Technische Voraussetzungen

Eine robuste und flexible Infrastruktur ist entscheidend, um KI-Lösungen effizient zu unterstützen. Dies umfasst sowohl die Hardware- und Softwarekomponenten, die Netzwerkinfrastruktur, als auch Entwicklungsprozesse, die notwendig sind, um KI-Modelle zu implementieren, zu trainieren, zu testen und zu nutzen. 

Für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist eine durchdachte und skalierbare Infrastruktur entscheidend. Diese Infrastruktur bildet das Gerüst jeder KI-Anwendung, indem sie die nötige technische Grundlage für die Entwicklung, Integration und den Betrieb von KI-Systemen bereitstellt. Die Wahl zwischen verschiedenen verfügbaren Technologielösungen und eine gute interne Abstimmung mit den IT-Zuständigen sind dabei von zentraler Bedeutung.

Integration von Technologien und Abstimmung zwischen Abteilungen

Die Zusammenarbeit zwischen IT und den Fachbereichen ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die gewählte Technologie die Unternehmensziele unterstützt. Infrastrukturen müssen so gestaltet sein, dass sie als Katalysator für KI-Anwendungen fungieren können. Das bedeutet, dass bestehende Systeme auf den neuesten Stand gebracht und neue Technologien reibungslos integriert werden müssen.

On-Premises- vs. Cloud-basierte Lösungen

Unternehmen stehen vor der Wahl, ob sie ihre KI-Anwendungen On-Premises oder in der Cloud betreiben. Während On-Premises-Lösungen, bei denen die Software und die Daten auf unternehmenseigenen Servern gespeichert werden, teilweise mehr direkte Kontrolle bieten und oft als sicherer gelten, bieten moderne Cloud-Lösungen mittlerweile deutlich höhere Sicherheitsstandards. Cloud-basierte Lösungen setzen auf umfassende, weltweit bewährte Sicherheitsprotokolle, kontinuierliche Updates und spezialisierte Teams, die Sicherheitslücken schneller identifizieren und beheben können. Auch punkten sie mit Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, da Ressourcen wie Rechenleistung bedarfsorientiert angepasst und Kosten nach Nutzung abgerechnet werden.

Entscheidung zwischen Marktlösungen und Individuallösungen

Ein weiterer wichtiger Entscheidungspunkt ist, ob man auf KI-Produkte, die auf dem Markt verfügbar sind, zurückgreift oder eigene Lösungen entwickelt. Marktlösungen wie beispielsweise ChatGPT von OpenAI oder Google Cloud Gemini sind oft schnell einsetzbar und für Anwendungen geeignet, die wenig Individualisierung brauchen. Die Basisversionen sind oft kostenlos und benötigen lediglich eine Internetverbindung, für sensible Daten müssen jedoch spezielle Vorkehrungen getroffen werden, die von den Cloud-Anbietern aber auch zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz von KI-Produkten in der Vollversion bietet zudem den Vorteil, dass Unternehmen ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand von kontinuierlichen Updates, neuesten Entwicklungen und hohen Individualisierungsmöglichkeiten profitieren. Dadurch können sie schneller und kosteneffizienter auf Marktveränderungen reagieren und Innovationen vorantreiben. 

Die Entwicklung eigener KI-Lösungen hingegen erfordert umfangreiches technisches Know-how und eine robuste IT-Infrastruktur, also eine technische Umgebung mit zuverlässiger Hardware, flexibler Skalierbarkeit und starken Sicherheitsmaßnahmen, die kontinuierlich überwacht werden.

Anpassung an Unternehmensbedürfnisse

Die konkreten technischen Voraussetzungen variieren je nach Art, Größe und Ambition des Unternehmens. Nicht jeder Betrieb verfügt über eine eigene IT-Abteilung und manche Unternehmen können zunächst mit einfacheren Insellösungen beginnen. Diese automatisieren spezifische Aufgaben und schaffen so einen unmittelbaren Mehrwert, ohne eine komplexe technische Infrastruktur zu erfordern.

Für Unternehmen mit umfassenden Bedürfnissen ist es jedoch wichtig, eine Infrastruktur zu schaffen, die eine nahtlose Integration, Entwicklung und Skalierung von KI-Systemen ermöglicht. Diese Infrastruktur sollte so ausgelegt sein, dass sie über isolierte Lösungen hinausgeht und eine ganzheitliche Datenzugriffsmöglichkeit innerhalb des Unternehmens bietet. Dadurch wird auch die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen wie zum Beispiel Datenbanken und Datenanalyseplattformen erleichtert, was neue Möglichkeiten der Datenanalyse und -nutzung eröffnet und somit die Effizienz steigert.

Saas, No-Code- und Low-Code-Plattformen

Für Unternehmen, denen weniger finanzielle und personelle Ressourcen für KI-Lösungen zur Verfügung stehen, bieten SaaS- (Software as a Service), No-Code- oder Low-Code-Plattformen eine praktikable Alternative. SaaS-Plattformen bieten sofort einsatzbereite, voll funktionsfähige Software-Anwendungen über das Internet an, mit umfangreichen Funktionen aber eingeschränkten Anpassungsmöglichkeiten. No-Code-Plattformen bieten vorgefertigte Bausteine und visuelle Schnittstellen zur Entwicklung von Anwendungen. Manuelles Programmieren ist hier nicht nötig. Low-Code-Plattformen bieten eine Mischung aus vorgefertigten Bausteinen und geringfügigem manuellem Code, um komplexere Anwendungen zu programmieren. Beide Plattformarten ermöglichen es auch Personen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse, KI-Anwendungen und Automatisierungen zu erstellen und anzupassen, was die digitale Transformation beschleunigt und den Einstieg in KI vereinfacht.

Eine sorgfältige Planung und die Auswahl der richtigen Technologien und Methoden sind entscheidend, um die Vorteile von KI vollständig nutzen zu können und die Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Insbesondere Cloud-basierte Lösungen bieten zahlreiche Vorteile – von Kosteneffizienz bis hin zu Skalierbarkeit, Flexibilität und Sicherheit. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, schaffen die Grundlage für nachhaltigen Erfolg in der digitalen Zukunft.

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