KI-Strategie – AI Strategy

Der zweite Cloud Complexity Report von NetApp zeigt einen starken Kontrast zwischen KI-Vorreitern und KI-Nachzüglern. Während die einen KI bereits im Alltag einsetzen, um Produktivität und Effizienz zu steigern und mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen, laufen die anderen Gefahr, abgehängt zu werden. Die folgenden fünf Schritte zeigen, wie KI-Nachzügler aufholen und selbst zu KI-Führern werden können.

Schritt 1: Eine konkrete Datenstrategie festlegen

Was Benzin für das Auto ist, sind Daten für die KI. Künstliche Intelligenz lernt und entwickelt ihre Fähigkeiten durch den Zugang zu großen Datenmengen. Diese Daten sind der Treibstoff, der die Algorithmen antreibt. Ohne qualitativ hochwertige und umfangreiche Daten ist es schwierig, Modelle zu trainieren, die genaue und zuverlässige Vorhersagen treffen oder automatisierte Entscheidungen treffen können. Damit KI funktioniert, braucht sie daher Zugang zu einer hochgradig vernetzten, flexibel verfügbaren und reichhaltigen Datenbasis.

Dies wiederum setzt eine intelligente Daten- und Speicherinfrastruktur voraus, die beispielsweise Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Formaten zusammenführt und bei Bedarf nahtlos in die Cloud überträgt oder aus einer oder mehreren Clouds bezieht. Dabei stellt sie jederzeit die rechtskonforme Nutzung der Daten sicher.

Laut dem NetApp Cloud Complexity Report halten 67 Prozent der Befragten in Deutschland das Management und die Verwaltung ihrer Daten für KI-fähig. Nur mit der richtigen IT-Umgebung lassen sich mit KI Geschäftsprozesse optimieren, wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen und durch datengetriebene Entscheidungen im Wettbewerb bestehen.

Schritt 2: Mitarbeiter für KI ausbilden

Die Schulung von Arbeitskräften im Umgang mit künstlicher Intelligenz ist entscheidend, damit sie ihr Potenzial voll ausschöpfen und KI-Technologien erfolgreich einsetzen können. Dieser Meinung sind 71 Prozent der Befragten im aktuellen NetApp Cloud Complexity Report. Gut geschulte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können nicht nur effektiver mit KI-Systemen interagieren und diese optimal nutzen, sondern auch kritische Daten interpretieren und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Durch ein tiefes Verständnis der Funktionsweise und Möglichkeiten von KI sind sie in der Lage, proaktiv Lösungen zu entwickeln und Geschäftsprozesse zu verbessern. Darüber hinaus fördern Schulungen die Akzeptanz neuer Technologien und minimieren Widerstände, was letztlich zu einer reibungsloseren und effizienteren Implementierung von KI-Lösungen führt. Kontinuierliche Weiterbildung im Bereich KI stellt sicher, dass das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und von den neuesten technologischen Fortschritten profitiert.

Schritt 3: Den richtigen KI-Partner finden

Externe Partner bringen umfassendes technisches Know-how und praxisorientierte, branchenspezifische Erfahrungen mit, die für die Umsetzung komplexer KI-Lösungen unerlässlich sind. Sie helfen bei der Entwicklung maßgeschneiderter Strategien für spezifische Geschäftsanforderungen, unterstützen bei der Auswahl geeigneter Technologien und bei der Integration in bestehende Systeme.

Ein KI-Partner gewährleistet zudem die Einhaltung von Best Practices und ethischen Standards, minimiert Implementierungsrisiken und beschleunigt den Entwicklungsprozess. Gemeinsam mit einem erfahrenen KI-Partner stellen Unternehmen sicher, dass sie nachhaltige und skalierbare KI-Lösungen einführen, die echten Mehrwert schaffen und einen langfristigen Wettbewerbsvorteil bieten.

Schritt 4: Zugang zu Hochleistungsrechnern und -speichern

Hochleistungsrechner ermöglichen die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in kürzester Zeit, was für das Training komplexer KI-Modelle unerlässlich ist. Sie unterstützen auch rechenintensive Aufgaben wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen, die für die Entwicklung präziser und leistungsfähiger KI-Systeme entscheidend sind.

Große Speicherkapazitäten wiederum sind notwendig, um die generierten Datenmengen (Inferencing, RAG) sicher und effizient zu speichern und jederzeit zugänglich zu machen. Der Zugang zu diesen Ressourcen stellt sicher, dass Unternehmen ihre KI-Initiativen mit maximaler Effizienz vorantreiben können, wodurch sie schneller innovative Lösungen entwickeln und sich von ihren Mitbewerbern abheben können.

Schritt 5: CloudOps und Kosten im Griff behalten

Um bei der Einführung und dem Betrieb von KI die Kontrolle über den Cloud-Betrieb und die Kosten zu behalten, müssen Unternehmen strategisch vorgehen. Dazu gehört die Implementierung eines effektiven Cloud-Management-Systems, das eine transparente Überwachung und Verwaltung der Cloud-Ressourcen ermöglicht. Unternehmen sollten weiterhin klare Nutzungsrichtlinien und Budgetgrenzen festlegen, um unnötige Ausgaben zu vermeiden und die Kosten effizient zu kontrollieren.

