Ratgeber

Künstliche Intelligenz als Geschäftsmodell: Wie Unternehmen sie einsetzen können

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Damit haben Unternehmen die Basis, um eine Anforderungsliste für ihre KI-Infrastruktur zusammenzustellen. Die Checkliste sollte unter anderem folgende Punkte unbedingt beantworten können:

  • Unterstützt sie gängige KI-Frameworks? Kann die Infrastruktur KI-Applikationen, die auf gängigen KI-Frameworks wie Tensorflow, Caffe, Theano oder Torch laufen, genauso unterstützen wie Web-Applikationen oder Backend-Prozesse? Eine Infrastruktur sollte sich nicht nur auf ein KI-Framework beschränken, sondern im Interesse von Entwicklern ein möglichst gro.zügiges Portfolio abdecken. Bietet sie eine GPU-optimierte Umgebung? Stellt die Infrastruktur GPU-Umgebungen bereit, um dank schneller Rechenleistung willkürlich jeden KI-Prozess ausführen zu können? Mit seinen N-Series-GPU-Instanzen für Azure ist Microsoft zum Beispiel einer der Vorreiter in diesem Bereich.
  • Wie sieht die Managementumgebung aus? Können KI-Framework und Infrastruktur direkt zusammenspielen? Wie gut ist deren Abstimmung und somit die Gesamtleistung? Die hier verfügbaren Managementwerkzeuge sind derzeit für KI-Infrastrukturen die größte Herausforderung.
  • Gibt es KI-integrierte Infrastruktur-Services? Infrastrukturanbieter werden KI-Funktionen künftig nicht nur unterstützen, sondern als zentralen Bestandteil ihrer Infrastrukturund Service-Stacks integrieren. Diese Form der „AI-defined Infrastructure wird nicht nur die Intelligenz von Cloud-Services und Cloud-Applikationen erhöhen, sondern auch den Betrieb und Aufbau von KI-Infrastrukturen für Unternehmen vereinfachen.
    Ist Machine Reasoning möglich? Stellt der Infrastruktur-Anbieter Machine-Reasoning-Technologien bereit? Kann die KI von Unternehmen also Probleme in unklaren und insbesondere sich ständig verändernden Umgebungen selbstständig lösen?

KI-Infrastruktur und -Technologien

Die vergangenen Jahre haben enorme Investitionen in die KI-Funktionen der Cloudplattformen mit sich gebracht. Die führenden Public-Cloud-Anbieter Amazon, Microsoft und Google liegen hier weit vorne. Aber auch viele PaaS-Anbieter haben ihre Angebote um AI-Services erweitert. Die AI-Technologie-Landkarte besteht derzeit aus drei Hauptgruppen: den Cloud-Machine- Learning(ML)-Plattformen, den KI-Cloudservices und den Technologien für Private- und Public-Cloud-Umgebungen.

Zu den Cloud-ML-Plattformen gehören zum Beispiel Azure Machine Learning, AWS Machine Learning oder Google Machine Learning. Mit ihnen können Unternehmen ein „Machine Learning Model“ mit Hilfe proprietärer Technologien nutzen. Das heißt aber auch: Außer bei Google Cloud ML, das auf Tensorflow setzt, und AWS Machine Learning lassen sich mit den meisten Cloud- ML-Services AI-Applikationen auf Basis von etwa Theano, Torch, Tensorflow oder Caffe nicht ausführen.

Mit KI-Cloudservices wie Microsoft Cognitive Services, Google Cloud Vision oder Natural Language APIs können Unternehmen komplexe KI- oder Cognitive-Computing-Fähigkeiten anhand einer einfachen API aufrufen. So können sie Applikationen mit KI-Fähigkeiten entwickeln, ohne in die dafür notwendigen KI-Infrastrukturen investieren zu müssen.

Technologien für Private- und Public-Cloud-Umgebungen lassen sich auf Public-Cloud-Umgebungen wie Amazon Web Services oder auf Private-Cloud-Umgebungen wie Openstack oder VMware betreiben. Mit ihnen können Unternehmen auf Basis einer „General AI“ kontextübergreifende KI-basierte Geschäftsmodelle entwickeln und betreiben.

Wettbewerbsvorteile sichern mit KI und der richtigen Infrastruktur

Unternehmen müssen längst nicht nur um Talente oder effektive Veränderungen kämpfen. Sie stehen auf einmal in Konkurrenz mit Hightech-Unternehmen wie Amazon, Google, Microsoft oder Facebook, die unaufhaltsam in renommierte Märkte einmarschieren. Mit riesigen finanziellen Mitteln kapern sie den gesamten Kundenlebenszyklus vermeintlich bekannter Wettbewerbslandschaften.

Amazon ist nur ein Beispiel: Der US-Konzern hat die Zwischenhändler in seiner Lieferkette aus dem Weg geräumt – und mit „Amazon Prime Air“ Unternehmen wie DHL, UPS oder Fedex gehörig unter Veränderungsdruck gesetzt. Wie lange wird es dauern, bis Facebook eine Bankenlizenz beantragt? Zugang zu potenziellen Kunden, ausreichende Nutzerinformationen und genug Kapital hat es jedenfalls. Folglich müssen eingesessene Unternehmen schlagkräftige Antworten finden.

KI kann dabei Antworten liefern und ein Innovationswerkzeug sein, mit dem sich Unternehmen Wettbewerbsvorteile sichern. Deshalb ist eine KI-definierte Infrastructure mittlerweile ein essenzieller Teil moderner Enterprise-Stacks: Sie ist die Basis für ein KI-fähiges Unternehmen. Mit der Entwicklung der KI-Anwendungen müssen sich IT-Infrastrukturen deshalb von einem unterstützenden Modus hin zu einem Modell wandeln. Sie müssen dann KI-Applikationen ebenso unterstützen wie heute die Web-Applikationen und -Services.

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