Künstliche Intelligenz (KI) verändert Geschäftsabläufe – von der Netzwerkfehlerbehebung und Cybersicherheit bis hin zu Kundenservice und Kommunikation. Da Investitionen in KI neue Höchststände erreichen, müssen Unternehmen deren Vorteile gegen Kosten, Umweltauswirkungen, ethische Bedenken und Herausforderungen bei der Umsetzung abwägen.
Der globale Systemintegrator World Wide Technology (WWT) veranstaltete kürzlich einen Tech-Talk mit Führungskräften von Cisco, Intel und NetApp, um zentrale Überlegungen zur Einführung von KI in Unternehmen zu erörtern. Sie untersuchten verschiedene Optionen für KI-Investitionen und skizzierten eine effektive Strategie für KI-Investitionen. Dazu gehörten Möglichkeiten, die Qualifikationslücke im Bereich KI zu schließen, sowie Maßnahmen, um Sicherheit und Nachhaltigkeit in eine KI-Strategie zu integrieren. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Diskussion.
Abläufe transformieren und Sicherheit/Datenschutz durch KI-Investitionen verbessern
Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die betriebliche Effizienz und Sicherheit sind erheblich, und ihre Anwendungsmöglichkeiten vielfältig. Cisco nutzt KI für die Sicherheit durch prädiktive Analysen und Mustererkennung. Diese Anwendung von KI ermöglicht es Cisco, potenzielle Cyberbedrohungen proaktiv zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten können. Durch die Analyse von Datenmustern und die Erkennung von Anomalien ermöglicht Ciscos KI-gestützter Sicherheitsansatz schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Abwehr von Bedrohungen in Netzwerken.
NetApp konzentriert sich auf die ethische Nutzung von KI und deren Bereitstellung zur Verbesserung der Sicherheit, insbesondere beim Schutz geistigen Eigentums (IP) und sensibler Daten. Das Unternehmen untersagt die Nutzung öffentlicher generativer KI-Dienste innerhalb des internen Netzwerks und hat eine eigene sichere Version entwickelt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten von NetApp und seinen Kunden geschützt bleiben.
„Wenn ich mir Twitter, Facebook und Instagram ansehe, befürchte ich, dass KI als Waffe eingesetzt werden kann“, sagte Paras Kikani, Senior Director of Solutions Engineering bei NetApp. „Wir müssen also verantwortungsvoll handeln und sicherstellen, dass wir KI nicht nur auf die richtige Weise implementieren, sondern uns gleichzeitig auch schützen. Das geistige Eigentum, über das Sie alle verfügen, darf einfach nicht in die Öffentlichkeit gelangen.“
Intel arbeitet mit Partnern zusammen, um große, branchenspezifische Sprachmodelle zu entwickeln, die auf bestimmte Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Fertigung zugeschnitten sind. Ziel ist es, KI intuitiv und praxisnah zu gestalten und sich auf reale Probleme sowie auf Bereiche zu konzentrieren, in denen Kunden tatsächlich Lösungen benötigen.
So haben sich beispielsweise die Boston Consulting Group (BCG) und Intel zusammengeschlossen, um ein KI-Modell zu entwickeln, das mit den vertraulichen Daten von BCG aus mehr als 50 Jahren trainiert wurde. BCG-Mitarbeiter können nun mithilfe eines Chatbots, der auf KI-Hard- und -Software von Intel basiert, Informationen abrufen und zusammenfassen, die zuvor nur schwer auffindbar waren, während die Daten vertraulich bleiben.
Auch Cisco geht vorsichtig vor und rät von der Nutzung öffentlicher generativer KI-Dienste ab. So verfügt Cisco über eine eigene interne KI-Plattform, die auf den Azure-KI-Funktionen von Microsoft aufbaut. Dies spiegelt einen breiteren Trend wider, den Cisco bei seinen Kunden beobachtet hat. Finanzdienstleister stehen KI tendenziell skeptisch gegenüber, während Fertigungsunternehmen ihr offener begegnen. Cisco ist der Ansicht, dass es entscheidend ist, Mitarbeitern praktikable und sichere Alternativen zu öffentlichen KI-Tools bereitzustellen.
„Man kann nicht einfach Nein sagen“, erklärte Eric Knipp, Ciscos Vice President of Systems Engineering für Amerika. „Genau wie bei der Sicherheit werden sie Wege finden, die Vorgaben zu umgehen, wenn man es ihnen schwer macht. Stattdessen sollte man ihnen ein Tool geben, mit dem sie arbeiten können und das durch die eigenen internen Richtlinien abgesichert ist.“
Die vollständige Diskussion der Tech-Führungskräfte über KI-Investitionen finden Sie auf der WWT-Seite.
