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5 Erfolgsfaktoren für größtmögliche Effizienzgewinne KI als integraler Bestandteil des IT-Stacks

Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

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Vom Einsatz Künstlicher Intelligenz erhoffen sich Unternehmen Produktivitätsvorteile. Für Effizienzgewinne muss KI jedoch nahtlos in die IT-Infrastruktur integriert werden – vom Back End bis zu den Anwendungen. Oracle präsentiert hierfür fünf Erfolgsfaktoren.

Oracle zufolge schöpfen reine Punktlösungen, wie sie die meisten Unternehmen einsetzen, die enormen KI-Potenziale bei Weitem nicht aus.(Bild: Oracle)
Oracle zufolge schöpfen reine Punktlösungen, wie sie die meisten Unternehmen einsetzen, die enormen KI-Potenziale bei Weitem nicht aus.
(Bild: Oracle)

Der Paradigmenwechsel zu einem ganzheitlichen KI-Ansatz ist bereits in vollem Gange. Anstatt isolierte Tools zusammenzufügen, setzen immer mehr Unternehmen auf Partner für eine Komplettlösung aus einer Hand – von der Infrastruktur bis zu den Anwendungen. „Was Unternehmen benötigen, sind generative KI-Fähigkeiten und Use Cases, die sich unmittelbar auf die Geschäftsergebnisse auswirken“, betont Greg Pavlik, SVP für Oracle Cloud Infrastructure. „KI-Modelle müssen auf die Daten und das spezifische geistige Eigentum des Unternehmens zugeschnitten sein, um Ergebnisse zu liefern, die nur ein vertrauter Lösungspartner bieten kann.“

Oracle nennt fünf zentrale Erfolgsfaktoren eines durchgängigen KI-Ansatzes:

  • 1. Leistungsstarke cloudbasierte Infrastruktur als Basis für KI-Workloads: Cloud-Lösungen sollten eine skalierbare und hochperformante Umgebung für rechenintensive KI-Modelle und -Anwendungen liefern. Die Cloud-Architektur erlaubt es zudem, Ressourcen bei Bedarf dynamisch bereitzustellen.
  • 2. Nahtlose Integration generativer KI von der Datenbank bis zu SaaS-Anwendungen: Generative KI-Funktionen sollten sich übergreifend in Datenbank-, Analyse- und Anwendungsportfolio einbetten lassen. So werden KI-Fähigkeiten reibungslos in bestehende Workflows und Prozessketten integriert.
  • 3. Verfügbarkeit in der Public Cloud sowie On-Premises mit Dedicated Regions: Neben der Public Cloud besteht auch die Möglichkeit, KI-Dienste in kundeneigenen Rechenzentren über Dedicated Regions bereitzustellen und mit lokalen Daten und Systemen zu verknüpfen.
  • 4. Strikte Datensicherheit durch Dedicated Deployments ohne Daten-Sharing: KI-Modelle lassen sich als dedizierte Instanzen auf abgeschlossener Infrastruktur bereitstellen, ohne Daten mit Dritten zu teilen. So bleiben sensible Unternehmensdaten stets unter Kontrolle.
  • 5. Branchenspezifische KI-Modelle mit effizienter Anpassungsmöglichkeit:: Im Idealfall sind Modelle für typische Anwendungsfälle in Unternehmen vorkonfiguriert. Sie können durch Finetuning auf Branchendaten oder Unternehmenswissen schnell für den produktiven Einsatz optimiert werden.

Mithilfe von Komplettplattformen könnten Unternehmen von einem lückenlosen KI-Erlebnis profitieren und KI-Vorteile wie kontextsensitive Datenanalysen, automatisierte Dokumentenerstellung oder Natural Language Queries voll ausschöpfen. Dabei seien Datenschutz und -sicherheit jederzeit gewährleistet.

„Unser durchgängiger Lösungs-Stack aus Infrastruktur, integrierten KI/ML-Datenbanken und generativem KI-Service ist einzigartig. Und das ist erst der Anfang“, resümiert Pavlik. Dieser ganzheitliche Ansatz liefere Unternehmen eine Basis, um die vollen Potenziale einer KI-gestützten Transformation zu heben – von optimierten Modellen bis zu produktivitätssteigernden Anwendungen.

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