Dream-Team für zukunftssichere Unternehmen: KI und Cloud
Ein KI-Einsatz ohne Konzept ist risikobehaftet. Mit strategischer Vorarbeit und einem Blick auf Cloud-Benefits schöpfen Unternehmen den Mehrwert beider Welten aus. Bild: © andresr / Getty Images
Künstliche Intelligenz gilt für viele deutsche Unternehmen als Zukunftstechnologie. Die große Hoffnung ruht auf einem signifikanten Effizienzgewinn – dank beschleunigter Prozesse, präziser Analysen oder intuitiver Unterstützung im Arbeitsalltag. Nur logisch, dass Organisationen die Implementierung beschleunigen. Dabei Fragestellungen rund um KI und Compliance, Datenschutz und Cyber-Sicherheit außen vor zu lassen, bringt Risiken mit sich. Ganz ohne strategische Vorarbeit geht es also nicht, wenn Organisationen vom Dream-Team KI und Cloud profitieren wollen.
KI-Boom in der deutschen Wirtschaft
Im Herbst 2023 verkündete der Digitalverband Bitkom, dass deutsche Unternehmen beim Thema Künstliche Intelligenz aufs Gas drücken. Bereits im vergangenen Jahr nutzten 15 Prozent der Organisationen die neue Technologie – im Vorjahr waren es noch neun Prozent. Gleichzeitig verändert sich das Mindset: Etwa zwei Drittel der Befragten halten KI mittlerweile für die wichtigste Zukunftstechnologie.
Doch angesichts vereinzelter Bodenwellen sollten Verantwortliche in den richtigen Momenten auch abbremsen und innehalten – denn trotz aller Euphorie ist Vorsicht geboten. 2018 prophezeite Gartner, dass in den nächsten Jahren über 80 Prozent der KI-Projekte scheitern werden. Die Gründe dafür sind vielfältig. Sie resultieren aber meist aus dem Versäumnis, eine KI-Strategie zu entwickeln. Damit einhergehend folgen in der Regel Rechtsverletzungen, wirtschaftliche Verluste oder Rufschädigungen.
Bei Risiken und Nebenwirkungen: Nicht ohne KI-Strategie!
Deshalb gilt: Augen auf vor möglichen Risiken eines unbedachten KI-Einsatzes. Wir greifen im Folgenden nur drei der zahlreichen Gefahren heraus:
- Datenschutzverletzung: Um zu trainieren und zu lernen, greifen KI-Systeme auf eine große Datenmenge zu – teils auch auf sensible Unternehmensdaten. Darin liegt eine erhebliche Compliance-Bedrohung. Existieren unzureichende Sicherheitsarchitekturen oder unklare Datenschutzrichtlinien, führen diese schlimmstenfalls zur unbefugten Datennutzung oder -weitergabe.
- Rechtsverletzungen: KI befindet sich erst am Anfang – ebenso wie ihre Rechtsgrundlage. Das bedeutet im Umkehrschluss: Unternehmen sollten stets wachsam bleiben. Unbemerkte Gesetzesänderungen können Geldstrafen oder Sanktionen nach sich ziehen.
- Falsche Resultate: Einfach mal machen lassen, ist für KI keine gute Devise. Bleibt der Einsatz unüberwacht und nicht reguliert, ist eine schlechte Datenqualität vorprogrammiert. Sie wiederum führt zu Fehlinformationen und einer nicht vertrauenswürdigen Entscheidungsgrundlage.
Darum KI und Cloud!
Zu verlockend präsentieren sich die Vorteile durch KI rund um gesteigerte Effizienz, verbesserte Entscheidungsfindung und personalisierte Kundenerlebnisse auch für mittelständische Unternehmen. Wie eine AI-Umfrage von Forrester verdeutlicht, wissen gut 67 Prozent der Organisationen bereits, worauf es ankommt: eine ganzheitliche KI-Strategie. Um dabei eigene Ressourcen zu schonen, die interne Bereitstellung von Infrastruktur zu minimieren und vor allem schnell zum Cyber-sicheren KI-Einsatz zu gelangen, führt der Weg zur KI-Nutzung für viele Unternehmen in die Cloud. Somit avancieren KI und Cloud zum unschlagbaren Dream-Team:
- KI in der Cloud eröffnet Skalierungspotenziale. Je nach Bedarf ist somit das Unternehmenswachstum sichergestellt.
- Die Implementierung von KI in der Cloud lässt sich über Plattform- oder Software-as-a-Service-Dienste an Schnelligkeit kaum überbieten.
- KI und Cloud erfordern für die reine Umsetzung von Algorithmen und Modellen kein Expertenteam – durch maßgeschneiderte KI-as-a-Service-Modelle. Wichtig: Nötige Ressourcen für die Entwicklung einer KI-Strategie und das zentrale Datenthema sollten in diesem Zuge nicht unter den Tisch fallen.
