Künstliche Intelligenz aus der Cloud
KI als neues Werkzeug für Unternehmen
Künstliche Intelligenz (KI) hat in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens Einzug gehalten. Sie reicht von Gesichtserkennung auf Smartphones bis hin zu intelligenten Chatbots und industriellen Anwendungen wie der Überwachung von Maschinenkomponenten oder der Vermeidung von LKW-Leerfahrten in der Logistik. Obwohl viele Unternehmen in Deutschland KI als zukünftige Schlüsseltechnologie erkennen, nutzen nur 8 % der Unternehmen KI bereits aktiv im täglichen Betrieb. Die Gründe hierfür sind vielfältig, darunter der Mangel an Fachkräften, finanzielle Beschränkungen oder schlichtweg Zeitmangel.
Hoher Ressourcenbedarf als Herausforderung für Unternehmen
Eine Herausforderung bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der hohe Ressourcenbedarf, insbesondere in den frühen Phasen eines Projekts. Die erforderliche Hardware, vor allem Grafikprozessoren (GPUs), die für KI-Operationen unerlässlich sind, kann für kleinere und mittlere Unternehmen teuer und schwierig zu beschaffen sein, auch aufgrund steigender Kosten und Lieferengpässen.
Eine Lösung für dieses Problem kann die Nutzung von Cloud-Diensten sein. Denn viele Cloud-Anbieter bieten mittlerweile KI-Funktionen an, die Unternehmen bei der Implementierung und täglichen Anwendung unterstützen. Unternehmen profitieren von der Flexibilität der Cloud, da sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zahlen und bei Bedarf auf leistungsstarke GPU-Rechenkapazitäten zugreifen können. Dazu nutzen einige Unternehmen auch hybride Cloud-Modelle, bei denen sensible Daten in einer privaten Cloud gespeichert und Ressourcen und Algorithmen aus der öffentlichen Cloud bezogen werden.
KMU den Einstieg mit Tools und Vorlagen erleichtern
Neben der Bereitstellung notwendiger Ressourcen nach Bedarf bieten Cloud-Anbieter auch Werkzeuge und Vorlagen, die den Einstieg in die KI-basierte Datenanalyse erleichtern. Beispielsweise können Unternehmen vorkonfigurierte Umgebungen für die Datenanalyse nutzen oder auf Tools zur Datenaufbereitung zugreifen, um die Datenqualität zu verbessern.
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von KI in der Industrie ist die Überwachung von Maschinen und Sensoren, etwa beim s. g. Edge Computing. Durch das Training mit Daten kann eine KI-Lösung Datenmuster schneller erkennen, die den normalen Betrieb einer Maschine beschreiben. Bei Abweichungen von diesen Mustern kann die KI mögliche Störungen frühzeitig erkennen und vorhersagen. Um effektives Training zu gewährleisten, ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend. Hier können Cloud-Tools helfen, die Datenqualität zu verbessern.
KI im Rechenzentrum
Ein weiteres Beispiel ist die Automatisierung von Rechenzentren mit KI. gridscale hat eine Lösung entwickelt, die Anomalien in der Cloud-Umgebung erkennt und darauf automatisch reagiert. Die KI überwacht beispielsweise den CPU-Verbrauch und kann bei Auffälligkeiten entsprechende Maßnahmen ergreifen, um Störungen zu vermeiden.
Fazit
Viele, vor allem kleine und mittelgroße Unternehmen, hadern mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz – wenig verwunderlich, ist die Implementierung meist aufwändig und kostenintensiv. Doch die Möglichkeiten, die diese Lösungen bieten, sind groß und langfristig wird ihr Einsatz direkt über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheiden. Künstliche Intelligenz sollte also nicht als Trend, sondern als Chance für Unternehmen gesehen werden. Cloud-Dienste können mit ihren skalierbaren Lösungen helfen, den Einstieg zu erleichtern, Kosten zu sparen und so die Potenziale von KI-Lösungen voll nutzbar zu machen.