Cloud Computing und künstliche Intelligenz verzeichnen beide ein rasantes Wachstum, doch ihre Verbindung treibt die digitale Transformation.
am stärksten voran. KI ist als erste selbstgenerative Technologie ein radikaler Bruch mit der Vergangenheit. Noch nie zuvor war eine Technologie in der Lage, sich ohne menschliche Unterstützung selbst zu verbessern.
Cloud Computing, heute das Fundament der IT, bietet ein On-Demand-Toolset, das frühere Generationen in den Schatten stellt. Besonders wichtig: Es ist unbegrenzt skalierbar.
Cloud und KI stehen zwar vor unterschiedlichen Herausforderungen und folgen verschiedenen Wachstumspfaden, doch ihre Entwicklung ist auf eine Weise untrennbar miteinander verflochten, die wenig Beachtung findet. Die beiden Technologien verschmelzen zu einer Einheit. In vielerlei Hinsicht sind sie bereits auf einer grundlegenden Ebene miteinander verbunden.
So basiert etwa der phänomenale KI-Chatbot ChatGPT auf der Rechenleistung seiner Host-Cloud-Plattform Microsoft Azure. Ohne die Unterstützung der Cloud wäre KI nur ein Funkeln in den Augen eines Zukunftsforschers.
Die Cloud wiederum profitiert enorm von KI. Beispielsweise spielt AIOps eine entscheidende Rolle beim Cloud-Management – eine Rolle, die mit der Zeit noch wichtiger werden wird.
Siehe auch: Top-Cloud-Unternehmen
Cloud und KI: Geldberge
Die prognostizierten Umsätze sowohl des Cloud-Computing- als auch des KI-Marktes sind schlichtweg atemberaubend.
Der Umsatz des Cloud-Marktes wurde 2021 auf 380 Milliarden US-Dollar geschätzt. Bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17 % bis 2030 soll der Cloud-Markt bis 2030 stolze 1,6 Billionen US-Dollar erreichen.
KI weist eine noch bemerkenswertere Entwicklung auf. Der Umsatz des KI-Marktes lag 2021 bei 136 Milliarden US-Dollar. Bei einer rasanten CAGR von 38 % sollen die KI-Umsätze bis 2030 auf 1,8 Billionen US-Dollar steigen.
Der gemeinsame Umsatz ist der eigentliche Knüller. Geht man davon aus, dass die Prognosen für 2030 stimmen, addiert man zu den 1,6 Billionen US-Dollar der Cloud die 1,8 Billionen US-Dollar der KI. Der gemeinsame KI-Cloud-Markt wird bis zum Ende dieses Jahrzehnts unglaubliche 3,4 Billionen US-Dollar erreichen.
Unterm Strich: Cloud- und KI-Anbieter werden in den kommenden Jahren Geldberge anhäufen.
Unterm Strich: Cloud- und KI-Anbieter werden in den kommenden Jahren Geldberge anhäufen.
Siehe auch: Top-KI-Software
Cloud und KI: Große Versprechen (und große Frustration)
Offensichtlich befinden sich Cloud und KI auf unterschiedlichen Stufen der geschäftlichen Einführung. Die Cloud hat eine kürzere Geschichte als künstliche Intelligenz, ist bei der Nutzung aber weiter fortgeschritten. KI steht eher am Anfang als aufregender Neuzugang. Beide aufstrebenden Technologien bieten jedoch enormes Potenzial und große Herausforderungen.
Cloud Computing: Schneller Start, rasche Kopfschmerzen
Heute, da die Cloud zum Mainstream geworden ist, ist ihr langsamer Start vergessen. Die Cloud, wie wir sie kennen, debütierte 2006 mit dem Start von Amazon Web Services. Doch 2012 hatten gerade einmal 12 % der Unternehmen Anwendungen in der Cloud. Bis 2014 war dieser Anteil auf 69 % gestiegen. In diesem rasanten Wachstumsschub wurde etablierten Anbietern „Cloudwashing“ vorgeworfen – die irreführende Praxis, veraltete Legacy-Software als „cloudorientiert“ zu bezeichnen, um sie zukunftsweisend erscheinen zu lassen.
Jetzt, im Jahr 2023, ist der Krieg vorbei und die Cloud hat gewonnen. Multicloud ist in Unternehmen allgegenwärtig. Doch trotz ihres schnellen Aufstiegs sorgt die Cloud bei Führungskräften in Unternehmen für erhebliche Frustration.
