Zwei Seiten der gleichen Medaille KI und Cloud: Zukunftsprognose

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Künstliche Intelligenz (KI) bestimmt derzeit die IT-Welt wie wohl kaum eine andere Technologie. Anlass genug, mit einem Experten wie Matthias Reichle zu sprechen. Er leitet bei Avanade den Geschäftsbereich „Data & AI“ in der DACH-Region und unterstützt Kunden auf ihrem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Der Fokus liegt dabei neben KI auf intelligenten Datenplattformen und Prozessautomatisierung.

Digital Business Cloud: Künstliche Intelligenz ist der Shooting Star unter den Technologien. Wie spielt KI mit Cloud Computing zusammen, und wie können beide voneinander profitieren?

Matthias Reichle: KI und Cloud Computing ergänzen sich natürlich ideal – und bauen auch aufeinander auf. Die Cloud ermöglicht eine skalierbare und flexible Infrastruktur, die für die Datenverarbeitung erforderlich ist und zu einem gewissen Maß auch für die Datenspeicherung. KI-Algorithmen und -Modelle bieten die Möglichkeit, die Daten in der Cloud mit ihren genannten Vorteilen zu analysieren. Erst durch Cloud Computing steht die notwendige Rechenleistung zur Verfügung, neuartige Modelle auf sehr großen Datensätzen zügig zu trainieren. Die Ergebnisse dieser Auswertungen können den Verantwortlichen wiederum dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Ich würde nicht so weit gehen und sagen, dass das Bauchgefühl in manchen Situationen im Alltag keine Rolle spielen darf. Es wäre aber fatal, sich allein darauf zu verlassen. Je leistungsfähiger KI-Systeme arbeiten, desto weniger wird es nötig sein, sich auf das Bauchgefühl verlassen zu müssen.

KI und Cloud: Wie sieht es da mit der Sicherheit der Daten aus?

MR: Zunächst einmal nicht anders als bisher auch. Große Cloud-Anbieter haben hier Vorteile, denn sie stehen mehr im Rampenlicht. Aber gerade die schiere Größe ermöglicht es ihnen auch, signifikant in IT-Security zu investieren. Microsoft zum Beispiel gibt jährlich rund eine Milliarde US-Dollar aus, um die eigene Cloud sicher zu halten und weiter zu härten. Ein einzelnes Unternehmen vermag das kaum. Bei KI ist es demnach so, eher darauf zu achten, welche Daten zur Nutzung freigegeben werden. Liegen diese in einem eigenen Rechenzentrum, kann das potenziell also sogar weniger sicher sein als ein Cloud Hosting. Das ist kein Plädoyer gegen hybride Konzepte, ich verwehre mich nur gegen die Pauschalisierung, Daten seien im eigenen Unternehmen sicherer. Das ist kein Automatismus, zumal die größte Gefahr nach wie vor von unvorsichtigen oder ungeschulten Mitarbeitern ausgeht. Das hat für Cloud Computing immer gegolten, und das ist auch mit KI-Nutzung so. Ein besonderes Augenmerk sollte im Übrigen auf die Klassifizierung der Daten gelegt werden.

KI und Cloud: Warum ist die Klassifizierung der Daten wichtig?

MR: Die Stärke der KI liegt darin, große Datenmengen schnell verwertbar zu analysieren. Aber große Datenmengen bedeutet ja nicht, dass alle Daten im Unternehmen gemeint sind. Da kann es regulatorische Ausnahmen geben, oder auch solche hinsichtlich des Daten- oder Patentschutzes. Es gibt diverse Szenarien, in denen Daten das Unternehmen nicht verlassen und damit auch nicht in die Analytik-Maschine gekippt werden dürfen. Und nicht jeder Mitarbeiter wird alles festlegen dürfen. Solche Aspekte rund um Governance und Compliance sind von grundlegender Bedeutung. Nehmen wir ein konkretes Beispiel im Kontext von Microsoft: Durch die Einführung von KI-basierten Copiloten innerhalb der Office-Produkte werden Nutzer in Zukunft Fragen stellen können, die automatisch beantwortet werden, und zwar basierend auf den Unternehmensdaten. Dabei greift die KI auf Informationen zurück, die zum Beispiel in Dokumenten aus dem Intranet, E-Mails und anderen Quellen stammen. Stimmt hier das Berechtigungskonzept nicht, erfahren Nutzer über einen Copiloten eventuell mehr, als sie eigentlich wissen dürften.

