NetApp hat die Ergebnisse des neuesten Berichts zur Entwicklung der KI-Landschaft in Unternehmen vorgestellt. Das von NetApp gesponserte IDC-Whitepaper „Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure“ zeigt die verschiedenen Herausforderungen und Geschäftsvorteile auf, die mit unterschiedlichen Reifegraden von KI einhergehen.

Außerdem gibt das Whitepaper Einblicke in die erfolgreichen Strategien führender Unternehmen bei ihren Bestrebungen, KI-Workloads verantwortungsvoll zu skalieren. Der Bericht zeigt mögliche Ansätze auf und hilft Unternehmen so, Fallstricke zu vermeiden und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher KI-Initiativen zu erhöhen. Die Untersuchung stellt zudem ein detailliertes KI-Reifegradmodell vor, das entwickelt wurde, um den Fortschritt von Unternehmen auf der Grundlage ihres KI-Ansatzes zu bewerten – von KI-Neulingen und KI-Pionieren bis hin zu KI-Führern und KI-Experten.

Intelligente Dateninfrastruktur ist die Grundlage für den KI-Erfolg

Das IDC-Whitepaper kommt zu folgenden Ergebnissen:

  • KI-Experten haben ihre Dateninfrastruktur für KI optimiert, indem sie einen einfachen und schnellen Zugriff auf Unternehmensdaten ermöglichen. Dies geschieht durch die Entwicklung einer hybriden Multi-Cloud-Umgebung, die verschiedene Datentypen und Zugriffsmethoden unterstützt.
  • KI-Experten haben ehrgeizigere KI-Ziele, sehen sich aber dennoch mit Datenproblemen konfrontiert, darunter infrastrukturbedingte Einschränkungen des Datenzugriffs (21 Prozent), Compliance-Einschränkungen (16 Prozent) und unzureichende Daten (17 Prozent).
  • KI-Neulinge stehen vor ähnlichen Herausforderungen, haben aber zusätzlich mit Budgetbeschränkungen (20 Prozent Neulinge vs. 9 Prozent Experten), unzureichenden Daten für das Modelltraining (26 Prozent vs. 17 Prozent) und geschäftsbedingten Einschränkungen beim Datenzugriff (28 Prozent vs. 20 Prozent) zu kämpfen.

Den Ergebnissen zufolge benötigen Unternehmen eine intelligente Dateninfrastruktur, um KI-Initiativen verantwortungsvoll zu skalieren. Wo ein Unternehmen auf der KI-Reifeskala steht, hängt von der vorhandenen Infrastruktur ab, die nicht nur den langfristigen Erfolg von KI-Projekten, sondern auch die damit verbundenen Geschäftsergebnisse fördert. Unternehmen, die erst am Anfang ihrer KI-Reise stehen oder diese erst vor kurzem begonnen haben, verfügen in der Regel über nicht zueinander passende Datenarchitekturen oder Pläne für eine vereinheitlichte Architektur, während KI-Führer und KI-Experten wahrscheinlich bereits eine einheitliche Vision umsetzen. Infolgedessen scheitern Unternehmen mit viel KI-Erfahrung seltener.

„Das IDC-Whitepaper zeigt auf, dass Unternehmen eine intelligente Dateninfrastruktur benötigen, um KI verantwortungsvoll zu skalieren und die Erfolgsrate von KI-Initiativen zu steigern“, sagt Jonsi Stefansson, Senior Vice President und Chief Technology Officer bei NetApp. „Eine intelligente Dateninfrastruktur bietet Unternehmen flexiblen Zugriff auf alle Daten – egal wo sich diese befinden. Mit integriertem Datenmanagement sind Datensicherheit, Datenschutz und Governance gewährleistet. Gleichzeitig werden mit adaptiven Prozessen Leistung, Kosten und Nachhaltigkeit optimiert“.

Den Ergebnissen zufolge benötigen Unternehmen eine intelligente Dateninfrastruktur, um KI-Initiativen verantwortungsvoll zu skalieren. Wo ein Unternehmen auf der KI-Reifeskala steht, hängt von der vorhandenen Infrastruktur ab, die nicht nur den langfristigen Erfolg von KI-Projekten, sondern auch die damit verbundenen Geschäftsergebnisse fördert. Unternehmen, die erst am Anfang ihrer KI-Reise stehen oder diese erst vor kurzem begonnen haben, verfügen in der Regel über nicht zueinander passende Datenarchitekturen oder Pläne für eine vereinheitlichte Architektur, während KI-Führer und KI-Experten wahrscheinlich bereits eine einheitliche Vision umsetzen. Infolgedessen scheitern Unternehmen mit viel KI-Erfahrung seltener.

