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Erfolgreiche KI-Pilotprojekte sind erst der Anfang. Finanzinstitute brauchen die richtige operative Grundlage, um aus Experimenten wiederholbare unternehmensweite Implementierungen zu machen.

Beth Williams von Dell erklärt, warum KI-Projekte nach der Pilotphase oftmals zum Stillstand kommen und was Unternehmen in Bezug auf Daten, Infrastruktur, Governance, Kosten, Verantwortung und Akzeptanz berücksichtigen müssen, bevor eine Skalierung möglich ist.

Jason Nassar von Dell Technologies erklärt, wie Unternehmen Computer Vision vom Pilotprojekt in produktive, skalierbare Systeme überführen.

Enterprise-Wissensassistenten brauchen mehr als RAG. Für den produktiven Einsatz benötigen Unternehmen vertrauenswürdige Daten, Quellenangaben, Zugriffskontrollen, Workflow-Integration und eine skalierbare KI-Infrastruktur.

Agentische KI entwickelt Workplace-KI von reiner Unterstützung hin zu eigenständigem Handeln. Damit Unternehmen sie sicher skalieren können, brauchen sie sichere Laufzeitumgebungen, kontrollierten Datenzugriff, offene Ökosysteme und eine Infrastruktur, die für produktive KI-Agenten ausgelegt ist.

Erfahren Sie, wie Unternehmen ihre KI-Infrastruktur skalieren können, indem sie Server, Speicher, Netzwerke und Governance aufeinander abstimmen, um kostspielige Produktionsengpässe zu vermeiden.

KI zu skalieren erfordert mehr, als nur GPUs hinzuzufügen. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass Server, Speicher, Netzwerke, Datenzugriff und Orchestrierung zusammenspielen, damit Produktions-Workloads wachsen können, ohne kostspielige Engpässe offenzulegen.

Agentische KI führt Arbeitsplatz-KI von der Unterstützung zum Handeln. Für eine sichere Skalierung brauchen Unternehmen sichere Laufzeitumgebungen, kontrollierten Datenzugriff, offene Ökosysteme und eine Infrastruktur, die für KI-Agenten im Produktivbetrieb ausgelegt ist.

Vrashank Jain von Dell erklärt, warum Datenbereitschaft, Datenlokalität und moderne Datenpipelines entscheidend für erfolgreiche KI-Initiativen sind.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI müssen Unternehmen bewusste Entscheidungen darüber treffen, wo Modelle trainiert, optimiert und für Inferenz ausgeführt werden – und wie diese Workloads in der Unternehmensinfrastruktur verteilt werden. Bei hybriden KI-Strategien werden die KI-Workloads über Rechenzentren, Cloud-Plattformen und Edge-Umgebungen verteilt, um Leistung, Skalierbarkeit, Governance und Kosten in Einklang zu bringen.

Die Fertigungsbranche wandelt sich von isolierten Smart-Factory-Projekten hin zu KI-nativen Betriebsabläufen, bei denen digitale Intelligenz direkt mit Robotern, Sensoren, Produktionslinien und digitalen Zwillingen interagiert. Mit zunehmendem Reifegrad der physischen KI nutzen Fertigungsunternehmen Echtzeitdaten und eine skalierbare Infrastruktur, um die Effizienz, Ausfallsicherheit und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Computer Vision beginnt, messbaren Wert im Gesundheitswesen zu bieten – sowohl in klinischen als auch in nicht-klinischen Umgebungen, von Bildgebungs-Workflows und Patientensicherheit bis hin zum Wohlbefinden des Personals und operativer Effizienz. Die schwierigere Aufgabe ist, die erforderliche Infrastruktur, Governance und Sicherheitsgrundlage zu schaffen, um diese Systeme so zu skalieren, dass sie im gesamten Unternehmen zuverlässige Ergebnisse liefern.

Enterprise-KI-Workloads benötigen eine Infrastruktur, die auf die Verarbeitung großer Datenmengen und verteilte Rechenprozesse ausgelegt ist. Unternehmen modernisieren die KI-Rechenzentrumsinfrastruktur mit GPU-Computing, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und skalierbaren Architekturen, um KI-Training und -Inferenz zu unterstützen.

Der Wert von Enterprise-KI lässt sich nicht mit Pilotprojekten, sondern nur durch eine fundierte Finanzmodellierung nachweisen. Erfahren Sie, wie ESG Produktivitätssteigerungen, schnellere Bereitstellungen, operative Effizienz und die Reduzierung von Risiken quantifiziert hat, um einen ROI von 1.225 % über vier Jahre zu modellieren.

Unternehmensweite KI-Workloads erfordern eine Infrastruktur, die für die Verarbeitung großer Datenmengen und verteiltes Computing ausgelegt ist. Unternehmen modernisieren ihre KI-Rechenzentrumsinfrastruktur mit GPU-Computing, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und skalierbaren Architekturen, um das Training und die Inferenz von KI-Modellen zu unterstützen.