Technische
Voraussetzungen
Schaffung der notwendigen Infrastruktur für KI-Anwendungen.
TechnischeVoraus-
setzungen
Schaffung der notwendigen Infrastruktur für KI-Anwendungen.
Technische Voraussetzungen
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.
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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
Unsere Themenpatinnen und -paten
Unsere Themenpatinnen und -paten
Copyright © Fraunhofer AISEC
Prof. Dr. Claudia Eckert,
Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit (AISEC)
Institutsleiterin und Mitglied im Bayerischen KI-Rat
"Eine wichtige technische Voraussetzung für den Einsatz von KI ist, dass sie vor Manipulationen geschützt ist. Gleichzeitig kann KI auch bei der Absicherung sicherheitskritischer Systeme unterstützen, z.B. durch teilautomatisierte Sicherheitslösungen."
Copyright ©
Prof. Dr. Michael Felderer,
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
Direktor des DLR-Instituts für Softwaretechnologie
"Um den bestmöglichen Einsatz von KI-Systemen sicherzustellen, sind innovative Engineering-Methoden für deren Entwicklung und Validierung entscheidend. BAIOSPHERE bietet dafür hervorragende Vernetzungsmöglichkeiten."
Copyright © Sima Dehgani
Dr. Wieland Holfelder,
Google Germany
Vice President Engineering und Leiter Google Entwicklungszentrum und Mitglied im Bayerischen KI-Rat
"Wir möchten KI für alle nützlich und leicht zugänglich machen, damit alle Menschen und Unternehmen von ihren Möglichkeiten profitieren können."
Copyright ©
Alexander Thamm,
Alexander Thamm GmbH
CEO und Gründer
"In Zukunft wird es zwei Arten von Unternehmen geben: Die einen, die das Potenzial von KI erkennen und erfolgreich ausschöpfen – und die, die dem Wettbewerb nicht standhalten können. Nur diejenigen Unternehmen, die KI konsequent nutzen und weiterentwickeln stärken Deutschlands technologischen Fortschritt und können so einen wertvollen Beitrag zu einem technologisch unabhängigen Europa leisten. Genau hier setzt unsere Partnerschaft mit BAIOSPHERE an. Deutschlands Stärke liegt im Mittelstand, und den stärken wir gemeinsam mit dem Bavarian AI Network am Standort Bayern."
Weiterführende Informationen
Mehr Informationen zum KI-Kompass-Thema "Technische Voraussetzungen" finden Sie in unserem Download-Portal.
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Der BAIOSPHERE KI-KOMPASS
So funktioniert´s: Drehen Sie an den Pfeilen, um sich durch unsere zehn Fokusthemen zu navigieren. Mit einem Klick gelangen Sie jeweils auf die Unterseite mit weiterführenden Informationen und der Vernetzungsmöglichkeit mit Umsetzungspartnerinnen und Umsetzungspartnern aus dem großen BAIOSPHERE-Netzwerk.
Strategie
Eine strategische Planung sichert Wettbewerbsvorteile und beinhaltet die Festlegung von Zielen, die Identifizierung von Anwendungsfällen sowie die Integration von KI in die Gesamtstrategie des Unternehmens.
Daten
Daten sind die Grundlage für jedes KI-System. Ihre Qualität und Integrität bestimmen die Einsatzmöglichkeiten und die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen.
Ökosystem
In der KI-Nutzung und -Implementierung können Kooperationen viele Vorteile mit sich bringen. Ein starkes Ökosystem fördert Innovationen durch den Transfer von Wissen, Ressourcen und Technologien.
FINANZIERUNG und Förderung
Die Kosten zur Einführung von KI variieren zwischen kostenfreien Versionen und erheblichen Investitionen für Entwicklung eigener Lösungen. Um die Investitionslast zu mildern, gibt es verschiedene Fördermöglichkeiten.
Kultur und Mindset
Eine offene und lernbereite Unternehmenskultur ist grundlegend, um KI erfolgreich zu implementieren. Im Vordergrund steht das Ziel, Vorbehalte und Ängste abzubauen und die Belegschaft in den Transformationsprozess einzubeziehen.
Organisation
Der Einsatz von KI erfordert eine gut durchdachte Organisationsstruktur. Diese bildet das Fundament für die nachhaltige Entwicklung von KI-Technologien sowie die effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und interdisziplinären Teams.
Technische Voraussetzungen
Eine robuste und flexible Infrastruktur umfasst Hardware- und Softwarekomponenten, Netzwerkinfrastruktur und Entwicklungsprozesse, um KI-Modelle erfolgreich zu implementieren, zu trainieren, zu testen und zu nutzen.
Talente und Kompetenzen
Entwicklung und Integration von KI erfordern ein qualifiziertes Team und spezifische Kenntnisse. Dazu gehören sowohl technische Fähigkeiten als auch strategisches und infrastrukturelles Verständnis.
Recht und Regulation
Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Standards ist für die Nutzung von KI essenziell. So sind mit dem EU AI Act Vorgaben für die KI-Lösungen geschaffen worden, die in allen EU-Staaten bei Erstellung und Nutzung von KI gelten werden.
Ethik
Ethik in der KI umfasst die Umsetzung moralischer Grundsätze, um den Nutzen von KI realisieren zu können und Risiken zu reduzieren. Themen wie Transparenz, Fairness und die Vermeidung von Bias, Erklärbarkeit und Datenschutz sind wesentlich in diesem Kontext.