Künstliche Intelligenz als neuer Produktivitätstreiber Cloud Computing 2.0

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Die vielfältigen Möglichkeiten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) haben den Markt, Unternehmensprozesse sowie das Nutzerverhalten grundlegend verändert. Schon fast dreiviertel der Firmen, die Cloud-Technologie nutzen, setzen in einem gewissen Umfang auch verwaltete KI-Dienste ein. Außerdem experimentiert eine wachsende Zahl von Unternehmen mit der Integration von KI-Workloads in ihr Cloud-Portfolio.

Der Grund hierfür ist klar: Geschäftskunden erwarten heute mehr denn je individuell auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Anpassungen und maßgeschneiderte Funktionen – natürlich alles zu möglichst niedrigen Kosten. Die Integration von KI in ihr Cloud-Geschäft versetzt sie in die Lage, die Bedürfnisse der Kunden mit ihrem bestehenden Mitarbeiterstamm und der Unterstützung vertrauenswürdiger Berater zu erfüllen.

Durch gezielte Investitionen in den Aufbau betriebsinternen Fachwissens und die Zusammenarbeit mit kompetenten Agenturen können Unternehmen so eine ganze Reihe KI-basierter Datenqualitätsstandards und -protokolle einführen. Dadurch ist eine Automatisierung täglicher Routinetätigkeiten umsetzbar, wodurch in Unternehmen fachpersonelle Ressourcen für wichtigere Aufgaben freigesetzt und erfolgsorientiert genutzt werden können.

KI und Cloud – das perfekte Match

Aufgrund ihres agilen Frameworks können die Kosten für die Infrastruktur von Cloud-Umgebungen– je nach Nutzung – von Monat zu Monat stark schwanken und sind oft schwer vorhersagbar. Durch den Einsatz von KI und Machine Learning (ML) ist es Unternehmen jedoch möglich, Auslastungsmuster und Nutzungsdaten zu analysieren und so eine Über- oder Unterprovisionierung zu vermeiden. Verantwortliche Abteilungen können so die Cloud-Infrastrukturausgaben optimieren, indem sie die Ressourcen auf Grundlage der KI-generierten Erkenntnisse erhöhen oder verringern.

Die Agilität des Cloud Computing in Kombination mit der Intelligenz der KI kann sich –indem personalisierte Ergebnisse auf Grundlage der Kundeninteraktion mit einem SaaS-basierten System geliefert werden – zudem überaus positiv auf die Customer Experience auswirken und damit einen spürbaren Mehrwert bieten. Ein gutes Beispiel hierfür ist das Netflix-Modell, bei dem KI-Algorithmen die Vorlieben der Nutzer analysieren, um personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu liefern. Diese Berücksichtigung der Nutzerbedürfnisse hilft dabei, deren Engagement zu fördern und die Kundentreue zu steigern.

Warum Datenmanagement so wichtig ist

Durch eine Kombination aus cloudbasierten Systemen und KI können zwar Kosten gesenkt und Kunden personalisierte Angebote unterbreitet werden. Doch funktioniert diese Symbiose nur im Rahmen einer starken Verwaltungsinstanz, die maximale Datenqualität innerhalb ihrer Lernmodelle sicherstellt.

Data Governance ist das Rückgrat eines jeden KI-Frameworks und spielt eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung von Unternehmensrisiken. Daten, Muster und Trends stellen für Unternehmen einen hohen Wert dar und KI bietet bei der Organisation von Daten und der Rationalisierung ihrer Nutzung eine große Hilfe. Durch dieses Zusammenspiel wird die Umwandlung von Erkenntnissen in umsetzbare Strategien erst ermöglicht. Dabei darf jedoch nie vergessen werden, dass die entsprechenden Ergebnisse nur so gut wie die Qualität der zuvor getätigten Eingaben sind. Deshalb ist noch immer menschliches Fachwissen unabdingbar, um KI-gestützte Lösungen mit den richtigen Daten zu trainieren.

Denn qualitativ minderwertige oder unvollständige Daten können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit KI-basierter Erkenntnisse und Entscheidungen erheblich beeinträchtigen und zu falschen Schlussfolgerungen oder suboptimalen Geschäftsergebnissen führen. Der angerichtete Schaden stände dann in keinem Verhältnis zum abgestrebten Nutzen mehr. Fehlinterpretierte oder falsch zugeordnete Daten untergraben nicht nur die Wirksamkeit von KI-Algorithmen, sondern setzen Unternehmen auch regulatorischen Risiken und der Gefahr rechtlicher Haftung aus.

Auch das Kundenerlebnis wird durch Datenrisiken beeinträchtigt. Versucht ein Unternehmen etwa, potenzielle Käufer in eine bestimmte Richtung zu lenken, ein auf minderwertigen Daten basierender Algorithmus leitet diese aber in eine andere, kann dies zu schmerzlichen Auftragsverlusten führen.

Handlungsempfehlungen für den bestmöglichen KI/Cloud-Effekt

Um die Vorteile der Integration von KI in Cloud-Funktionen zu nutzen, muss zunächst ein grundlegender Kulturwandel innerhalb eines Unternehmens stattfinden, der auf kontinuierlichem Lernen und einer dauerhaft-flexiblen Adaptionsfähigkeit gründet. Darüber hinaus sollte schnellstmöglich – sofern noch nicht vorhanden - internes Fachwissen etabliert und dieses kontinuierlich ausgebaut werden. Die Zusammenarbeit mit einer professionellen Agentur, die über große Erfahrung im Bereich KI-gestützter Technologien verfügt, bietet zusätzliche Unterstützung bei der Umsetzung und dem dafür nötigen Wissenstransfer.

Grundsätzlich empfiehlt sich die Einführung von Datenqualitätsstandards und -protokollen um:

• die Integrität, Genauigkeit und Relevanz der Daten, die zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen verwendet werden, sicherzustellen,

• ein Prüfprotokoll mit Dokumentation und Versionskontrolle für Datensätze anzufertigen,

• Datenvalidierungstechniken, Datenbereinigungsprozesse und regelmäßige Bewertungen der Datenqualität einzusetzen, die zu einer proaktiven Erkennung und Behebung von Problemen führen.

Aufgabenverlagerung statt Jobbedrohung

Es wird immer deutlicher, dass KI keine Bedrohung für Arbeitsplätze, sondern vielmehr ein Katalysator für die Steigerung der Produktivität darstellt. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben setzt KI wichtige Ressourcen frei, um sich auf höherwertige Tätigkeiten zu konzentrieren und Innovation sowie Kreativität zu begünstigen.

Es ist wichtig, eine Unternehmenskultur zu fördern, die KI als ein Werkzeug zur Verbesserung der Geschäftsfähigkeit begreift. Geht man das Thema KI mit einer technologischen und strategischen Denkweise an, ist man besser in der Lage zu erkennen, wie KI-Algorithmen schnell angepasst werden können, um bestimmte Aufgaben und Prozesse in Unternehmen zu verbessern.

Ausblick

Die breit angelegte Einführung von KI steht zwar noch am Anfang, doch es ist schon jetzt wichtig zu erkennen, dass sich die Technologien zwar weiterentwickeln, die Grundlagen bewährter Praktiken jedoch gleichbleiben. Bei der Integration von Cloud Computing und KI in tägliche Abläufe sollte sich weiterhin an diese Grundlagen gehalten und bewährte Erfolgsrezepte entsprechend angepasst werden.

Unternehmensverantwortliche können aktiv zur Optimierung von KI-Funktionalitäten beitragen, wenn sie diese mit qualitativ hochwertigen Informationen füttern und für ein gutes Datenmanagement sorgen. Best Practices sind nicht zuletzt das Herzstück jeder (technischen) Revolution. Die Zukunft gehört denjenigen, die es wagen, eine perfekte Mischung aus KI und Cloud-Technologien zu nutzen und damit den Weg für den „Produktivitätshimmel“ im digitalen Zeitalter zu ebnen.

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