Viele Unternehmen migrierten ohne Planung in die Cloud – besonders hektisch verlief der Schub während der COVID-19-Pandemie. Da die Cloud noch relativ neu ist und sich weiterhin schnell weiterentwickelt, gibt es keine soliden Richtlinien, an denen sich Unternehmen orientieren können.
Die Frustration rund um Multicloud ist besonders groß. Viele Führungskräfte berichten mir: Die Herausforderungen beim Jonglieren mit verschiedenen Anbietern und unterschiedlichen Toolsets geben großen Anlass zur Sorge.
Die Kosten sind besonders problematisch. Ursprünglich wurde die Cloud als günstigere Alternative zum Rechenzentrum verkauft. Doch sie hat sich zu einer leistungsfähigeren und flexibleren – und manchmal deutlich teureren – Alternative entwickelt.
Aus Frustration holen manche Unternehmen ihre Workloads zurück und migrieren tatsächlich wieder ins Rechenzentrum, um Geld zu sparen. Die Cloud ist großartig, aber nicht für alles ideal.
Siehe auch:a0KI vs. ML: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
KI: Vom Turing-Test zum „teuren Wissenschaftsexperiment“
Im Gegensatz zur Cloud wird KI seit mehr als 70 Jahren entwickelt. Alan Turing stellte 1950 seinen berühmten Turing-Test vor, und in den 1960er-Jahren wurde intensiv mit frühen Machine-Learning-Modellen experimentiert. 1997 setzte IBMs Deep Blue KI ein, um den Schachweltmeister Gary Kasparov zu besiegen.
Doch trotz der langen Entwicklungszeit von KI tun sich Unternehmen schwer damit, ihr Potenzial vollständig auszuschöpfen. Ein Deloitte-Bericht vom Oktober 2022 stellte fest: „Leider haben viele Organisationen trotz verstärkter Einsatzaktivitäten mit mittelmäßigen Ergebnissen zu kämpfen.“
Unternehmen waren mit KI-Einführungen erfolgreich, doch es gab auch zahlreiche „teure Wissenschaftsexperimente“ – gescheiterte Initiativen, die als Lernerfahrungen abgeschrieben wurden.
Einige Führungskräfte haben mir ganz offen gesagt, dass KI noch nicht reif für den breiten Einsatz ist. Die Deloitte-Umfrage identifizierte die größten Herausforderungen beim Start und bei der Skalierung von Projekten:
- Unzureichende Finanzierung von KI-Technologien und -Lösungen (30 %).
- Mangel an technischen Fähigkeiten (29 %).
- Auswahl der richtigen KI-Technologien (29 %).
Positiv hob Deloitte hervor:
- 79 % der Führungskräfte berichteten von vollständig skalierten Implementierungen in drei oder mehr KI-Bereichen – gegenüber 62 % im Vorjahr.
- 76 % berichteten, dass die KI-Investitionen im kommenden Jahr „etwas/deutlich“ steigen werden.
Die zentrale Herausforderung der KI besteht darin, dass viele Mitglieder der C-Suite sie nicht verstehen. Das ist keine Überraschung – KI ist weitaus komplexer als frühere Unternehmenstechnologien und umfasst scheinbar esoterische Elemente wie Deep Learning, neuronale Netze und Large Language Models. KI wird weithin mit einem Zaubertrank verglichen: Man streut ihn einfach darüber, und schon singt und tanzt die Software und kocht ein Ei.
Die zentrale Herausforderung der KI besteht darin, dass viele Mitglieder der C-Suite sie nicht verstehen.
Am verwirrendsten ist, dass Unternehmen, die eine KI-Lösung suchen, keine klare Möglichkeit haben, sie auszuprobieren und die Angebote verschiedener Anbieter zu vergleichen. Ist die KI eines Anbieters besser oder schlechter als die eines anderen? Das lässt sich nicht wie etwa bei einem Speichersystem quantifizieren. Aus Sicht eines geschäftlichen Käufers ist KI eine Blackbox.
Siehe auch: Die besten Machine-Learning-Plattformen
Cloud und KI: Die symbiotische Beziehung
Trotz der Unterschiede zwischen Cloud und KI verbindet sie eine tiefgreifende symbiotische Beziehung: Beide Technologien treiben das Wachstum der jeweils anderen voran.
