KI Zukunft der KI: An der Cloud führt kein Weg vorbei

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Der Entwicklungssprung im Bereich der generativen KI sorgt dafür, dass immer mehr Unternehmen eigene Anwendungsfälle entwickeln möchten. Um den hohen Anforderungen an die IT-Infrastrukturen gerecht zu werden, führt kein Weg an der Cloud vorbei. Die damit einhergehende Transformation erfordert von Unternehmen nicht nur technologische Fähigkeiten, sondern auch neue Denkansätze in Richtung Zukunft der KI.

Ratgeber für die Entscheidungsfindung, Sparringspartner in der Entwicklung oder Assistent bei der Planung von Unternehmensprozessen: die Anwendungsfälle für generative KI (GenAI) werden vielfältiger, anspruchs­voller und komplexer. Um unternehmensweit von solchen Business Cases zu profitieren, braucht es die richtige IT-­Infrastruktur. Denn mit den offenen Basisversionen von ChatGPT und Co stoßen Unternehmen bei Skalierung, Datenschutz und technischer Individualisierung sehr schnell an ihre Grenzen. Für erfolgreiche Projekte auf globaler Ebene werden eigene Instanzen immer wichtiger – und diese benötigen viel Rechenleistung. Ohne Cloud-Lösungen sind Anforderungen wie Performanz, IT-Sicherheit und Compliance bei der Realisierung von leistungsstarken Use Cases oft nur schwer zu vereinen.

Die Gretchenfrage: Software- oder Platform-as-a-Service?

Egal, ob es um digitale Assistenten für die Texterstellung, automatisch generierten Code oder das richtige Targeting für digitale Kampagnen geht: Für viele GenAI-Anwendungsfälle gibt es bereits eigene Software-as-a-Service-Angebote (SaaS). Darüber hinaus integrieren auch die großen Marktführer wie Microsoft, Salesforce oder SAP zunehmend generative KI in ihre SaaS-Lösungen. Die Vorteile des Bezugsmodells liegen auf der Hand: Wer schnell, günstig und ohne langwierige Implementierungsprojekte skalierbare Anwendungsfälle aufsetzen möchte, findet auf diese Weise zahlreiche Möglichkeiten. Das Risiko hoher Investitionen im Vorfeld entfällt, Aktualisierung und Wartung laufen zu großen Teilen über die Anbieter. Trotzdem eignen sich SaaS-Angebote nicht für alle Vorhaben, denn die individuellen Anpassungsmöglichkeiten sind bei den schlüsselfertigen Lösungen oft stark eingeschränkt.

Wer komplexere GenAI-Projekte auf Cloud-Basis umsetzen möchte, setzt auf Platform-as-a-Service-Modelle (PaaS). Die bereitgestellte Infrastruktur, einschließlich Rechenressourcen, Speicher und Netzwerk, ermöglicht schnelle Ergebnisse, lässt aber zugleich genügend Flexibilität für die Anpassung und Erweiterung der Plattform. Ein entscheidender Vorteil liegt dabei in der Effizienz des Entwicklungsprozesses. Programmierer können auf vordefinierten, skalierbaren Ressourcen aufbauen, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Das ermöglicht eine beschleunigte Markteinführung, da sich Teams auf die eigentliche Entwicklung von generativen KI-Modellen konzentrieren können, anstatt Zeit mit der Einrichtung und Verwaltung von Servern zu verbringen.

Zukunft der KI: IT-Landschaften von Grund auf neu konstruieren

Der Einsatz moderner Cloud-Infrastrukturen allein genügt nicht, um mit der Entwicklung Schritt zu halten. Es braucht vielmehr ein neues Verständnis der Anwendungs- und IT-Architektur: Statt veraltete Applikationen und Systeme ohne Modernisierung in die Cloud zu heben, sollten Unternehmen ihre Infrastruktur viel häufiger von Grund auf neu aufbauen – am besten als Cloud-nativen Digitalen Zwilling ihrer bestehenden IT-Landschaft. Das erfordert im Vorfeld zwar Investitionen, ist aber in vielen Fällen wirtschaftlicher als die Migration historisch gewachsener Legacy-IT. Nur so schaffen Unternehmen die besten Voraussetzungen für erfolgreiche GenAI-Use-­Cases – und werden nebenbei noch viele Altlasten los.

Zugleich kann KI diesen Prozess enorm beschleunigen, denn die Aufbereitung des alten Codes für einen Digital Twin lässt sich stark automatisieren. So sind fortgeschrittene Modelle etwa in der Lage, Beziehungen zwischen verschiedenen Modulen zu verstehen, Dokumentationen zu erstellen, Code zu refaktorisieren oder in andere Programmiersprachen zu übersetzen.

Wie Cloud und KI die Art der Führung verändern

Wer an der Schnittstelle von Cloud und GenAI erfolgreich sein möchte, sollte die damit einhergehende Transformation allerdings nicht als reines Technologieprojekt verstehen. Denn neben den Kompetenzen für Entwicklung und Digitalisierung braucht es auch belastbare Expertise für das regulatorische Umfeld, Change-Management und die industriespezifischen Anforderungen. Unternehmen müssen in der Lage sein, die aufgebauten Anwendungsfälle auch betriebsfähig zu halten. Dabei hilft es nicht, nur aus einer technologischen oder strategischen Perspektive auf diesen Wandel zu schauen. Unternehmen muss beides gelingen, um die Synergien zwischen Cloud und KI nachhaltig für sich zu erschließen. Dafür sind enorme, transformative Fähigkeiten erforderlich – von Agilität, über Veränderungsbereitschaft bis zu den richtigen Führungsqualitäten.

Die Potenziale, die Cloud und KI freisetzen, haben Auswirkungen bis in die Führungsetagen. Die Art und Weise, wie Unternehmen zukünftig geführt werden, verändert sich damit. Gerade im Vorstand braucht es vermehrt digitale Fähigkeiten, um mit dem wachsenden Veränderungstempo Schritt zu halten.

Zukunft der KI: Weniger Personalbedarf

Ein Beispiel: Wenn Manager zukünftig nicht in der Lage sind, ihre Reportings selbst zu erstellen, sondern weiterhin auf ihre Backoffices angewiesen sind, bekommen sie Probleme. Es wird mehr und mehr vom Vorstand erwartet, digitale Fähigkeiten mitzubringen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Führungskräfte müssen dementsprechend in der Lage sein, die richtigen Daten zusammenzustellen und auszuwerten. 

Die Folge: Weniger Personalbedarf im Backoffice. Diese Menschen gilt es, weiterzubilden und für anspruchsvollere Tätigkeiten einzusetzen. Das verändert die Art und Weise, wie Entscheider agieren – sie müssen sich mit den Daten beschäftigen und bereits jetzt die Voraussetzung für deren Verfügbarkeit und Interpretierbarkeit schaffen. Nur so bleiben sie als Führungskräfte relevant, denn Entscheidungen werden immer mehr datengetrieben sein. Das mag hart klingen, hat aber tatsächlich einen positiven Effekt: es wird deutlich weniger falsche Urteile geben. Dabei reden wir über gravierende geschäftliche Fehlentscheidungen, die nicht nur viel Geld kosten, sondern im Zweifel auch Arbeitsplätze gefährden. Allein um diese zu vermeiden, lohnen sich Mühe und Kosten für die Transformation.