesamte IT-Umgebung eines Unternehmens. Er bezieht sich auf die grundlegenden physischen und virtuellen Ressourcen, die für den Betrieb von IT-Systemen und -Diensten erforderlich sind. Um den dynamischen Anforderungen moderner KI-Lösungen gerecht zu werden, sollte sie robust und flexibel sein. Konkret umfasst das:

• Server und Datenbanken, die hohe Rechen- und Speicherkapazitäten besitzen und ein effizientes Datenmanagement ermöglichen.
• Eine Netzwerkinfrastruktur, die einerseits verschiedene Systeme miteinander verknüpft und andererseits bei Bedarf einzelne Segmente von externen Zugriffen schützt.
• Die Skalierbarkeit der Systeme, um bei wachsenden Datenmengen und steigenden Benutzerzahlen eine zuverlässige Performance zu gewährleisten.
• Die Orchestrierung von Workflows, also die Zusammenfassung mehrerer Jobs (Dienste) zu einem Workflow (Gesamtservice). Das sorgt für mehr Übersichtlichkeit und ist eine Voraussetzung für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
• Monitoring und Management: Hier geht es vor allem darum, die Systemleistung und Ausnutzung der Ressourcen zu überwachen. 

Von der Infrastruktur abzugrenzen sind Plattformen. Plattformen sind höhere Ebenen der IT-Architektur. Sie abstrahieren die zugrunde liegende Infrastruktur und bieten Entwicklern und Betreibern Werkzeuge und Dienste, um effizienter arbeiten zu können.

IT-Landschaft oft noch nicht bereit für KI 

Ein Blick auf die IT-Landschaften von Unternehmen in Deutschland offenbart: Die Infrastruktur und Plattformen sind noch nicht bereit für KI. Mittelständische Betriebe setzen häufig auf sogenannte On-Premises-Lösungen, sie betreiben also sämtliche Anwendungen und Softwares auf eigener Hardware. Diese reicht zwar für den aktuellen Bedarf, sie ist aber nicht so dynamisch und skalierbar, wie es für KI erforderlich wäre. Um das zu ändern, fehlt es zum einen oft an personellen Ressourcen und zum anderen an technischem Know-how. Der Ausbau der eigenen IT-Infrastruktur beziehungsweise die Migration in die Cloud oder Hybridlösungen ist ein komplexes Vorhaben, das ohne Unterstützung nur schwer zu meistern ist. Ein weiterer Grund für die Zurückhaltung: Wer für das eigene Unternehmen noch keine KI-Anwendungsfelder identifiziert hat, wird in wirtschaftlich schwierigen Zeiten den Ausbau der IT-Infrastruktur nicht vorantreiben. 

Handlungsempfehlungen für den Mittelstand

Studien zeigen, dass der KI-Einsatz für alle Unternehmen – ob Konzern oder KMU – große Potenziale bietet, um Prozesse schneller und kostengünstiger zu gestalten und so das eigene Wachstum zu fördern. Die folgenden Empfehlungen helfen Unternehmen, die zuvor skizzierten Hürden zu meistern. 

1 Den Bedarf ermitteln

KI sollte kein Selbstzweck sein. Es ist ratsam, konkrete Anwendungsfälle für den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen zu identifizieren und anhand einer klaren Strategie in die Realität umzusetzen. Gerade mittelständischen Betrieben kann die Implementierung leichter fallen, wenn sie zunächst mit einem Pilotprojekt beginnen. Mit diesen ersten Erfahrungen können schrittweise weitere Einsatzgebiete erschlossen werden.

2 Es gibt nicht die eine Lösung für alle Fälle

ChatGPT ist die bekannteste KI-Lösung. Da aber jedes Unternehmen und jeder Anwendungsfall seine individuellen Charakteristika hat, gibt es nicht die eine KI für alle Fälle. Doch aus der Vielzahl der Tools lässt sich sehr wahrscheinlich ein passendes finden. Falls nicht, lohnt es sich, eine maßgeschneiderte Anwendung aufsetzen zu lassen. 

3 Vorteile der Cloud nutzen

Um das technische Fundament zu schaffen, können Unternehmen entweder ihre On-Premises-Architektur ausbauen. Deutlich günstiger ist es jedoch, sich für die Cloud zu entscheiden, denn Investitionen in neue Hardware und Software entfallen. Cloud-Dienste ermöglichen es außerdem, die IT-Ressourcen schnell und einfach zu skalieren. Für KMUs, die nicht sämtliche Daten in die Cloud transferieren wollen, können hybride Cloud-Modelle – eine Kombination aus lokalen Rechenzentren (Private Cloud) und einer öffentlichen Cloud (Public Cloud) – eine Alternative sein. 

4 Mit einem Monitoring die Auslastung beobachten

Ein kontinuierliches Monitoring ist fester Bestandteil beim Aufbau von AI Infrastructure & Platforms. KMUs überwachen damit fortlaufend die Leistung ihrer Infrastruktur und Plattformen. Sie können so nicht nur frühzeitig auf einen drohenden Kapazitätsengpass reagieren; sie stellen auch sicher, dass sie nur so viele Ressourcen vorhalten, wie sie tatsächlich benötigen. 

5 Externe Unterstützung holen

Partnerschaften mit spezialisierten Unternehmen helfen dabei, das Unternehmen aus der Vogelperspektive zu betrachten und infrage kommende KI-Einsatzgebiete zu finden. Sie unterstützen auch beim Aufbau von KI-fähigen Infrastrukturen und Plattformen. 

Fazit

Die Implementierung von KI ohne belastbare Infrastruktur und geeignete Plattformen wird nicht den gewünschten Erfolg bringen. Begrenzte Ressourcen und eine technische Komplexität mögen auf KMUs zunächst abschreckend wirken. Doch wer jetzt nicht gezielt in diese Zukunftstechnologie investiert, kann im Wettbewerb zurückfallen. Es lohnt sich daher, die KI-Implementierung voranzutreiben. 

Für weiterführende Fragen steht unser Experte gerne zur Verfügung.

AI Infrastructure & Platforms ist ein Teil des Fundaments für das „House of AI Transformation“. Mehr dazu lesen Sie hier. 

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