KI-Wissen für Entscheider liefert kompakte Grundlagen, Voraussetzungen, Chancen und Handlungsfelder, die Executives bei der Einschätzung Ihrer Ausgangslage unterstützen. Wir konzentrieren uns auf den praktischen Einsatz von AI im Business und helfen unseren Kunden, Daten aus Silos zu befreien und für AI und Automation nutzbar zu machen.
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KI-Wissen für Entscheider

KI ist unvermeidbar

Wie Elektritizät und Internet entwickelt sich KI zu einem natürlichen Bestandteil der Wirtschaft und Gesellschaft. 

Die Frage, ob man zu früh oder zu spät dran ist oder ob KI tatsächlich für unsere Unternehmen oder die Gesellschaft relevant sind ist längst entschieden. Und der Prozess wird durch neue Technologien der Energiegewinnung- und Speicherung oder Quantencomputer nur noch mehr beschleunigt. 

Die Frage ist deshalb nicht «ob überhaupt», sondern ausschliesslich, mit welchem Wirkungsgrad Unternehmen KI einsetzen und nutzen können. 

Wer wartet, wird ersetzt

"Within the next 3 years, anything not connected to AI will be considered obsolete or ineffective"

Die von McKinsey getroffene Einschätzung ist dabei keine leere Drohnung oder ein Zukunftsszenario in weiter ferne. Die Praxis zeigt bereits jetzt, dass early Adopter nicht nur entscheidende Wettbewerbs- und Kostenvorteile durch den Einsatz von KI holen, sondern auch im Rennen um Talente die Nase vorne haben. 

Durch Generative KI und KI Agenten können derart viele administrative Tätigkeiten nahezu vollständig automatisiert werden, dass ganze Organisationen neu gedacht und gemacht werden können. Und wir sind erst ganz am Anfang der Ralley für autonome Systeme und humanoide Roboter.  

So schnell Technologien transformieren, so langsam und träge folgen Organisationen und Menschen. 

Etablierte Unternehmen stehen deshalb immens unter Druck, um gegen neue Marktteilnehmer, die auf der grünen Wiese ballastfrei starten können, Ihre Marktposition zu halten oder weiter auszubauen. 

Ohne KI wird weder das Eine noch das Andere gelingen  – und die Zeit für jahrzehnte gültige Rezepte wie «erst einmal Abwarten», «das Sitzen wir aus» oder Ausreden wie «wie sind noch nicht so weit» oder «wir müssen das erst einmal intern klären» ist abgelaufen. 

Wer nicht handelt, wird von der KI-Realität eingeholt. 

Dokumente als Wissensquelle

Spätestens seit ChatGPT, Gemini und CoPilot dient Sprachverständnis zur Analyse von Korrespondenzen oder Dokumenten, um automatisierte Abläufe im Sales oder Customer Service zu unterstützen. 

Sensordaten interpretieren

Die maschinelle Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit ist eine typische Aufgabe in einer Data Fabric, die mit Machine Learning Echtzeit Reaktionen erlaubt.

Daten durchgängig integriert nutzen

Die systemübergreifende Nutzung von bisher nicht integrierten Systemen erlaubt völlig neue Arbeitsweisen und den Aufbau von datengetriebenen Szenarien

Echtzeit Daten verarbeiten

Transaktionslastige Aufgaben wie Buchungs-Engines, Online-Shops und Portale profitieren von den Echtzeitfähigkeiten von Data Fabrics und AI.

Komplexe und unstrukturiere Daten

In Data Lakes können Daten beliebiger Struktur und Komplexität mit strukturierten Daten kombiniert und abgefragt werden. Das erlaubt die einfache Abbildung bisher sehr komplexer Abläufe.

Intelligente Automatisierung

Ereignis-basierte Muster-/Bild-/Video-Erkennnung ist eine  wichtige Disziplin von KI Modellen, um Daten, Bilder und Videos teilweise in Echtzeit zu analysieren, um wichtige Industrielle Automatisierungn zu ermöglichen. 

Intelligente Analytics

Echtzeitfähige AI gestützte Analyse Ihrer Daten, Prozesse und Ereignisse ist eine typische Aufgabenstellung in Data Fabrics.

