Definition: Künstliche Intelligenz aus der Cloud Was ist cloudbasierte KI?

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Die cloudbasierte KI läuft wie andere Cloud-Anwendungen auf der Infrastruktur von Cloud-Anbietern, nutzt aber zusätzlich künstliche Intelligenz, zum Beispiel für die Analyse von Daten und den Gewinn neuer Erkenntnisse aus diesen Daten.

Cloudbasierte Anwendungen können relativ schnell und unkompliziert bereitgestellt werden, sind gut skalierbar und benötigen vor allem keine IT-Ressourcen in den Unternehmen, die damit arbeiten. Durch die Einbindung künstlicher Intelligenz ist zudem durch den Zugriff auf externe Datensammlungen ein schnelleres Lernen realisierbar. Davon profitieren nicht nur große Konzerne, auch für kleine und mittlere Unternehmen eröffnet sich die Möglichkeit, die Vorteile der hochkomplexen Systeme für sich auszuschöpfen.

Die wichtigsten Anbieter der cloudbasierten KI

Die größten Player auf dem Markt sind derzeit Amazon mit den Amazon Web Services (AWS), Microsoft mit Azure und Google mit Google AI. Als weitere Anbieter mit kleineren Marktanteilen wären unter anderem IBM, Alibaba, SAP, Oracle oder auch Lufthansa Industry Solutions zu nennen, die ihren Kunden cloudbasierte KI-Anwendungen zur Verfügung stellen, dafür jedoch zum Teil auf die Plattformen der drei führenden Anbieter zurückgreifen.

Amazon bietet mit AWS eine breite Palette an unterschiedlichen Diensten, die den Nutzern komplette KI-Systeme offerieren. Dazu zählen Bild- und Videoanalyse (Amazon Recognition), eine Machine-Learning-Plattform (SageMaker) und eine Sprachausgabe (Polly).

Die cloudbasierte Plattform Azure von Microsoft beherrscht ebenfalls Machine Learning, Sprach- und Bildanalyse, Cognitive Services (Wissensakquise). Innerhalb des Azure OpenAI Service ist außerdem das Sprachmodell GPT-4 verfügbar, mit Microsoft 365 Copilot steht ein digitaler KI-Assistent zur Verfügung.

Google AI deckt in etwa die gleichen Bereiche ab wie Amazon und Microsoft, beispielsweise mit der Cloud Machine Learning Engine, einer Lösung für die Sprach- und Bilderkennung. Zusätzlich hält Google mit DeepMind, DeepDream und TensorFlow noch Werkzeuge bereit, mit denen Unternehmen eigene KI-Lösungen entwickeln können.

Vom Cloud Computing zur cloudbasierten KI

Cloud Computing hat die Verarbeitung, Speicherung und Verwaltung von Daten in den letzten Jahren grundlegend verändert. Unternehmen, die Cloud-Anwendungen nutzen, kommen in den Genuss einer Flexibilität, um Ressourcen ganz nach ihrem Bedarf zu skalieren und ihre IT-Infrastruktur optimal auszurichten. Außerdem profitieren die Nutzer von Cloud Computing vom Zugang zu umfangreichen Datenbeständen, die ihnen als Basis für leistungsfähige KI-Anwendungen dienen können.

Wenn Cloud Computing und Künstliche Intelligenz jetzt zusammengehen, eröffnen sich noch mehr Möglichkeiten und zuvor unbekannte Synergien. Denn die großen Anbieter der Plattformen können ohne Probleme die Rechenleistungen und Speicherkapazitäten bereitstellen, die für die Ausführung von hochkomplexen KI-Algorithmen erforderlich sind.

Parallel dazu kann die künstliche Intelligenz die Fähigkeit der Cloud nutzen, große Mengen an Daten in Echtzeit zu analysieren und zu verarbeiten. Dadurch bekommen Unternehmen Lösungen an die Hand, um ihnen die Entwicklung von intelligenten Applikationen und Anwendungen zu erleichtern, die menschenähnliche Entscheidungen treffen und damit die User Experience auf ein neues Level heben können.

Anwendungsbereiche für eine cloudbasierte KI

Die Zusammenführung von Cloud Computing und KI hat bereits eine Vielzahl von neuen und innovativen Anwendungen hervorgebracht und zur Transformation verschiedener Branchen beigetragen. Einige davon sind:

• 1. Automatisierte Textanalyse: Entsprechende KI-Werkzeuge sind in der Lage, riesige Mengen an Textdaten wie Nachrichten und Posts in sozialen Medien oder Feedbacks ihrer Kunden und Zielgruppen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse für ihr weiteres Handeln generieren.

• 2. Bilderkennung: KI-unterstützte Bilderkennungstechnologien klassifizieren und katalogisieren automatisch Bilder, beispielsweise von Produkten, um Fehler rechtzeitig zu erkennen und zu vermeiden. Zudem ermöglichen sie es Nutzern, auf natürliche Weise mit den Systemen zu interagieren.

• 3. Predictive Analytics/Maintenance: Mit cloudbasierter KI lassen sich unter bestimmten Prämissen Ereignisse vorhersagen. Dadurch können Planungen optimiert und geschäftliche Entscheidungen präziser getroffen werden. In industriellen Produktionsbetrieben lassen sich Daten von Sensoren auswerten und auf deren Grundlage Aussagen treffen, wann es wahrscheinlich zum Ausfall von Maschinen und Anlagen kommt.

• 4. Personalisierte Empfehlungen: Cloud Computing und künstliche Intelligenz können im Zusammenspiel beliebig viele Kundendaten auswerten und auf dieser Basis personalisierte Empfehlungen geben oder auf jeden einzelnen Kunden persönliche zugeschnittene Angebote erstellen.

• 5. Autonome Fahrzeuge: Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge spielt die cloudbasierte KI eine besondere Rolle für eine effiziente und sichere Infrastruktur. Die Unmenge an Daten, die für autonomes Fahren in Echtzeit zu analysieren und zu bewerten ist, kann auf andere Weise gar nicht bewältigt werden.

• 6. E-Learning: Cloud Computing und künstliche Intelligenz können auch die Art und Weise des Lernens neu gestalten. Sowohl Bildungseinrichtungen aller Art als auch Unternehmen steht es offen, Plattformen in der Cloud für eine effizientere Verwaltung ihrer Lerninhalte zu nutzen sowie personalisierte Lernerfahrungen anzubieten. KI-unterstützte Analysen bieten Hilfestellung, um Lernfortschritte von Schülern, Studenten und sonstigen Kursteilnehmern zu verfolgen und Lernpläne individuell zusammenzustellen.

• 7. AI as a Service: Nach Software-as-a-Service (SaaS) und Infrastructure-as-a-Service (IaaS) verschafft cloudbasierte KI den Anbietern die Möglichkeit, ihren Kunden künstliche Intelligenz als Dienstleistung bereitzustellen, ohne dass diese in umfangreiche und kostenintensive eigene Ressourcen investieren müssen. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen können davon profitieren und die Möglichkeiten der KI für ihren geschäftlichen Erfolg nutzen.

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Nachteile der cloudbasierten KI

Neben den erwähnten Vorteilen und Möglichkeiten hat die neue Technologie aber auch ihre Nachteile, die bislang eine flächendeckende Verbreitung hinauszögern. Deswegen muss man cloudbasierte KI nicht allgemein als negativ bewerten, aber es sind auf jeden Fall gewisse Herausforderungen zu berücksichtigen und Vor- und Nachteile gegeneinander abzuwägen. Wenn dies sorgfältig geschieht, ist eine Grundlage für eine nachhaltige und wirtschaftliche Entscheidung gegeben.

Ein zentraler Punkt ist - wie bei jeder IT-Infrastruktur - die Frage nach der Datensicherheit und dem Schutz der Privatsphäre. Meldungen über Sicherheitslücken und Verletzungen des Datenschutzes erscheinen nahezu täglich in den einschlägigen Medien und Internetportalen. Cloud-Anbieter müssen ständig daran arbeiten, Sicherheitslücken zu schließen und Datendiebstahl zu verhindern, wenn sie in dem stark umkämpften Markt bestehen wollen. Das erfordert permanente Investitionen.

Zusätzlich sollten aber auch die nutzenden Unternehmen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Eine Möglichkeit ist beispielsweise die Verwendung von verschlüsselten Cloud Services. Vor allem aber müssen sie auch ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für das Thema Cybersicherheit sensibilisieren und kontinuierlich schulen. Eine aktive Beschäftigung mit Sicherheitsfragen und eine enge Kooperation mit vertrauenswürdigen und seriösen Cloud-Anbietern sollte für Unternehmen, die cloudbasierte KI nutzen wollen, selbstverständlich sein.

Ausblick

Die Verschmelzung von Cloud Services und KI wird weiter fortschreiten und zu vielen neuen und innovativen Anwendungen führen, die die digitale Transformation beschleunigen, sowohl in Unternehmen als auch im privaten Umfeld jedes einzelnen.

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