Künstliche Intelligenz ist nicht Skynet „Kollege KI“ oder „Wie ich lernte, die KI zu lieben“

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Die EU hat vor Kurzem den Artificial Intelligence Act angekündigt. Doch welchen Nutzen können Unternehmen aus KI ziehen und in welchen Bereichen lohnt sich der Einsatz? Auch die zugrunde liegende IT-Infrastruktur wirft weiterhin viele Fragen auf.

Der Artificial Intelligence Act soll Organisationen in Europa einen klaren Rahmen bieten, in dem sie sich als Vorreiter positionieren können. Insbesondere mittelständische Unternehmen sollen vom Trend-Thema KI profitieren können, so die Idee hinter dem Gesetz.

Die Details befinden sich gerade noch in der Ausarbeitung, trotzdem steht jetzt schon fest: Der AI-Act wird die Nutzung Künstlicher Intelligenz maßgeblich beeinflussen. Gerade deutsche mittelständische Unternehmen werden vom AI-Act profitieren können, da er die Anwendung von KI transparenter und geregelter gestalten wird.

Insbesondere beim Thema Sicherheit wird das Gesetz Anbietern von KI-Technologien und -Lösungen klare Regeln an die Hand geben. Auf lange Sicht hilft es also auch, Datenschutz und Sicherheit voranzutreiben.

Vorurteile gegenüber der KI

Aktuellen Umfragen und Studien zufolge haben deutsche Unternehmen erkannt, dass es sich bei der KI um eine Technologie mit hohem Potenzial für die Zukunft handelt: Zwei Drittel der Entscheider, die im Rahmen einer Bitkom-Studie zur Nutzung der KI befragt wurden, gaben an, KI sei die in ihren Augen wichtigste Zukunftstechnologie.

Hinsichtlich Verbreitung und tatsächlicher Nutzung allerdings ergibt sich ein anderes Bild: Nur acht Prozent der befragten Unternehmen nutzen heute schon KI-Technologien aktiv im Geschäftsalltag. Eine mögliche Erklärung für die Diskrepanz: Organisationen wissen zwar um den Wert, den KI bietet, es fehlt aber an entsprechendem Know-how und passenden Infrastrukturen sowie Fachkräften, die die Thematik kennen.

Auch nach Inkrafttreten des Gesetzes werden die Hürden, die eine KI-Nutzung in Unternehmen erschweren, bestehen bleiben. Vor allem kleinere Unternehmen können nicht auf Anhieb performante und skalierbare IT-Infrastrukturen aufbauen. Einrichtung und Betrieb KI-optimierter Hardware belastet besonders am Anfang die Budgets, wenn es um das Training von Algorithmen und den Betrieb der Analytics-Systeme geht. Zudem bedarf es geschulten Personals, das Implementierung, Betrieb und Wartung der Infrastrukturen übernimmt.

Die Hardware für KI besteht aus GPUs, die im Gegensatz zu CPUs parallelisiert und bandweitenoptimiert ist, und liefert die für KI-Anwendungen nötige Rechenleistung. Besonders der akute Chipmangel und Lieferengpässe stellen für Unternehmen, die eine eigene KI-optimierte Infrastruktur aufbauen wollen, ein Problem dar.

Wie die KI aus der Cloud hilft

Unternehmen, die Künstliche Intelligenz für eigene Anwendungen nutzen wollen, gleichzeitig aber nicht die Kapazitäten haben, um eigene IT-Infrastrukturen aufzubauen oder zu erweitern, können auf Cloud Provider zurückgreifen. Diese helfen besonders kleineren Unternehmen dabei, KI sicher und effizient einzusetzen, ohne dabei die eigene Rechenleistung teuer ausbauen zu müssen. Sie helfen Unternehmen bei der Implementierung, dem Roll-out, der täglichen Anwendung sowie der Cybersicherheit, sodass unternehmensinterne IT-Fachkräfte sich um die eigentlichen Anwendungen sowie deren Weiterentwicklung kümmern können.

Die Cloud-Frage: privat, public oder hybrid?