Globale Szenarien intelligent gelöst

Die gezielt gefilterte Echtzeit-Synchronisation von  Daten in verschiedene Länderzonen ist ein häufiges Anwendungsfeld für AI und Data Fabrics

Sprachbasierte Abfragen

Natürlichsprachige Abfragen sind eine Kernaufgabe der AI Modelle, die semantische Informationen in Data Fabrics für kluge Antworten nutzen, die die Arbeit Ihrer Mitarbeiter wesentlich erleichtern.

KI Reifegrad

Der effiziente Einsatz von KI profitiert von kontinuierlicher Verbesserung der nachfolgenden Disziplinen. Je besser Unternehmen alle Themenfelder beherrschen, desto höher wird der KI Reifegrad. 

Ihre Datenstrategie weist die Richtung

Um KI effektiv und effizient nutzen zu können, müssen ein paar Voraussetzungen geschaffen werden, die den wenigsten Unternehmen in einem ausreichenden Reifegrad vorhanden sind.  Mit steigendem Reifegrad profitieren Unternehmen nachhaltig und wirksam, dennoch ist der Weg das Ziel. Jeder Fortschritt auf jeder Entwicklungsstufe hilft Unternehmen.

Data Fabric und AI als Fundament

Wer künstliche Intelligenz (KI) wirksam einsetzen möchte,  muss Daten und KI optimal kombinieren. Eine Data Fabric liefert das Datenmanagement aller Enterprise Daten, eine Data Governance sorgt für Überblick und Kontrolle und AI und Analytics machen Ihre Daten wertvoll und nutzbar.

KI- und Datensicherheit

Data Governance und KI-Nutzungsrichtlinien stellen die fachlichen, ethischen und auch die automatisierbaren Leitplanken zur Verfügung, um Daten und KI erfolgreich zu nutzen. Der Aufbau dieser Grundlagen ist ein fortlaufender (Lern-) Prozess, der mit jedem Anwendungsfall validiert oder erweitert werden muss. 

KI- und Daten-Fähigkeiten

Von Infrastruktur über Prozesse, Wissen und Change-Management geht der Einsatz von modernem Datenmanagement und KI mit vielen organisatorischen und technischen Herausforderungen einher. Der Aufbau von KI-Wissen und -Fähigkeiten erfordert das Teamplay interner und externer Wissensträger sowie den ausdauernden Rückhalt starker Entscheider.

Privat, Hybrid oder Public Cloud?

Bei aller KI-Euphorie sind Bedenken zu Datensicherheit, Kosten und Skalierbarkeit wichtige Fragestellungen bei der Konzeption der für Sie geeigneten KI- und Data Fabric Architektur. 

Auch wenn die grundlegenden Technologien von HPE und Microsoft vielschichtig eingesetzt werden können, spielen die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens an die Integration von Datenquellen, Ihre Datenarten und -volumen sowie Ihre Anwendungsfälle eine entscheidende Rolle bei der Konzeption Ihrer konkreten KI- und Data Fabric Architektur. Nachfolgend sehen Sie die gängigsten Szenarien , die wir bei Kunden vorfinden und unterstützen. 

Private Cloud

Private Cloud AI und Data Fabric belässt Ihre Unternehmensdaten jeder Sensitivitätsstufe sowie Ihre Fragen an eine Private Cloud KI -Engine in Ihrem eigenen Netzwerk.

Sicher | skalierbar | günstig

Wir setzen bei Private Cloud AI auf die Ready-to-Run Lösungen von HPE. Sensitive und lastintensive KI-Umfänge profitieren besonders von diesem Setup.

Hybrid Cloud

Hybrid Cloud AI und Data Fabric stellt sicher, dass sensible Daten ausschliesslich in der private Cloud bleiben. Für definierte Umfänge werden jedoch Daten und Abfragen in der Public Cloud verarbeitet.

Alle Optionen offen

In hybriden Setups ist jedes Szenario denkbar. Flexibilität kann erforderlich sein, ist aber im Zweifel auch komplex und teuer und muss gut überlegt werden.

Public Cloud

Public Cloud AI und Data Fabric verarbeiten alle Daten und Abfragen in der Public Cloud. Dieses Modell ist - mit allen Sicherheitsbedenken - bisher für viele Unternehmen der Standard.

Bequem | begrenzt skalierbar

Public Cloud liefert bequem Shared Services und ist ein ideales Modell für kleinere Daten- und KI-Umfänge und eingeschränkte Bedenken bei der Nutzung Ihres Unternehmenswissens in der Cloud.
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