Nachhaltigkeits- und Kostenüberlegungen für die Bereitstellung von KI
Branchenführer sind sich der Herausforderungen für die Nachhaltigkeit sehr bewusst, insbesondere des hohen Energieverbrauchs, der mit generativer KI verbunden ist. Sie erfordert in einer Zeit, in der der Trend zu geringerem Stromverbrauch und kleineren, hybriden Umgebungen geht, umfangreiche Stellflächen und Kühlung.
Unternehmen laufen Gefahr, sich übermäßig für KI-Investitionen zu begeistern und sie einzuführen, ohne ihren Zweck oder ihre Auswirkungen auf die Umwelt vollständig zu verstehen. Eine Strategie für KI-Investitionen muss daher Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz berücksichtigen.
„GenAI ist nicht gerade eine umweltfreundliche Technologie. Eine ChatGPT-Suche verbraucht etwa 100-mal mehr Energie als eine typische Google-Suche. Wenn wir darüber nachdenken, diese Arten von Lösungen in die Umgebungen unserer Kunden oder in unsere Unternehmensumgebungen zu integrieren, müssen wir uns der möglichen Auswirkungen bewusst sein“, sagte Knipp.
Die Implementierung von KI ist aufgrund des Bedarfs an leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs), Hochleistungsspeichern und umfangreichen Datensätzen kostspielig. Diese Ausgaben auszugleichen, setzt die ohnehin knappen IT-Budgets zusätzlich unter Druck. Laut Kikani muss KI ihren Wert unter Beweis stellen, indem sie „das Kerngeschäft unterstützt“ – durch die Generierung von Umsatz, die Förderung des Wachstums, die Verringerung von Risiken, die Senkung von Kosten oder die Optimierung des Ressourceneinsatzes. Es ist wichtig, KI umfassend zu verstehen – einschließlich ihres vorgesehenen Zwecks und der Frage, wie sie möglichst effizient, effektiv, verantwortungsvoll und sicher eingesetzt werden kann.
„Alle sind so fasziniert von KI, dass wir uns vorschnell darauf einlassen, ohne wirklich zu verstehen, was KI ist. Sie ist ein Werkzeug. Sie ist ein Hammer, sie ist ein Nagel. Sie wird nicht alles ersetzen“, sagte Travis Palena, Intels Global Channel Sales Director für Rechenzentren und KI.
Arbeitskräfte der Zukunft: Die Qualifikationslücke schließen
Menschen, die jahrelang in bestimmten Rollen gearbeitet haben, müssen sich nun an neue Anforderungen und Technologien anpassen, wie die jüngsten Entlassungen bei großen Technologieunternehmen zeigen. Cisco, Intel und NetApp erkennen den branchenweiten Bedarf an Ausbildungsprogrammen, Praktika und Bildungsinitiativen, um die nächste Generation technologieversierter Fachkräfte zu fördern.
NetApp beispielsweise bietet ein Programm namens Sales, Support and Services (S3) Academy an, das Hochschulabsolventen und Menschen mit einigen Jahren Berufserfahrung Schulungen bietet. NetApp erkennt jedoch auch die Bedeutung kontinuierlichen Lernens für Berufstätige in der Mitte ihrer Karriere an, damit diese in der schnelllebigen Technologiewelt von heute erfolgreich sein können.
„Als Teil unserer unternehmerischen Verantwortung müssen wir Programme aufbauen, die nicht nur Berufseinsteiger unterstützen, sondern auch Menschen, die seit 5 bis 10 Jahren in der Branche tätig sind und bisher keine Gelegenheit hatten, etwas Neues zu lernen“, sagte Kikani.
Cisco begegnet der Qualifikationslücke mit seinem bestehenden Network-Academy-Programm und rekrutiert Menschen, die möglicherweise keinen vierjährigen Hochschulabschluss haben, aber relevante technische Fähigkeiten erlernen können. Diese Initiative spiegelt eine breitere Perspektive auf die Talentgewinnung und den Wert wider, über herkömmliche Absolventen mit vierjährigem Hochschulabschluss hinauszublicken. SkillBridge des US-Verteidigungsministeriums ist ein Beispiel für ein Programm, das Veteranen beim Übergang in Tätigkeiten in Unternehmen unterstützt. Cisco hat über dieses Programm bisher mehr als 120 Veteranen eingestellt.
Fazit: KI-Investitionen
Entscheidungen über Investitionen in KI sind komplex und herausfordernd. Indem sie sich jedoch auf Berufseinsteiger, nicht traditionelle Talentpools und Veteranen konzentrieren, haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Rekrutierungsstrategien zu erweitern und in die derzeitige Belegschaft zu investieren, um den Herausforderungen sich schnell entwickelnder Technologien wie KI zu begegnen.