KI & Machine Learning über die Cloud: Worauf setzen Unternehmen?

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Die Automatisierung von Prozessen und Aufgaben gilt als eine der wichtigsten Aufgaben der Zukunft. Ob für autonomes Fahren in der Automobilindustrie, für Bedarfsprognosen im Supply Chain Management oder die optimierte Wartung oder Reparatur von Maschinen in der Industrie – die Möglichkeiten zur Anwendung sind breit gefächert. Aber wie sieht die Realität in deutschen Unternehmen aus? Wo werden KI-Systeme bereits eingesetzt und was haben große Cloud-Anbieter wie Google oder Microsoft damit zu tun? Wir geben einen Überblick.

Machine Learning & KI in der Anwendung: Gibt es Unterschiede?

Kurz zusammengefasst: KI und Machine Learning werden in der Praxis oft synonym verwendet. Streng genommen handelt es sich beim Machine Learning um einen Teil der künstlichen Intelligenz. Während es bei künstlicher Intelligenz darum geht, dass Software sich eigenständig so weiterentwickeln soll, dass sie Probleme unabhängig lösen kann, geht es bei Machine Learning konkret darum, dass ein Algorithmus von bereitgestellten Beispieldaten lernen soll. In der praktischen Anwendung verschwimmen die Grenzen jedoch schnell, da der Fokus in der Regel schlicht auf Software liegt, die eigenständig von Daten lernt, die ihr zur Verfügung gestellt werden.

So wird künstliche Intelligenz aktuell in Unternehmen eingesetzt

Der tatsächliche Einsatz von künstlicher Intelligenz steckt in Deutschland noch eher in den Kinderschuhen, so zeigt es eine Studie von Bitkom. Während 69 Prozent der befragten Unternehmen der Meinung sind, dass es sich bei KI um die wichtigste Technologie der Zukunft handelt, setzen bisher jedoch nur 8 Prozent der Unternehmen tatsächlich KI-Systeme ein. Etwa 30 Prozent planen jedoch den Einsatz in der Zukunft – die Zahlen sind in den letzten Jahren gestiegen.

Wo die KI-Systeme eingesetzt werden, zeigt wiederum eine Umfrage von Deloitte:

KI Studie

Quelle: Deloitte KI-Studie 2020

Die beliebtesten Einsatzgebiete für KI sind folgende:

  • IT (39 %)
  • Produktion (18 %)
  • Produktentwicklung (15 %)
  • Cybersecurity (16 %)
  • Finanzen (15 %)

Die möglichen Anwendungen von KI im Business-Alltag sind vielseitig und umfassend – bei vielen Dingen ist Nutzern gar nicht bewusst, dass es sich um ein KI-System handelt. Künstliche Intelligenz ist für viele Menschen nach wie vor ein abstraktes Konzept, das sich schlecht greifen lässt. Dabei haben es KI-Systeme schon in zahlreiche Bereiche geschafft, die sowohl Unternehmen als auch Kunden kennen.

Anwendungsbeispiele für KI & Machine Learning:

  • Risikobewertungen bei einer Investition
  • Berechnung der Wahrscheinlichkeit für Ausfälle in der Produktion
  • Prognosen für Nachfrage nach Produkten oder Leistungen
  • Empfehlungen für Kunden
  • Clusteranalysen für Märkte und Kunden
  • Verkehrssteuerung & autonomes Fahren
  • Personalisierung & Werbung

KI etabliert sich besonders durch „AI as a Service“

KI wird inzwischen in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt und von immer mehr Unternehmen als wichtigste Zukunftstechnologie angesehen. An welcher Stelle kommt jetzt aber die Cloud ins Spiel? Bei der Umsetzung. KI-Systeme leben vor allem von einem: von Daten. Aus Daten lernen sie und können sich immer weiter verbessern. Jedoch benötigen Daten wiederum Speicherplatz – Speicherplatz, an dem es vielen Unternehmen aus Kosten- oder Platzgründen schlicht fehlt, wenn die Daten auf eigenen Servern gespeichert werden müssen. Eine Lösung bietet das AIaaS-Modell (AI as a Service). Die Bereitstellung der Machine-Learning- und KI-Lösung erfolgt über eine Public Cloud – inklusive aller nötigen Storage-Komponenten, Server und Netzwerksysteme. Außerdem können KI-Systeme hier auf externe Daten zugreifen, um aus ihnen zu lernen. Bekannt ist dieses System bereits seit einiger Zeit: Software wie Office-Pakete oder Sicherheitslösungen für die IT werden schon seit Jahren über „as-a-Service-Modelle“ bereitgestellt. Anbieter wie Microsoft mit Azure, Google mit AI oder Amazon mit Web Services haben den Trend erkannt und sich mit ihren Leistungspaketen breit aufgestellt – und das zu Recht: Kaum ein Unternehmen hat Interesse daran, ein KI-System eigenständig zu entwickeln und es von null auf lernen zu lassen. In einem Bericht von Deloitte aus dem Jahr 2020 gaben 93 Prozent der befragten Unternehmen an, cloudbasierte KI-Funktionen zu nutzen.

Warum KI aus der Cloud als Modell der Zukunft gesehen wird

Umfragen zeigen den Trend und auch Experten stimmen der Einschätzung zu: Cloudbasierte KI-Systeme sind die Zukunft. Dafür gibt es zahlreiche Gründe:

  • Schnelle Bereitstellung der Services, da keine eigene Hardware benötigt und keine Software entwickelt werden muss
  • Kosten- und zeitsparende Option, in KI und Machine Learning einzusteigen
  • Hohe Flexibilität durch Pläne der Anbieter
  • Hohe Zuverlässigkeit durch externe Netzwerk- und Storageressourcen
  • Möglichkeit zur Verwendung vorgefertigter KI-Bausteine
  • Schnelleres Lernen durch Zugriff auf externe Daten

Unternehmen sind zwar auch der Meinung, dass KI und Machine Learning wichtige Faktoren für die Weiterentwicklung ihrer Services und Unternehmensstrategie darstellen, stehen allerdings in vielen Fällen noch vor Herausforderungen: Es fehlt noch an Know-How und entsprechenden Fachkräften für die Implementierung einer KI-Strategie. Auch Datenschutz und IT-Security sind wichtige Themen, die nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Dennoch zeigen die Entwicklungen klar: KI wird häufiger eingesetzt und das Bewusstsein für die Technologie steigt bei Unternehmen. Auch die kommenden Jahre bleiben demnach spannend.

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Fabian Brechlin

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