Cloud und KI sind in einem „positiven Kreislauf“ gefangen, in dem das Wachstum der einen zwangsläufig die Entwicklung der anderen vorantreibt. Dabei handelt es sich um eine sich gegenseitig unterstützende Aufwärtsspirale, die sich auf vielfältige Weise entwickelt.
Wie die Cloud KI vorantreibt
Cloud-KI-Entwicklerdienste
Die wichtigsten Akteure in dieser Kategorie sind die führenden Cloud-Hyperscaler, die Plattformen für die KI-Entwicklung anbieten. AWS, Azure, Google Cloud und andere Cloud-Marktführer verkaufen allesamt sogenannte Cloud-KI-Entwicklerdienste.
Diese cloudbasierten Plattformen bieten ein umfangreiches und wachsendes Toolset für die Entwicklung von KI. Nutzer melden sich an und erstellen die KI ihres Unternehmens mithilfe von Software Development Kits (SDKs), APIs oder Anwendungen. In manchen Fällen benötigen Nutzer nicht einmal Fachkenntnisse in Datenverarbeitung oder KI, um effektive Ergebnisse zu erzielen.
Vorgefertigte cloudbasierte KI-Tools
Eine große Zahl von Software-as-a-Service-Anbietern (SaaS) bietet KI-Tools an. Diese cloudbasierten KI-Tools decken ein breites Spektrum an Unternehmensfunktionen ab.
Insbesondere die aufkommende Extended-Detection-and-Response-Technologie (XDR) im Bereich der Cybersicherheit stützt sich stark auf cloudbasierte KI. Ein weiterer Sektor, der cloudbasierte KI nutzt, ist die Überwachung und Beobachtbarkeit von Anwendungen. Datenmanagement und Automatisierung sind ebenfalls beliebte SaaS-Tools.
Zahlreiche Low-Code- und No-Code-Apps sind im SaaS-Format verfügbar. Bemerkenswerterweise ermöglichen diese Low-Code-Tools nichttechnischen Mitarbeitern, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.
KI-Anbieter nutzen die Cloud
Eine große und wachsende Zahl eigenständiger KI-Anbieter nutzt eigene Cloud-Plattformen, um KI anzubieten – einige davon sind äußerst erfolgreich. Beispiele sind H20.ai mit der H20 AI Cloud und DataRobot mit seiner AI Cloud Platform.
Diese Anbieter konkurrieren auf dem KI-Markt mit den Cloud-Hyperscalern. Dieser Wettbewerb wirft eine zentrale Frage zur Zukunft der KI auf: Welche Anbietergruppe wird den KI-Sektor dominieren – die Cloud-Hyperscaler oder die cloudbasierten eigenständigen KI-Anbieter?
Dieser Wettbewerb wirft eine zentrale Frage zur Zukunft der KI auf: Welche Anbietergruppe wird den KI-Sektor dominieren – die Cloud-Hyperscaler oder die cloudbasierten eigenständigen KI-Anbieter?
Vermutlich setzt das kluge Geld auf die Hyperscaler: Kunden arbeiten bereits mit ihnen, und diese finanzstarken Cloud-Anbieter können fast jeden kleineren Akteur aufkaufen.
Andererseits deutet der Erfolg cloudunabhängiger Datenunternehmen wie Snowflake und Databricks darauf hin, dass Kunden die Unabhängigkeit von den schwerfälligen Hyperscalern schätzen. Vielleicht werden die eigenständigen KI-Anbieter den KI-Sektor letztlich für sich entscheiden.
Oder der KI-Markt ist so lukrativ (und technologisch heterogen), dass beide Anbietergruppen Platz finden. Meine Prognose lautet, dass beide Arten von KI-Anbietern in den kommenden Jahren nicht nur überleben, sondern florieren werden.
Siehe auch: DataRobot vs. H20.ai: Die besten Cloud-KI-Plattformen
Wie KI die Cloud vorantreibt
AIOps ermöglicht Cloud-Management
In dieser Rolle steckt KI noch in den Kinderschuhen, entwickelt sich aber zu einer zentralen Komponente des Cloud-Managements. Das ist dringend nötig, denn Multicloud-Umgebungen sind unglaublich komplex; Unternehmen beklagen sich häufig über die Schwierigkeiten bei der Verwaltung dieser komplexen Technologien.