- KI und Cloud sind in Kombination kostengünstig: Unternehmen zahlen lediglich für tatsächlich genutzte Anwendungen.
Ein Beispiel für eine cloudbasierte KI-Lösung: Microsoft 365 Copilot. Über den breiten Funktionsumfang unterstützt das Tool, tägliche Aufgaben effizienter abzuarbeiten, die aktive Kommunikation beispielsweise via Mails in Outlook zu unterstützten und somit den Administrationsaufwand wesentlich zu reduzieren.
Der Weg zur cloudbasierten KI-Plattform
Um Schwachstellen-frei in eine ganzheitliche KI-Cloud-Strategie zu starten, braucht es eine intelligente Strategie.
Schritt 1: Zielsetzung festlegen
Die Festlegung klarer Geschäftsziele für die KI-Implementierung in der Cloud steht an erster Stelle. Mit einer strategischen Roadmap sollten Organisationen die Ziele der KI-Integration mit den Unternehmenszielen abstimmen.
Schritt 2: Sicherheitskonzept erstellen
Sicher ist, wer alle Eventualitäten berücksichtigt. Somit sind die Erstellung eines IT-Sicherheitshandbuchs und die Weiterentwicklung eines Datenschutzkonzepts mit Blick auf die neue Technologie von hoher Relevanz.
Schritt 3: Ressourcenplanung
Über die Bereitstellung der KI in der Cloud finden Unternehmen zwar Entlastung beim Thema Ressourcen. Dennoch zentral ist eine Aufstellung über vorhandene Fachkenntnisse, über Hardware- und Software-Infrastruktur sowie eine Grobplanung des notwendigen Budgets.
Schritt 4: Datenmanagement
Eine KI-Strategie zu entwickeln, ohne Daten zu berücksichtigen: aussichtslos! Denn der wahre Mehrwert der KI entfaltet sich, sobald Unternehmensdaten eingespeist sind und Ergebnisse auf ihrer Grundlage generiert werden. Daher sollten Verantwortliche auf ein effektives Unternehmensdatenmanagement setzen. Das beinhaltet die regelmäßige Überprüfung der Datenqualität.
Schritt 5: Cloud-Provider-Auswahl
Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit: Diese drei Kriterien sind maßgeblich für die Auswahl eines passenden Cloud-Providers. Um alle Aspekte zu berücksichtigen, hilft ein Cloud-Konzept.
Schritt 6: Sicherheit
Für den Schutz der Daten und somit auch die Einhaltung rechtlicher Bestimmungen sollten Unternehmen klare Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Die Definition von Zugriffsrechten und die Festlegung von Datenablagen lassen sich hierunter einordnen. Dadurch bereiten sich Unternehmen auch auf potenzielle Cyber-Offensiven über KI vor.
Schritt 7: Infrastruktur
Verantwortliche sollten eine skalierbare Cloud-Architektur entwickeln. Nur so lässt sich schnell und effizient auf gewachsene Anforderungen reagieren.
Schritt 8: Mitarbeiterschulungen
Wie bei allen technischen Themen im Unternehmen gilt auch beim KI-as-a-Service-Modell: Mitarbeitende sollten regelmäßig an Schulungen teilnehmen. Die IT-Abteilung muss zudem über Fähigkeiten zur Weiterentwicklung oder Wartung der genutzten AI-Cloud-Modelle verfügen – oder auf externe Unterstützung setzen.
Schritt 9: Monitoring und Dokumentation
Für die angestrebte Weiterentwicklung und stetige Wartung helfen Dokumentationen. Zudem sollten Organisationen auf ein Überwachungssystem setzen, um KI-Anwendungen regelmäßig hinsichtlich ihrer Leistung zu überprüfen.
Schritt 10: Feedbackkultur
Da die KI im gesamten Unternehmen zum Einsatz kommt, sollten Verantwortliche vom Feedback aller profitieren. Unterstützung bieten hier Feedback-Mechanismen, die Rückmeldungen sammeln und geänderte Anforderungen aufdecken.
KI-Erfolg im Unternehmen: Effizient und sicher mit der Cloud
Schritt für Schritt zum Erfolg. Ein Mantra, das seine Berechtigung auch für den KI-Einsatz in Unternehmen findet. Ein langer, mühsamer Weg bahnt sich dabei entgegen verschiedenen Vorurteilen nicht an. Denn setzen Organisationen auf die Benefits einer cloudbasierten KI-Plattform, profitieren sie von einer kostengünstigen, effizienten und schnellen Implementierung. Cloud-Expert:innen helfen, den Mehrwert beider Welten – KI und Cloud – für Unternehmen auszuschöpfen.
Weiterführende Informationen:
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