Die Zukunft der künstlichen Intelligenz ist jetzt!

Was ist neben Fachwissen noch notwendig, damit KI im eigenen Unternehmen erfolgreich eingesetzt werden kann?
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Wer eine starke KI will, wer wirkliche Mehrwerte erzielen will, der braucht Performance. Für künstliche Intelligenz ist Performance alles. Besonders wichtig: Bandbreite, Compute-Power, Memory und Storage sowie Konzepte für Software-Optimization. Die große Herausforderung dabei: eine einfachere, schnellere und kostengünstigere Methode, um KI-Anwendungen zu planen und bereitzustellen. Ziel sollte es sein, eine integrierte Soft- und Hardware-Architektur bereitzustellen, die die Komplexität der Bereitstellung von Big-Data-Analytics und KI-Infrastrukturen sowie -Anwendungen reduziert und die Nutzung des wertvollen Rohstoffs, namentlich Daten, erleichtert. Diese Informationsarchitektur beinhaltet sowohl Lösungsbestandteile aus der Cloud, aus eigenen Rechenzentren, versteht sich als offene hybride Umgebungen, die erweiterbar, das heißt hoch skalierbar, sind. Eine solche Architektur inkludiert KI-Frameworks und -Archive, die mit den benötigten Rechen-, Netzwerk- und Speicherkapazitäten eine Einheit bilden. Dieser Ansatz ermöglicht ein umfassendes Datenmanagement und die notwendige Flexibilität.

Was bleibt?

KI ist nicht neu; es gibt sie quasi seit den 80er-Jahren des vergangenen Jahrhunderts – den Begriff an sich gibt es seit über 60 Jahren. Lediglich die Geschwindigkeit, eine ständige Verbesserung der Algorithmen und die allgemeine technische Reife haben zu einer rasanten Zunahme und Verbreitung geführt. Und dazu, dass KI unser Leben bereits verändert, indem sie ständig Dinge automatisiert oder vereinfacht: Ein Beispiel ist das Entsperren des Telefons durch Gesichtserkennung. Die Grenzen dessen, was momentan im Bereich der Künstlichen Intelligenz und der angrenzenden Themenfelder möglich ist, verschieben sich gewaltig. Für Privatpersonen bedeutet KI eine Erleichterung im Alltag. Für Firmen bedeutet KI einerseits hohe Kosteneinsparungen. Was aber viel wichtiger ist: KI ist die Grundlage für neue Geschäftsmodelle.

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Die Verwendung von Big Data, Analytics und Machine Learning, um neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen oder die Effizienz zu steigern, bietet erhebliche Chancen. Doch wenn diese Umgebungen in einem hybriden Cloud-Modell eingesetzt werden, kann es zu komplex sein, die Systeme zu implementieren. Es kann schwer sein, die notwendigen Talente zu finden, und angesichts eines sehr dynamischen Software-Anwendungsökosystems unflexibel.

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