Die aufkommende Lösung heißt AIOps – also künstliche Intelligenz zur Verwaltung des IT-Betriebs, in dem die Cloud das zentrale Element bildet. AIOps unterstützt die Erstellung und Überwachung der Automatisierung von Multicloud-Umgebungen.
Jim Gray, ein Informatiker, der 1999 mit dem Turing Award ausgezeichnet wurde, sagte eine von KI verwaltete Cloud-Welt voraus. Gray sah das voraus, was er einen „Server im Himmel“ nannte – im Wesentlichen die heutige Cloud. Sein Ziel war es, „ein System zu entwickeln, das von Millionen Menschen genutzt und dennoch von einer einzigen Teilzeitkraft verwaltet wird“.
AIOps verkörpert diese Vision eines vereinfachten Cloud-Managements – doch Multicloud-Umgebungen werden auf absehbare Zeit nicht von einer einzigen Person verwaltet werden.
KI treibt den Markt für Cloud-Speicher an
Die gigantische von KI benötigte Datenmenge erfordert die Kapazitäten von Cloud-Speichern. KI ist ständig hungrig nach Daten; sie verschlingt Daten und verlangt nach mehr. Die Skalierbarkeit der Cloud ermöglicht diese ozeanischen Datenmengen. Mehr Speicher nötig? Klicken Sie einfach einige Schaltflächen in Ihrem Cloud-Control-Panel. Ein statisches Datenarchiv – die Rechenzentren von gestern – könnte das heutige KI-Wachstum niemals unterstützen.
Der Bedarf der KI an immer mehr Speicher wird das Wachstum der Cloud weiter ankurbeln. Mit dem rasanten Wachstum der KI wird auch der Cloud-Speicher entsprechend in die Höhe schnellen.
KI ermöglicht ein umfangreiches cloudbasiertes Toolset
KI erweitert die Funktionalität der Cloud, indem sie Cloud-Anbieter in die Lage versetzt, eine Fülle KI-basierter Tools anzubieten. Alle führenden Cloud-Anbieter, darunter auch zahlreiche kleinere SaaS-Anbieter, bieten eine Auswahl an KI-optimierter Software.
Kunden greifen auf dieses hochmoderne Toolset zu, indem sie sich bei ihrem bevorzugten Cloud-Anbieter anmelden. Dadurch wird die Cloud im fortwährenden Wettlauf um Wettbewerbsfähigkeit noch unverzichtbarer.
Siehe auch:a0Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
Wie werden Cloud und KI Unternehmen verändern?
Die wahre Revolution in der Unternehmens-IT wird eintreten, wenn diese beiden leistungsstarken Technologien in größerem Umfang zusammenarbeiten. Dieser Prozess hat gerade erst begonnen.
Cloud, KI und die Demokratisierung der Technologie
Das wohl wichtigste Ergebnis der Kombination aus Cloud und KI wird eine stärkere Demokratisierung der Technologie. Leistungsfähige Technologiewerkzeuge werden nicht länger nur den wohlhabendsten Unternehmen zugänglich sein. Selbst ein junges Unternehmen kann mit Cloud- und KI-gestützten Werkzeugen beträchtliche Marktmacht erlangen, ohne über umfangreiche Finanzmittel zu verfügen.
Die Cloud selbst war schon immer eine große demokratisierende Kraft. Indem sie Rechenleistung zur Miete anbietet, ermöglicht sie kleinen Unternehmen, mit Konzernen zu konkurrieren, die über aufwendige Rechenzentren verfügen.
KI verstärkt diesen demokratisierenden Effekt durch Werkzeuge mit einem „Multiplikatoreffekt“. So können beispielsweise KI-basierte Automatisierung und maschinelles Lernen die Arbeit vieler Beschäftigter übernehmen.
Andererseits: Cloud und KI helfen den Megacaps
Auch wenn die Kombination aus Cloud und KI, wie oben erwähnt, die Demokratisierung der Technologie ermöglicht, gibt es noch eine andere Seite der Medaille.
Der Aufbau der fortschrittlichsten Cloud-KI-Implementierungen ist äußerst teuer. Er erfordert ein erfahrenes, sachkundiges Team, das Spitzengehälter verlangt, sowie einen langwierigen Prozess aus Architektur und kontinuierlicher Weiterentwicklung.