Die Cloud wird immer beliebter: Laut einer IDC-Studie aus dem Jahr 2019 nahmen 61 Prozent der befragten Unternehmen cloudbasierte KI-Dienste in Anspruch, 43 nutzten die Private Cloud. Die Beliebtheit dürfte heute, in Anbetracht der gewachsenen Cloudnutzung, deutlich höher sein (vgl. BITKOM-Studie).

In Deutschland sind besonders Private-Cloud-Modelle beliebt, allerdings bieten sich für KI-Anwendungen eher Public Clouds an: Sie sind deutlich flexibler, was die Skalierung von Arbeitsspeicher, Rechenleistung und dauerhaftem Speicher angeht. Wird die öffentliche mit einer privaten Cloud kombiniert, können Unternehmen ihre wertvollsten Daten in einer eigenen Cloud unterbringen, während sie für ihre KI-Anwendungen auf die hohe Skalierbarkeit der Public Cloud zurückgreifen können.

Allerdings bietet die Public Cloud auch in puncto Sicherheit Vorteile gegenüber dem privaten Modell: Setzen Cloud-Provider auf Rechenzentren in Europa und – besser noch – in Deutschland, unterliegen sie den strengen hiesigen Datenschutzbestimmungen.

KI benötigt gute Trainingsdaten

KI bzw. maschinelles Lernen basieren auf zwei Grundpfeilern: Trainings-Daten für Modelle sowie Daten für die Berechnung auf Basis statistischer Algorithmen. Sind beide Datenbasen in ausreichender Qualität vorhanden, stellen KI-Anwendungen für Unternehmen keine unbezwingbare Hürde mehr dar und sie sind genauso händelbar wir klassische Anwendungen.

Genutzte Daten liegen dabei in verschiedenen Formen vor:

• relationalen Datenbanken

• unstrukturierte Daten, die als Binärobjekte gespeichert sind

• Notizen in NoSQL-Datenbanken

• Rohdaten aus Datalakes

Aufgabe des Algorithmus ist es, diese zu konsolidieren und auszuwerten. Damit die folgenden Berechnungen optimale Ergebnisse liefern, benötigen sie CPUs und GPUs als Hardware. GPUs sind im Moment, beispielsweise aufgrund von Lieferengpässen deutlich teurer als CPUs.

Cloud-Provider bieten deshalb GPU-gestützte VMs und Container häufig per Pay-by-Use-Modell an – Kosten fallen nur für Ressourcen an, die tatsächlich in Nutzung sind. Zusätzliche Rechendienste wie Batch-Verarbeitung, Container-Orchestrierung und Serverless Computing werden zur Parallelisierung und Automatisierung von maschinellen Lernaufgaben eingesetzt.

Zudem stellen Public Cloud-Anbieter APIs und andere Dienste bereit, mit denen Programmiererinnen und Programmierer Software erstellen oder mit externen Systemen interagieren können. Hierzu gehören beispielsweise Cognitive-Computing-APIs wie Vision, Sprache, Übersetzung, Textanalyse und Suche, die sich mit einem API-Aufruf einfach in Anwendungen integrieren lassen.

Fazit: KI ist die Zukunft, muss aber nicht teuer sein

Unternehmen, die wettbewerbsfähig in die Zukunft gehen wollen, werden um den Einsatz von KI-Technologien nicht herumkommen. Reichen eigene Budgets und Mitarbeiterressourcen nicht aus, sollten sich Unternehmen mit den Möglichkeiten beschäftigen, die SaaS- und Cloud-Anbieter bieten: Diese können als Partner im Rahmen einer Public Cloud-Struktur die Basis für die Entwicklung und Nutzung sicherer KI-Anwendungen liefern. Zusammen mit den Vorteilen in Sachen Transparenz, die der AI-Act mit sich bringen wird, brauchen Unternehmen KI nicht zu fürchten – und werden sie im Laufe der Zeit als wertvolle Ergänzung ihres Angebots lieben lernen.

* Henrik Hasenkamp ist CEO von gridscale.

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