KI-Strategie KI-Tools: Auf die richtige Strategie kommt es an

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Alles schien plötzlich möglich, als zuletzt immer mehr KI-Tools in die Berufswelt und den Alltag einzogen. Zeit und Geld sparen durch digitale Assistenz und eine höhere Effizienz bei der Teamarbeit. Dies sind Wettbewerbsvorteile für diejenigen Firmen, die mit dem Wandel Schritt halten.

Mit diesen Erfolgsaussichten probierten viele Unternehmen die neuesten Tech-Innovationen aus. Dabei passten sie ihre Strategie alle paar Monate nach dem Trial-and-error-Prinzip an. Doch nach und nach holt die Realität die Verantwortlichen ein: Nach Investitionen von 154 Milliarden US-Dollar weltweit allein im Jahr 2023 kann KI längst nicht mehr nur als Trend bezeichnet werden, den es mitzumachen gilt – von Führungskräften wie CIOs, CTOs und CISOs werden messbare Ergebnisse gefordert. Dabei liegt es an den Unternehmen, ihre Projekte zur Einführung von KI-Tools strategisch auszurichten, um 2025 von einem deutlichen Mehrwert zu profitieren.

KI-Tools: Souverän durch die digitale Landschaft navigieren

Es ist durchaus schon jetzt möglich, mit KI-Anwendungen und Automatisierung das Wachstum und die Innovation von Unternehmen anzufachen. Im Bereich Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) nutzen bereits 52 Prozent der Unternehmen KI in ihrem Observability-Toolset (laut dem Lagebericht Observability 2024 von Splunk), vor allem zur Automatisierung und Fehleranalyse. Die Herausforderung: IT-Umgebungen sind dynamischer und komplexer geworden, vor allem durch die Integration von KI, expandierende hybride und Multi-Cloud-Ökosysteme sowie die gleichzeitige Forderung nach stabilen digitalen Erlebnissen.

Größere Ausfälle haben dazu geführt, dass die Sicherheit und die Uptime von Technologieanbietern genauer unter die Lupe genommen werden. So wandelt sich die Observability vom reaktiven Troubleshooting zu einer proaktiven Praxis – IT-Ops- und Engineering-Teams müssen dabei die Fehlersuche effektiv vereinfachen und schneller reagieren. Die Perspektive der Customer Experience steht dabei stärker im Fokus. Über die reinen Backend-Systeme hinaus geht es auch darum, wie sich die digitale Experience End-to-End messen lässt, inklusive der Konnektivität in eigenen und fremden Netzwerken. Anstatt teure, komplexe KI-Plattformen zu nutzen, können Teams ihre Arbeit effizienter gestalten, indem sie spezialisierte KI-Tools verwenden, die direkt in ihre täglichen Arbeitsprozesse eingebunden werden. Dies spart in der Regel Kosten und erhöht die Effizienz.

Mehr als ein Selbstzweck: Effizienzgewinne durch KI-Tools

Leistungssteigerung durch Automatisierung, das gelingt durch den gezielten Einsatz von KI. Nämlich genau dort, wo sie nachweislich einen positiven Return on Investment (ROI) einbringt. Und das gilt nicht nur für IT-Operations, sondern gerade auch in puncto Cybersicherheit. Es ist zu erwarten, dass Bedrohungsakteure im laufenden Jahr kritische Infrastrukturen, Lieferketten und sogar Behörden in Rekordgröße angreifen werden und auch Unternehmen reagieren müssen. Denn eine Sicherheitslücke kann ganze Finanzsysteme lahmlegen und den Geschäftsbetrieb auf unbestimmte Zeit zum Erliegen bringen. Laut dem Splunk-Report "Die versteckten Kosten von Ausfallzeiten" beziffern sich Ausfälle und Leistungseinbußen bei Services bei den Global-2000-Unternehmen pro Jahr auf 400 Milliarden US-Dollar. Dabei noch nicht eingerechnet sind die indirekten Verluste wie Image-Schäden.

Komplexe Netzwerkarchitekturen, die noch mehr Clouds und Anbieter umfassen, erschweren Unternehmen die Transparenz der digitalen Ökosysteme. Das Security Operations Center (SOC) der Zukunft ist daher mithilfe zuverlässiger Anbieter und intelligenter Assistenz auszustatten: KI-Tools zur Anomalieerkennung können Angriffe in Echtzeit identifizieren, Bedrohungen vorhersagen und schließlich automatisierte Reaktionen auslösen. Dank diesem Workflow bei Threat Detection, Investigation and Response (TDIR) können Unternehmen sowohl kollaborativ als auch ressourceneffizient reagieren.

Dem Fachkräftemangel intelligent begegnen

Dass Cybervorfälle nachweislich zunehmen, belegen auch die Statistiken – 2023 meldeten etwa die US-Bundesbehörden einen Anstieg von 9,9 Prozent gegenüber dem Vorjahr (32.000 Cyber-Incidents) an die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA). Fachkräfte und Haushaltsmittel werden jedoch immer knapper – und das gilt nicht nur für die USA, sondern auch für Europa. KI hilft Neueinsteigenden und Quereinsteigenden dabei, schneller produktiv zu werden. Ein wichtiger Beitrag also, um die Einstiegshürden zu senken und die Effizienz neuer Talente schnell zu steigern.

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Die Zukunft der Sprachmodelle: domänenspezifisch optimiert

Nicht nur in Bezug auf ihr Training und ihren Einsatz – auch in Bezug auf ihren Energieverbrauch muss sich KI rechnen. Die Large Language Models (LLMs) laufen auf teuren GPU-Servern. Dabei benötigen gerade kleinere, domänenspezifische Modelle weniger Rechenleistung und liefern präzisere Ergebnisse. Eine vernünftige Größe des Small Language Models (SLM), die zum spezifischen Use Case passt, reduziert Betriebskosten und Umweltbelastungen. Das SLM kennt sich im besten Fall auch mit Netzwerkkonfigurationen oder bei Automatisierung aus und kann bei der Qualitätssicherung helfen. So werden sich künftig neben Allzweck-LLMs, die mit ausgedehnten, allgemein zugänglichen Datensätzen trainiert wurden, die mit domänenspezifischen Daten trainierten SLMs zur effizienten digitalen Fachkraftassistenz mit Spezialwissen etablieren.

Führungsstärke entscheidet über den ROI von KI-Tools

Ein vorschneller Einsatz von KI ohne klare Zielsetzung und fundierte Strategie führt in vielen Fällen zu ausufernden Kosten und enttäuschenden Ergebnissen – daran besteht kaum ein Zweifel. Der Schlüssel zu einer nachhaltigen Kapitalrendite liegt daher nicht allein in der Implementierung innovativer Technologien, sondern vor allem in der strategischen Kompetenz der Führungsebene. Erfolgreiche Unternehmen antizipieren technologische Entwicklungen, anstatt ihnen lediglich hinterherzulaufen. Das bedeutet: Führungskräfte müssen nicht nur Technologieoffenheit zeigen, sondern auch die Fähigkeit besitzen, langfristig belastbare Strukturen zu schaffen. Nur so lässt sich der Einsatz von KI-Tools skalieren – effizient, wirksam und mit echtem Mehrwert für das gesamte Unternehmen.