KI-Strategie: Ausgewogene Balance zwischen Cloud und On-Premises für optimale Kosten, Leistung und Sicherheit.

Unternehmen aller Größen und Branchen setzen auf künstliche Intelligenz, um Produktivität und Effizienz zu steigern. Doch anstatt von dieser Strategie Verbesserungen zu erzielen, sehen sie sich mit steigenden Token-Kosten, Schwierigkeiten bei der Integration der Tools und erhöhten Sicherheitsrisiken konfrontiert.

Wie bei allen neuen Technologien steht die Akzeptanz an erster Stelle, Implementierung und Governance folgen erst einige Schritte später. In nahezu allen Branchen laufen Experimente, und die gewonnenen Erkenntnisse werden anderen Unternehmen helfen, künstliche Intelligenz erfolgreich einzuführen und weiterzuentwickeln.

Doch die Mitarbeiter fürchten den Verlust ihres Arbeitsplatzes und hinterfragen mitunter verstärkt die Ergebnisse ihrer KI-gestützten Arbeit. Im schlimmsten Fall entsteht zusätzlicher Aufwand, um das Vertrauen der Mitarbeiter in die Technologie wiederherzustellen und die neuen, unvorhergesehenen Herausforderungen bei der Anpassung der KI-Strategie zu bewältigen.

Kosten der KI und zukünftige Herausforderungen

Die steigenden Programmierkosten stellen eine der größten Herausforderungen für Unternehmen dar. Ohne klare Messmethoden, um den Zusammenhang zwischen Programmierkosten und Leistung zu ermitteln, ist es sehr schwierig zu beurteilen, ob Investitionen in KI tatsächlich zu Leistungssteigerungen führen. Dies gilt insbesondere für die Einführung neuer und leistungsstärkerer Modelle – und um im Wettbewerb die Nase vorn zu haben, müssen die damit verbundenen und stetig steigenden Kosten in Kauf genommen werden.

Auch wenn Mitarbeiter gerade erst ihre Schulung abgeschlossen oder einen neuen Workflow für ein einzelnes KI-Modell eingerichtet haben, könnte die Einführung eines weiteren Modells die Komplexität erhöhen und die erzielten Produktivitätsgewinne zunichtemachen. Daher muss ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Integration von KI, den damit verbundenen Kosten und den von den Mitarbeitern wahrgenommenen Produktivitätsgewinnen gefunden werden.

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Die größten Vorteile ergeben sich bisher aus der Fähigkeit der KI, repetitive Aufgaben zu automatisieren und so Mitarbeiter zu entlasten. Das haben Sie sicher schon oft gehört, aber die Vorteile sind real und greifbar. Ob es um die Zusammenfassung von Meetings, das Erstellen von Dokumenten, die Suche nach internem Wissen oder die schnellere Informationssuche geht – KI gibt Mitarbeitern wertvolle Zeit, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die kritisches Denken und Kreativität erfordern. Immer mehr Mitarbeiter sind sich bewusst, dass die Zukunft der Arbeitswelt von KI abhängt und erweitern ihre Kompetenzen mithilfe digitaler Lösungen. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen Zugang zu den richtigen Technologien bieten und Umgebungen schaffen, in denen sich Mitarbeiter ermutigt fühlen, KI zu nutzen.

Da jedoch immer mehr Organisationen diese experimentelle Phase hinter sich lassen , verfolgen sie einen disziplinierteren Ansatz. Sie hinterfragen die Sicherheit künstlicher Intelligenz und die korrekte Nutzung der Tools durch die Mitarbeiter.

Künstliche Intelligenz sollte im Kern darauf abzielen, Komplexität zu reduzieren. Wenn Mitarbeiter ihre Aufgaben effizienter erledigen können und Unternehmen gleichzeitig die Kosten und die Unternehmensführung im Griff behalten, dann zeigt sich der wahre Nutzen der Investition.

KI-gestützte digitale Lösungen bieten Vorteile wie personalisierte Geräteoptimierung basierend auf der Nutzerpersönlichkeit oder integrierte Stimmungsanalysen zur Messung der Mitarbeiterzufriedenheit mit digitalen Tools. Diese Innovationen verändern das Experience Management und tragen zu höherer Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität bei. Sie ermöglichen Führungskräften zudem, enger mit ihren Mitarbeitern in Kontakt zu bleiben und zu beurteilen, ob KI die Arbeitserfahrung verbessert oder zusätzliche Komplexität hinzufügt.

• Wie erwarten Sie, dass sich die KI-Infrastruktur in Organisationen in den nächsten Jahren entwickeln wird?

Wir werden weiterhin erhebliche Investitionen in KI-Infrastruktur sehen. Die Diskussion muss jedoch über reine Kapazität hinausgehen, da Kapazität allein keinen geschäftlichen Mehrwert schafft. In der nächsten Phase liegt der Fokus darauf, sicherzustellen, dass die Infrastruktur KI-Workloads dort ermöglicht , wo sie am effektivsten ausgeführt werden können. Dies bedeutet, Endgeräte als Teil der KI-Infrastruktur zu betrachten und sie – neben Cloud-Diensten und Edge-Computing – zur lokalen Bearbeitung spezifischer Aufgaben zu nutzen. Gleichzeitig ist mit einem stärkeren Fokus auf KI-Infrastruktur zu rechnen, die neben reiner Rechenleistung auch Governance, Sicherheit und Effizienz unterstützt. Gemeinsam werden diese Infrastrukturtransformationen den praktischen Nutzen liefern, den Mitarbeiter und Unternehmen von KI erwarten, aber derzeit noch nicht sehen.

• Welche prominenten Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz für Unternehmen beobachten Sie derzeit besonders aufmerksam?

Drei Haupttrends stechen für mich hervor:

Erstens der Wandel hin zu hybriden KI-Architekturen. Unternehmen legen zunehmend Wert darauf, welche Workloads in der Cloud und welche lokal ausgeführt werden sollen.

Zweitens rücken die wirtschaftlichen Aspekte der künstlichen Intelligenz immer stärker in den Fokus. Mit zunehmender Verbreitung achten Unternehmen verstärkt auf Betriebskosten, Infrastruktureffizienz und die Gesamtkosten des KI-Einsatzes.

Schließlich erleben wir die Weiterentwicklung der Rolle von Endgeräten. Jahrelang galt der PC lediglich als Zugriffsgerät. Heute hat er sich zu einer intelligenten Rechenplattform entwickelt, die KI-Workloads sicher und effizient ausführen kann.

Unternehmen benötigen kein riesiges KI-Budget, um diese drei Trends erfolgreich umzusetzen. Sie müssen lediglich Zeit investieren, um Aufgabe für Aufgabe zu ermitteln, wo die wirklich intelligenten Fähigkeiten eingesetzt werden sollten.