Doch sobald diese beeindruckende Plattform aufgebaut ist, ermöglicht sie einen Wettbewerbsvorteil, der den Markt übertrifft. Die Fähigkeit der größten Unternehmen, ein derart ausgefeiltes Werkzeugset einzusetzen, wird die Kluft zwischen den großen Akteuren und ihren bescheidener finanzierten Wettbewerbern weiter vergrößern. Im Grunde wird die Kombination aus KI und Cloud dazu führen, dass die Reichen reicher werden.
Im Grunde wird die Kombination aus KI und Cloud dazu führen, dass die Reichen reicher werden.
Die Zukunft von Cloud und KI
Wenn Cloud und KI zu einer Einheit verschmelzen, wird die Zukunft schwerer vorherzusagen. Die gemeinsame Entwicklung dieser beiden leistungsstarken Technologien könnte eine bemerkenswerte Vielfalt an Ergebnissen hervorbringen. Dennoch zeichnen sich in der Ferne einige wahrscheinliche Szenarien ab.
Die Cloud-KI-Fachkräftelücke
Diese neue Welt aus KI und Cloud wird eine große Zahl von Fachleuten erfordern, die sie kontinuierlich aufbauen und warten. Viele dieser Stellen werden lukrativ sein und fortgeschrittene Kenntnisse voraussetzen, häufig einschließlich Mathematik- und Informatikkenntnissen auf Hochschulniveau.
Hier zeigt sich die Fachkräftelücke in ihrer ganzen Härte. Sie ist ein Hindernis, das die IT seit Jahren plagt und bei dem kein Ende in Sicht ist. Das Problem hat zwei Seiten:
- Komplexität: Die IT-Branche hat sich in den vergangenen drei bis fünf Jahren explosionsartig in Richtung höherer Komplexität entwickelt. Cloud und KI haben dazu beigetragen, ebenso wie Edge Computing, Cybersicherheit und Fintech.
- Einführung: Die Einführung von Cloud, KI und verwandten Technologien hat zugenommen, obwohl auch ihre Komplexität gewachsen ist. Unternehmen erkennen, dass diese Technologien für ihre Strategie immer zentraler werden, und entsprechend steigen die Investitionen.
Die Herausforderungen der heutigen IT sind also nicht nur komplizierter geworden, sondern es gibt auch mehr davon.
Der Mangel an qualifizierten Fachkräften könnte das rasante Wachstum von Cloud und KI verlangsamen, doch auf absehbare Zeit wird es keinen Mangel an gut bezahlten offenen Stellen geben.
Supercloud und KI
Am Horizont zeichnet sich der Aufstieg der Supercloud ab, einer Abstraktionsebene für die Verwaltung von Multicloud-Umgebungen. Einige Experten sagen voraus, dass diese Verwaltungsebene letztlich die gesamte Unternehmens-IT umfassen wird. Die Supercloud wird alles verwalten – von unternehmenseigenen Rechenzentren bis hin zu weit entfernten Edge-Computing-Netzwerken.
KI ist der Motor der Supercloud. Die Multicloud von morgen zu verwalten, wird ohne die Unterstützung von KI bei unzähligen Automatisierungs- und Verwaltungsaufgaben unmöglich sein.
Die Supercloud wird beispielsweise KI einsetzen, um AWS, Azure und Google Cloud als eine Einheit zu verwalten. Supercloud-Administratoren werden sich bei der Anomalieerkennung, der prädiktiven Analyse und der allgemeinen Leistungsüberwachung auf KI verlassen.
KI vs. Cloud
Angesichts der rasanten Wachstumsrate der KI ist es wahrscheinlich, dass die KI die Cloud weitaus stärker prägen wird, als die Cloud die KI prägt.
Die Cloud bietet eine vielseitige Grundlage und einen Entwicklungszyklus, der immer fortschrittlichere Funktionen unterstützt. Doch KI ist selbstgenerierend, wie ChatGPT so eindrucksvoll demonstriert. Ihre Fähigkeit, ohne menschliche Eingaben zu iterieren, macht die KI zum wichtigsten einzelnen Werkzeug der Technologie – auch wenn sie auf die Unterstützung der Cloud angewiesen ist.
Wenn man die Wachstumskurve der KI 7 bis 10 Jahre in die Zukunft extrapoliert, ist die KI auf dem Weg, nahezu alle Bereiche des Unternehmens grundlegend umzugestalten, ganz zu schweigen von vielen Aspekten des menschlichen Lebens. Die ständige Skalierbarkeit der Cloud wird dabei eine integrale, eng verflochtene Rolle spielen.
Siehe auch: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz