Betriebsmodelle statt Plattformlogik Cloud und KI – das Wertschöpfungs-Dreamteam

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Künstliche Intelligenz kommt aus der Cloud, doch die Trainingsdaten werden aus guten Gründen gerne im Unternehmen behalten. Das passt zum Trend vielfältiger Betriebsmodelle. Bei Oracle richtet man sich auf diese Entwicklung ein. Die Zeit der einheitlichen Plattformlogik ist vorbei.

Cloud- und KI-Infrastrukturen prägen das IT-Geschehen. Doch mit welchen Konsequenzen? „Immer mehr Unternehmen verabschieden sich von einer einheitlichen Plattformlogik und setzen auf vielfältige Betriebsmodelle“, sagt Tobias Deml, Director Cloud Engineering und Technical Lead OCI, Oracle. Denn so werden sie regulatorischen Vorgaben, geopolitischen Entwicklungen und branchenspezifischen Anforderungen gerecht. Deml erklärt, wie sich Märkte verändern und welche Faktoren die Projekte die nähere Zukunft prägen.

Cloud-Modelle statt Standardarchitektur

Die Cloud-Landschaften europäischer Unternehmen werden vielfältiger, postuliert der Oracle-Manager. Public Clouds bestehen demnach parallel zu souveränen europäischen Angeboten, dedizierten Regionen für sensible Daten und hybriden Architekturen, die nahe an Produktionsstandorten oder Logistikknotenpunkten betrieben werden. „Vor allem in Branchen wie Industrie, Automotive und im öffentlichen Sektor wächst die Nachfrage nach Set-ups, die sowohl GPU-intensive Workloads ermöglichen als auch hohe Anforderungen an Datenschutz und Regulierung erfüllen“, sagt der Manager.

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Datenströme lokal verarbeiten

Gleichzeitig gewinnt laut dem Oracle-Manager der hybride Betrieb an Bedeutung, denn Echtzeitprozesse in Fertigung und Lagerlogistik erzeugen Datenströme, die lokal verarbeitet werden müssen. Unternehmen würden daher zentrale Cloud-Kapazitäten mit Edge- und On-premises-Komponenten kombinieren, um Latenz, Ausfallsicherheit und Datenhoheit sicherzustellen. Daraus entsteht eine neue Kernaufgabe für Dienstleistungen rund um IT: „Die bestehende Vielfalt soll ohne Zusatzaufwand für die Fachbereiche betrieben werden, während Sicherheitsstandards, Governance und FinOps-Modelle über alle Plattformen hinweg stabil funktionieren“, umreißt Deml den Trend.

Spezialisierte Domain- und Small-Language-Models

Folgt man den Thesen Demls setzt sich im KI-Bereich derzeit ein ähnliches Muster durch. Und das geht so: „Neben großen allgemeinen Modellen steigt die Bedeutung spezialisierter Domain- und Small-Language-Models, die branchentypische Terminologien präzise abbilden und regulatorische Anforderungen berücksichtigen.“ Dabei zählen Finanzdienstleister, der Gesundheitsbereich und regulierte Industrien zu den Treibern dieser Entwicklung.

KI rückt näher an die Fachanwendungen

Wesentlich sei zudem die Verschiebung hin zu KI-Funktionen, die in etablierte Anwendungen eingebettet sind. Unternehmen suchen nach Lösungen, bei denen KI nicht als separates Modul arbeitet, sondern zur integralen Komponente von Planung, Forecasting, Qualitätskontrolle und Entscheidungsunterstützung wird. Dies verändere auch die Anforderungen an die Infrastruktur: Offene Modellökosysteme und flexible Integrationsmechanismen werden zu zentralen Auswahlkriterien, da sie heterogene Modelllandschaften unterstützen und Innovation in bestehenden Systemen erleichtern.

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Von Piloten zu produktiven Kernprozessen

Der Cloud-Chefingenieur blickt auf die vergangenen Jahre zurück, die geprägt waren, von zahlreichen Pilotprojekten. Viele dieser Vorhaben haben zwar technische Machbarkeit demonstriert, fanden jedoch später keinen Eingang in den operativen Betrieb. „Fehlende Integration in Daten- und Prozesslandschaften, unklare Verantwortlichkeiten und unverbundene Initiativen führten häufig dazu, dass Potenziale nicht ausgeschöpft wurden“, so der Manager.

Konzentration auf das Wesentliche

Die nähere Zukunft steht im Zeichen der Operationalisierung: Unternehmen konzentrieren sich laut Deml auf wenige strategisch bedeutende Anwendungsfälle, die in zentrale ERP-, HCM-, Supply-Chain-, Transport- oder CX-Systeme eingebettet werden. Entscheidend seien der messbare Nutzen im Tagesgeschäft und die Fähigkeit, bestehende Arbeitsweisen zu unterstützen, statt sie zu fragmentieren. Die Nutzerakzeptanz rückt demnach in den Vordergrund: KI sei vielerorts verfügbar, doch ihr Erfolg hänge davon ab, wie Mitarbeiter mit neuen Funktionen umgehen und wie Führungsteams diesen kulturellen Wandel begleiten.

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Öffentlicher Sektor und Gesundheitswesen

Im öffentlichen Sektor und im Gesundheitswesen entstehen laut dem Technical Lead OCI (Oracle Cloud Infrastructure) besonders starke Impulse rund um digitale Akten, Vorgangsbearbeitung und patientennahe Prozesse, die in souveräner Infrastruktur verankert werden. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und rechtliche Sicherheit würden dort die Anforderungen an KI und Cloud dominieren.

Industrie und Automotive

Die Branchen Industrie und Automotive richten laut Deml ihre Architekturen auf produktionsnahe Einsatzszenarien aus. „Qualitätsgesicherte Fertigung, vernetzte Werke und resiliente Lieferketten basieren zunehmend auf hybriden Modellen mit enger Kopplung an Edge-Standorte“, so der Manager. Durch die lokale Nähe zu den Daten entstehen demnach neue Möglichkeiten, KI in Echtzeit in operative Prozesse zu integrieren.

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Finanzbranche

Finanzdienstleister wiederum setzen laut dem Oracle-Experten auf spezialisierte Modelle für Risiko, Compliance, Betrugsprävention und analytische Auswertungen. „Präzise Sprache, regulatorische Robustheit und Erklärbarkeit sind zentrale Kriterien, die die Auswahl künftiger KI-Modelle bestimmen“, kommentiert der Manager.

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Konsistenz als strategischer Vorteil

Unternehmen, die verschiedene Betriebsmodelle konsistent zusammenführen und KI-Funktionen eng in ihre Fachprozesse einbetten, werden einen klaren Vorsprung haben, so Deml. Die technologische Basis stehe bereit; nun gehe es um verlässliche Betriebsmodelle, klare Verantwortlichkeiten und eine Architektur, die Flexibilität zulässt, ohne Komplexität ausufern zu lassen – wie die von Oracle – lobt der Cloud-Spezialist die Lösungen seines Arbeitgebers. Denn im Hintergrund würden Cloud und KI zunehmend das Fundament betrieblicher Wertschöpfung bilden. Wettbewerbsvorteile entstehen laut Deml vor allem dort, wo Unternehmen diese Technologien nicht isoliert aufbauen, sondern pragmatisch in ihre Kernprozesse einbetten.