GenAI-Einführung leicht gemacht

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Lage, selbst neue Inhalte und Ideen zu generieren – daher der Name. Für Unternehmen interessant sind zwei grundlegende Fragen: Wie schaffe ich Mehrwert damit? Und wie kann ich Generative AI so effizient wie möglich im Unternehmen einführen? Nachfolgend sechs Handlungsempfehlungen für eine kunden- und zielorientierte Implementation der neuen Technologie.

KI muss nicht das Geschäftsmodell des gesamten Unternehmens disruptieren. Vorzugsweise beginnt man mit einer Pilotidee und geht klein, aber smart vor, sodass rasch Erfolge und Rentabilität erzielt werden können – die Erfahrungen werden dann auf weitere Bereiche übertragen. Der Cloud Service Provider Amazon Web Services (AWS) etwa bietet eine Vielzahl von Tools, mit denen Kunden die ersten Schritte zur Einführung von Generative AI machen können. AWS hat sein «Cloud Adoption Framework» (CAF) an die Erfordernisse von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning (ML) angepasst und stellt mit CAF-KI Best Practices für eine klare und zielführende Umsetzung vor, die schnell zu wünschenswerten Geschäftsergebnissen führt. Unterstützen können zudem AWS-zertifizierte Partner, zum Beispiel ein AWS Consulting Partner, der sich mit AWS Services auskennt und Erfahrungen in der Methodik beim Einsatz des CAF in verschieden gelagerten Projekten hat.

Ins KI-Team eines Unternehmens gehören neben KI-Experten auch Datenanalysten, Enterprise-Architekten, Cloudspezialisten sowie Know-how-Träger aus den Fachbereichen. Die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams bringt relevantere und effektivere KI-Lösungen hervor. Empfehlenswert ist ein Ansatz, der sich an Use Cases orientiert. Die Anwendungsfelder sind auf Mehrwert für die Kunden ausgerichtet, z.B. indem Geschäftsrisiken reduziert werden (etwa durch die Erkennung fehlerhafter Teile in einer Produktionskette) oder eine Umsatzsteigerung anvisiert wird (z.B. durch personalisierte Produkt- und Serviceempfehlungen für Kunden). Auch unternehmensintern ergeben sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für mehr betriebliche Effizienz, indem Mitarbeitende entlastet und befähigt werden, sich wertschöpfenden Arbeiten zuzuwenden.

KI-Expertise ist noch rar in den Unternehmen. Proof of Concepts unter fachkundiger Anleitung schaffen hier Abhilfe. AWS-zertifizierte Partner können mit ihrem Wissen zu neuen Anwendungsfällen und AWS unterstützen.

Cloud Services ermöglichen einen breiten Einsatz von KI. Dank den flexibel skalierbaren Cloudressourcen und der dadurch verfügbaren Compute-Power können die immensen Datenmengen verarbeitet werden, die es für das KI-Training braucht. Mit mehr als 240 Services, darunter nun auch KI- und ML-Dienste, ist AWS das umfangreichste und am weitesten verbreitete Cloud-Angebot der Welt. Mit Managed Cloud Services erhalten Unternehmen Unterstützung in ihrer strategischen Planung im Umgang mit dieser Fülle sowie dabei, ihre IT in Hybrid-, Public- oder Multi-Clouds zu verlagern. Ein Managed-Cloud-Services-Partner, der verschiedene Cloudplattformen und -modelle beherrscht, kann Cloud-basierte Lösungen für KI-Experimente zuweisen, etwa die Telekom Data Science Platform, eine End2End-Plattform für Data Science und KI-Entwicklung plus -Produktion. Der Kunde erhält ein volles Setup an Services für KI und ML, das durch ein benutzerfreundliches Interface ergänzt wird, über welches die eigenen Daten der Kunden hochgeladen werden können.

KI ist datengetrieben. Umso umsichtiger muss mit allen datenschutzrelevanten Vorgaben umgegangen werden. AWS ermöglicht den Kunden die Nutzung der AWS-Services in Übereinstimmung mit dem Schweizerischen Datenschutzgesetz (DSG) und der Datenschutzgrundverordnung der EU (DSGVO). Managed Service Providers können bei gegebenen Leistungsumfang aus Kundensicht mit der Umsetzung von datenschutzrechtlichen Anforderungen Leitfäden zur Verfügung stellen, unterstützen oder Lösungen anbieten, die auch für Kunden mit besonders strengen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit geeignet sind.

FinOps, zusammengesetzt aus Finanz und DevOps, ist eine neue Methodik im finanziellen Cloud-Management mit einem interdisziplinären Ansatz, um die Cloud kostenstellenkonform abrechenbar zu machen. Im Unternehmen müssen komplett neue Prozesse, Reportings und vor allem ein neues Verständnis der verantwortlichen Mitarbeiter für die neue Art der Ressourcenbeschaffung entwickelt werden, denn bei vielen KI-Services ist die nächste Kapazitätserweiterung nur immer einen Klick entfernt, was sich bei «pay as you use»-Modellen jeweils unmittelbar in den Kosten widerspiegelt. Hilfestellung bietet zum Beispiel T-Systems bei der Wahl des richtigen Kostenmodells für den Bezug von KI-Services – sei es bei der Dimensionierung der erworbenen Instanzen, in der Gewährung von Nutzungsrabatten nach Dauer oder Bedarf oder mit Fixpreisen bei Proof of Concepts.