Was sagen Sie zur Warnung, sich von großen Anbietern abhängig zu machen, sei es bei Cloud oder KI?

MR: Tatsächlich ist dies ein regelmäßiges Thema mit unseren Kunden. Wer solche Gedanken hegt, sollte sich schon überlegen: Würde ich selbst ein Auto aus fertigen Komponenten zusammenbauen wollen? Oder doch lieber ein fertiges Modell beziehen, das auch getestet wurde? Solche Maßanfertigen sind immer unnötig teuer. Und es gäbe wohl Schnittstellenprobleme, umso häufiger, je mehr kleine Anbieter genutzt werden. Das macht es nicht unmöglich, aber im Zweifel kann eine Applikation mal ein paar Stunden stehen, wenn die Updates von Open-Source-Lösungen nicht ineinandergreifen. Falls wirklich einmal ein großer Hyperscaler ausfällt, gibt es bessere Redundanzen und im Zweifel auch SLAs samt Kompensation. Jenseits eines vermeintlich besseren Gefühls spricht aus meiner Sicht wenig für eine Diversifizierung auf mehrere Anbieter. Ein Unternehmen macht sich dann nur von kleineren Anbietern abhängig, was die Komplexität steigert. Was wir aber vermehrt sehen, sind Multi-Cloud-Strategien über zwei der Hyperscaler hinweg.

Zurück zu den Anwendungsszenarien: Haben Sie einige Beispiele für den Cloud-basierten Einsatz von KI?

MR: Das wird eine lange Liste. Ein paar besonders prägnante Beispiele, auch im Hinblick auf wichtige Branchen, gibt es aber natürlich. Wenn ich zum Beispiel an das Automotive-Umfeld denke, gibt es hier viele Möglichkeiten rund um die Entwicklung und Produktion von Fahrzeugen. Mit den Rechenkapazitäten, die in der Cloud zur Verfügung gestellt werden, kann der kreative Design-Prozess bereits durch generative KI unterstützt werden, zum Beispiel durch das automatische Durchspielen verschiedener Entwürfe. In der Fahrzeugproduktion können Qualitätssicherungsprozesse weiter verbessert werden, indem Algorithmen automatisiert und früh im Produktionsprozess Schwachstellen erkennen und der Produktionsleitung melden. Im Gesundheitswesen sehe ich zum Beispiel großes Potenzial bei der Krebsforschung durch die Analyse von Daten. Ebenso wird der Geschäftsbereich der personalisierten Medizin durch künstliche Intelligenz erst so richtig beflügelt.

Das sind spannende Beispiele. Aber wie sieht es im Arbeitsalltag aus? Hier haben viele Menschen Angst um ihre Jobs.

MR: Veränderungen haben schon immer Ängste geschürt. Und ja, es wird sich einiges verändern. Wenn Sie zum Beispiel an die Möglichkeiten von KI im Bereich Bildgestaltung denken, werden sich Grafiker künftig mit KI-Tools beschäftigen müssen. Sie werden mehr mit Prompts als mit den digitalen Zeichenstiften arbeiten. Wenn eine Grafik in Sekunden freigestellt ist, bleibt mehr Raum für Kreativität, also zum Beispiel für die Komposition. Entscheidend für den Bestand eines Jobs ist doch der Mehrwert, und der Mensch wird hier nach wie vor bestimmend sein. Auf diese Weise wird KI den Arbeitsalltag von vielen Menschen durchdringen. Microsoft hat kürzlich den Cloud-basierten Copilot vorgestellt, der über alle Office-Anwendungen hinweg unterstützen wird. Mit ihrer Hilfe kommt der Mensch schneller zu einem besseren Ergebnis.