„Das IDC-Whitepaper zeigt auf, dass Unternehmen eine intelligente Dateninfrastruktur benötigen, um KI verantwortungsvoll zu skalieren und die Erfolgsrate von KI-Initiativen zu steigern“, sagt Jonsi Stefansson, Senior Vice President und Chief Technology Officer bei NetApp. „Eine intelligente Dateninfrastruktur bietet Unternehmen flexiblen Zugriff auf alle Daten – egal wo sich diese befinden. Mit integriertem Datenmanagement sind Datensicherheit, Datenschutz und Governance gewährleistet. Gleichzeitig werden mit adaptiven Prozessen Leistung, Kosten und Nachhaltigkeit optimiert“.

Flexibilität der Dateninfrastruktur ist entscheidend für den Datenzugriff und Erfolg von KI-Initiativen

  • 48 Prozent der KI-Experten gaben an, dass ihre strukturierten Daten sofort verfügbar sind (sowie 43 Prozent der unstrukturierten), gegenüber 26 Prozent bei den KI-Neulingen (sowie 20 Prozent der unstrukturierten).
  • KI-Experten (65 Prozent) und KI-Neulinge (35 Prozent) gaben an, dass ihre aktuellen Datenarchitekturen die nahtlose Integration privater Unternehmensdaten in KI-Cloud-Dienste ermöglichen.

Der Studie zufolge sind sich KI-Experten bewusst, dass ihre Datenarchitektur und Infrastruktur als Grundlage für transformative KI-Initiativen einen einfachen Zugang zu Unternehmensdaten bieten muss – ohne große Aufbereitung oder Vorverarbeitung.

Effektive Data Governance und Sicherheitsprozesse fördern den KI-Erfolg

  • Die Schwierigkeiten von KI-Neulingen, Fortschritte zu erzielen, sind häufig auf das Fehlen standardisierter Governance-Richtlinien und -Verfahren zurückzuführen; nur 8 Prozent der KI-Neulinge haben diese Richtlinien für alle KI-Projekte implementiert und standardisiert, verglichen mit 38 Prozent der KI-Experten.
  • Während 51 Prozent der KI-Experten angaben, über standardisierte Richtlinien zu verfügen, die von einer unabhängigen Gruppe in ihrem Unternehmen rigoros durchgesetzt werden, sagten dies nur 3 Prozent der KI-Neulinge.

Die Studie ergab, dass effektives Datenmanagement und Datensicherheit entscheidende Indikatoren für die organisatorische Reife von KI-Initiativen sind. Der verantwortungsvolle und sichere Umgang mit Daten bleibt ein zentrales Thema für Unternehmen, da KI-Teams häufig versuchen, Sicherheitsprozesse abzukürzen, um die Entwicklung zu beschleunigen. Rückmeldungen von Unternehmen, die mit ihren KI-Initiativen erfolgreich waren, zeigen, dass Governance und Sicherheit nicht nur Kostenfaktoren sind, sondern auch entscheidende Innovationstreiber. Durch die Priorisierung von Sicherheit, Datenhoheit und Compliance können Unternehmen die Risiken ihrer KI- und GenAI-Initiativen mindern.

Effiziente Ressourcennutzung ist unerlässlich für verantwortungsvolle Skalierung von KI

  • 43 Prozent der KI-Experten verfügen über klar definierte Metriken zur Bewertung der Ressourceneffizienz bei der Entwicklung von KI-Modellen, die zudem für alle KI-Projekte abgeschlossen und standardisiert wurden. Bei den KI-Neulingen gaben dies nur 9 Prozent an.
  • 63 Prozent aller Befragten gaben an, dass sie größere Verbesserungen oder eine vollständige Überarbeitung benötigen, um sicherzustellen, dass ihr Storage für KI optimiert ist. Nur 14 Prozent gaben an, dass sie keine Verbesserungen benötigen.

Da KI-Workflows in fast allen Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es wichtig, die Auswirkungen auf die Rechen- und Speicherinfrastruktur, die Daten- und Energieressourcen und die damit verbundenen Kosten zu berücksichtigen. Ein wichtiger Maßstab für die KI-Reife ist die Definition und Implementierung von Metriken, um die Effizienz der Ressourcennutzung bei der Erstellung von KI-Modellen zu überwachen.

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