Entscheidend ist auch die Wahl skalierbarer Cloud-Dienste, die flexibel an den tatsächlichen Bedarf angepasst werden können. Darüber hinaus können regelmäßige Audits und Kostenanalysen helfen, Einsparpotenziale zu identifizieren und die Effizienz zu steigern. Mit diesen Maßnahmen stellen Unternehmen sicher, dass ihre KI-Projekte wirtschaftlich bleiben. Gleichzeitig behalten sie die volle Kontrolle über ihre Cloud-Infrastruktur.

Fazit: KI-Transformation erfordert mehr als einen Schritt

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Unternehmen hängt maßgeblich von der Qualität, Vernetzung und Zugänglichkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Durch den Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur können Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen und Ihr Unternehmen fit für die Zukunft machen: Bei KI-Vorreitern steigen laut Cloud Complexity Report die Produktionsraten um 50 Prozent, die Automatisierung von Routinetätigkeiten um 46 Prozent und das Kundenerlebnis verbessert sich um 45 Prozent. Darüber hinaus ist es wichtig, die Mitarbeiter im Umgang mit KI richtig zu schulen und den Überblick über Cloud-Operationen und Ausgaben zu behalten. Dann wird die KI-Transformation reibungslos verlaufen und Ihr Unternehmen wird zu den KI-Vorreitern gehören.

NetApp’s second Cloud Complexity Report reveals a stark contrast between AI pioneers and AI laggards. While some are already using AI in their day-to-day operations to increase productivity and efficiency and get more value from their data, others are at risk of being left behind. The following five steps show how AI laggards can catch up and become AI leaders themselves.

Step 1: Define a concrete data strategy

Data is to AI what gasoline is to a car. Artificial intelligence learns and develops its capabilities by accessing large amounts of data. This data is the fuel that powers the algorithms. Without high-quality, rich data, it is difficult to train models that can make accurate and reliable predictions or automated decisions. For AI to work, therefore, it needs access to a highly connected, flexibly available, and rich database.

This, in turn, requires an intelligent data and storage infrastructure that can, for example, bring together data from different sources and in different formats, and seamlessly move it to the cloud or retrieve it from one or more clouds as needed. At the same time, it ensures that data is used in a legally compliant manner at all times.

According to the NetApp Cloud Complexity Report, 67 percent of respondents in Germany consider the management and administration of their data to be AI-ready. Only with the right IT environment can AI be used to optimize business processes, gain valuable insights from data, and stay ahead of the competition through data-driven decisions.

Step 2: Train Employees for AI

Training employees in the use of artificial intelligence is critical if they are to realize their full potential and successfully deploy AI technologies. In fact, 71 percent of respondents to the recent NetApp Cloud Complexity Report agreed. Well-trained employees can not only interact more effectively with AI systems and get the most out of them, but they can also interpret critical data and make data-driven decisions.

With a deep understanding of how AI works and what it can do, they can proactively develop solutions and improve business processes. In addition, training promotes adoption of new technologies and minimizes resistance, ultimately leading to a smoother and more efficient implementation of AI solutions. Ongoing AI training ensures that the organization remains competitive and benefits from the latest technological advances.

Step 3: Find the Right AI Partner

External partners bring the technical expertise and real-world, industry-specific experience needed to implement complex AI solutions. They can help develop customized strategies for specific business needs, select appropriate technologies, and integrate with existing systems.

An AI partner also ensures compliance with best practices and ethical standards, minimizes implementation risks, and accelerates the development process. By working with an experienced AI partner, organizations can ensure that they are deploying sustainable and scalable AI solutions that deliver real value and long-term competitive advantage.

Step 4: Access High-Performance Computing and Storage

High-performance computing enables the processing and analysis of large amounts of data in a very short time, which is essential for training complex AI models. They also support computationally intensive tasks such as machine learning and deep learning, which are critical to developing accurate and powerful AI systems.

In turn, large storage capacities are required to store the generated data volumes (inference, RAG) securely and efficiently and to make them accessible at any time. Access to these resources ensures that organizations can drive their AI initiatives with maximum efficiency, enabling them to develop innovative solutions faster and differentiate themselves from the competition.

Step 5: Maintain control over cloud operations and costs

To maintain control of cloud operations and costs when deploying and operating AI, organizations must take a strategic approach. This includes implementing an effective cloud management system that enables transparent monitoring and management of cloud resources. Organizations should also set clear usage policies and budget limits to avoid unnecessary spending and control costs effectively.

It is also critical to choose scalable cloud services that can be flexibly scaled to meet actual needs. In addition, regular audits and cost analyses can help identify potential savings and increase efficiency. By taking these steps, organizations can ensure that their AI projects remain cost-effective. At the same time, they retain full control over their cloud infrastructure.

The bottom line: AI transformation takes more than one step

The successful use of AI in the enterprise depends largely on the quality, interconnectivity, and accessibility of the underlying data. By building a robust data infrastructure, you can unlock the full potential of AI and make your business fit for the future: According to the Cloud Complexity Report, AI pioneers see a 50 percent increase in production rates, a 46 percent increase in automation of routine activities, and a 45 percent improvement in customer experience. It’s also important to properly train employees on how to use AI and keep track of cloud operations and spending. That way, your AI transformation will go smoothly and your company will be at the forefront of AI.