Mit hybridem Ansatz erfolgreich durch die KI-Landschaft

Für Unternehmen gibt es viele Gründe, verstärkt auf Künstliche Intelligenz zu setzen – zum Beispiel eine bessere Wettbewerbsfähigkeit, ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse oder eine Steigerung der eigenen Effizienz. Doch trotz aller Begeisterung über das enorme Potenzial von KI haben viele der ehrgeizigen neuen Projekte Schwierigkeiten, die erhofften Vorteile in der Praxis zu realisieren. Einer der Hauptgründe dafür ist das Fehlen einer kollaborativen Plattform, die von einer robusten und hybriden Cloud-Infrastruktur unterstützt wird. Ohne die Hybrid Cloud rückt die erfolgreiche Umsetzung einer KI-Strategie daher meist in weite Ferne.

Die Vorteile der Künstlichen Intelligenz sind nicht von der Hand zu weisen: KI-gestützte Tools helfen Unternehmen, intelligenter zu arbeiten, indem sie alltägliche Aufgaben automatisieren. Sie bieten auch einen besseren Einblick in die Daten und können letztlich die Kundenerfahrung verbessern, Kosteneinsparungen aufzeigen und neue Lösungswege eröffnen. Da die Marktführer gleichzeitig offensiv mit ihren KI-Fähigkeiten werben, entsteht bei vielen IT-Entscheidern ein enormer Druck, entsprechende KI-Lösungen auch im eigenen Unternehmen einzuführen, um nicht hinter der Konkurrenz zurückzubleiben.

Die Realität sieht jedoch oft anders aus. Viele Unternehmen stehen bei der Überführung ihrer KI-Projekte von der Pilotphase in die Produktion vor großen Herausforderungen. Wenn die Data-Science-Teams nicht über die nötige Erfahrung verfügen, können Komplexität und hohe Kosten sie schnell überfordern – und auch die Infrastruktur ist den hohen Anforderungen von KI-Workloads nicht immer gewachsen. Zudem arbeiten Entwickler, Dateningenieure und der IT-Betrieb oft in Silos, was den Fortschritt zusätzlich verlangsamt.

Vertrauen durch Model Explainability

Im Bereich der KI ist Vertrauen das A und O. Das Konzept der Model Explainability, also der Nachvollziehbarkeit der von einer KI getroffenen Entscheidung, wird zu einem zentralen Faktor. Auf diese Weise können Bedenken hinsichtlich des "Black-Box"-Charakters großer maschineller Lernmodelle ausgeräumt werden. Ein wichtiger Schritt, denn viele Unternehmen zögern bei der Einführung von KI, weil sie den Modellen und Ergebnissen verständlicherweise skeptisch gegenüberstehen. Wie können sie sicher sein, dass die Empfehlungen der KI wirklich stimmen? Gerade in eher risikoscheuen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzdienstleistungssektor ist dies ein großes Thema.

Bei der Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Lösungen geht es nicht nur darum, das Innenleben des Modells zu verstehen, sondern auch sicherzustellen, dass es auf verifizierten, geschützten und kontextbezogenen Daten trainiert wurde. Die wertvollsten Daten für Unternehmensanwendungen sind nach wie vor proprietäre Daten, die auf Legacy-Systemen und in privaten Rechenzentren gespeichert sind. Modelle, die mit bereinigten, validierten und angereicherten proprietären Daten trainiert wurden, können die Gewissheit bieten, dass alle KI-Ergebnisse auf echten, wahrheitsgetreuen und unternehmensspezifischen Daten beruhen.

Wenn Unternehmen beispielsweise Chatbots für den Kundendienst mit jahrelangen Transkriptionen echter Gespräche trainieren, stellen sie sicher, dass ihre Antworten echten Gesprächen gleichen. Ähnlich trainiert Ansible Lightspeed Modelle mit echten Ansible-Playbooks, so dass die Ergebnisse nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch praktisch und umsetzbar sind. Die verifizierten Daten fließen über hybride Pipelines in die Modelle ein. Wenn die eingesetzte KI also Entscheidungen trifft, Empfehlungen ausspricht oder sogar automatisch Code generiert, können die Mitarbeitenden nachvollziehen, auf welcher Grundlage das Modell gehandelt hat, weil die Faktoren und Daten bekannt sind. Diese Transparenz schafft Vertrauen in die eingesetzte KI.

Das Hauptproblem bei diesem Ansatz ist, dass viele Unternehmen, insbesondere in stark regulierten Branchen, zögern, geschützte Daten in der Cloud zu speichern. In einigen Fällen ist dies aufgrund rechtlicher und regulatorischer Anforderungen schlichtweg nicht möglich. Die Daten müssen daher vor Ort gespeichert werden.

Flexibilität mit auslastbaren Ressourcen 

Ein weiteres großes Problem: Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen erfordern enorme Rechenzyklen, die die Kapazität herkömmlicher Rechenzentren bei weitem übersteigen. Die hohe Dynamik der Data Science erfordert eine flexible Skalierung der Infrastruktur nach oben und unten, um den Anforderungen gerecht zu werden. Daraus ergibt sich ein hoher Bedarf an Rechenleistung und Skalierbarkeit, den die Public Cloud bietet.

Die Kosten für Public Clouds können jedoch ohne angemessene Governance schnell aus dem Ruder laufen. Was Data-Science-Teams brauchen, ist ein flexibler Zugang zu Public-Cloud-Ressourcen, die auf einer privaten Cloud basieren. Ein hybrides Modell bietet die kosteneffizienteste und flexibelste Trainingsumgebung, da es ungenutzte Kapazitäten eliminiert. Eine Hybrid Cloud ermöglicht es, die Public Cloud nur dann zu nutzen, wenn dies zur Deckung eines vorübergehenden Bedarfs erforderlich ist, während die Daten vor Ort verbleiben können.

Ein weiterer Vorteil des hybriden Ansatzes liegt im Bereich Umwelt, Soziales und Governance (Environment, Social and Governance; ESG). Weil Kunden bei der Wahl von Produkten und Herstellern immer stärker auf ESG-Kriterien achten, profitieren Unternehmen, die eine entsprechend positive Bilanz in diesem Bereich vorweisen. Hybrid-Cloud-Strukturen versprechen dabei einen ausgewogenen Ansatz zwischen den anfallenden Kosten und der ökologischen Nachhaltigkeit. Unternehmen können ihre Ressourcen auf der Grundlage spezifischer Projektanforderungen optimieren und so sicherstellen, dass KI-Projekte sowohl kosteneffizient als auch umweltverträglich bleiben. Die Flexibilität einer Hybrid Cloud ermöglicht dabei eine dynamische Ressourcenzuweisung, die unnötige Ausgaben vermeidet und den gesamten CO2-Fußabdruck des KI-Modelltrainings reduziert.

Auf dem Weg zur KI-Exzellenz müssen Unternehmen das richtige Gleichgewicht finden. Das gerade begonnene Zeitalter der KI erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch strategisches Geschick bei der Verwaltung geschützter Daten, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Optimierung von Ressourcen. Die Hybrid Cloud wird zum Dreh- und Angelpunkt dieses Balanceaktes, da sie eine ganzheitliche Lösung bietet, die das Potenzial der Künstlichen Intelligenz mit den Anforderungen der modernen Unternehmensführung in Einklang bringt. Da sich die KI-Landschaft ständig weiterentwickelt, ist eine Hybrid-Cloud-Strategie nicht mehr nur eine Option, sondern ein Muss für den Erfolg.