Was ist Enterprise AI?

Was ist Enterprise-KI?

Enterprise AI ist die Nutzung von KI-Technologie, die sich in großem Maßstab in Geschäftsabläufe integriert. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die sich auf eigenständige Anwendungen konzentriert, handelt es sich bei der Unternehmens-KI um einen ganzheitlichen Ansatz, der Arbeitsabläufe, Entscheidungsfindung und Automatisierung im gesamten Unternehmen verbessert. Darüber hinaus trägt es dazu bei, dass Geschäftsabläufe weniger manuell, anfällig für menschliche Fehler und zeitaufwändig sind. Enterprise AI nutzt Cloud Computing, Big Data und maschinelles Lernen (ML), um Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Enterprise AI unterscheidet sich von herkömmlichen KI-Lösungen durch Skalierbarkeit, Sicherheit und geschäftsorientierten Ansatz. Während sich herkömmliche KI-Anwendungen auf eng begrenzte, spezifische Aufgaben konzentrieren, ist Unternehmens-KI darauf ausgelegt, umfangreiche Prozesse – wie Datenanalyse, Risikomanagement und Kundendienst – zu bewältigen, sich nahtlos in vorhandene Unternehmenssoftware zu integrieren und die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen. Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Fertigung und der Einzelhandel nutzen Unternehmens-KI, um ihre Abläufe zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Beispiele und Anwendungen von Enterprise AI

Enterprise AI revolutioniert eine Vielzahl von Branchen mit realen Anwendungen, die zu greifbaren Geschäftsergebnissen führen. Es hat erhebliche Auswirkungen auf Branchen wie die folgenden:

• Gesundheitswesen: KI-gesteuerte Diagnostik, prädiktive Analysen für die Patientenversorgung und personalisierte Behandlungspläne verändern die medizinische Versorgung. Unternehmen nutzen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten, um die Patienteneinbindung zu verbessern.

• Optimierung der Lieferkette: KI-Tools helfen mithilfe prädiktiver Analysen dabei, Probleme oder potenzielle Störungen zu erkennen. Sie können auch dabei helfen, Lagerbestände und Logistik zu optimieren und die Produktnachfrage vorherzusagen.

• Finanzen: Betrugserkennung, Risikobewertung und automatisierte Handelssysteme basieren auf KI, um riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. KI verbessert außerdem den Kundenservice durch intelligente Chatbots und automatisierte Finanzberatung.

• Fertigung: Vorausschauende Wartung, Lieferkettenoptimierung und Qualitätskontrolle werden durch KI verbessert, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Effizienz verbessert werden.

• Einzelhandel: KI-gestützte Empfehlungsmaschinen, Bestandsverwaltung und Kundenstimmungsanalysen helfen Einzelhändlern, die Personalisierung zu verbessern und Abläufe zu optimieren.

• Personalmanagement: KI kann Lebensläufe prüfen und Kandidaten in frühen Phasen des Einstellungsprozesses zuordnen, sodass die Mitarbeiter sich wichtigeren Angelegenheiten widmen können.

• Forschung und Entwicklung: KI beschleunigt die Datensatzanalyse, Trendvorhersagen und Ergebnissimulationen, um Forschungsressourcen und -zeit optimal zu nutzen.

• Anlagenverwaltung: KI ermöglicht Funktionen wie die vorausschauende Wartung, die Manager auf mögliche Funktionsstörungen aufmerksam macht. Es kann auch Empfehlungen zu Anpassungen oder Aktualisierungen von Maschinen und anderen Geräten geben, um diese produktiver und effizienter zu machen.

• Energie: KI kann intelligente Stromnetze für einen möglichst effizienten Verbrauch und eine möglichst effiziente Verteilung optimieren – und erneuerbare Energie speichern und verteilen.

Bedeutung und geschäftliche Auswirkungen von Enterprise-KI

Enterprise AI steigert die Betriebseffizienz, indem es komplexe Arbeitsabläufe automatisiert und datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht. Durch die Einführung von KI kann Ihr Unternehmen strategische Vorteile erzielen, beispielsweise: 

• Höhere Produktivität: KI automatisiert Routineaufgaben, sodass sich die Mitarbeiter auf wertvollere Tätigkeiten konzentrieren können.

• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI analysiert große Datensätze in Echtzeit und bietet umsetzbare Erkenntnisse und Vorhersagefunktionen.

• Wettbewerbsvorteil: Durch die Integration von KI in Ihre Prozesse können Sie sich schnell an Marktveränderungen anpassen und die Leistung optimieren.

• Verbesserte Innovation: KI kann Mitarbeitern auf allen Ebenen einer Organisation ermöglichen, innovativ zu sein und kreative Lösungen für allgemeine Probleme zu finden.

• Bessere Governance: Wenn KI unternehmensweit eingesetzt wird, kann sie dazu beitragen, Silos zu beseitigen und die Transparenz und Kontrolle darüber zu erhöhen, wie Daten verwendet, gespeichert und freigegeben werden.

• Reduzierte Kosten: KI ermöglicht Automatisierung und optimierte Abläufe, die dazu beitragen, redundanten Aufwand zu reduzieren und die Ressourcenzuweisung und -effizienz zu verbessern.

 Die Ausrichtung von KI-Initiativen auf Geschäftsziele erfordert einen strategischen Ansatz, der sicherstellt, dass KI-Anwendungen das Umsatzwachstum, die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Belastbarkeit fördern.

Implementierung von Enterprise-KI

Um KI erfolgreich in einem Unternehmensumfeld zu implementieren, sind die folgenden Schritte einige der Best Practices der Branche:

1. Bereitschaft bewerten: Bewerten Sie die aktuelle Datenqualität, Zugänglichkeit und Verfügbarkeit sowie die vorhandene Infrastruktur und KI-Expertise innerhalb der Organisation. Wenn Sie den Zustand der Daten und der Infrastruktur Ihres Unternehmens kennen, können Sie einen Ausgangspunkt für die KI-Implementierung finden.

2. Definieren Sie Anwendungsfälle und Ziele: Identifizieren Sie Geschäftsbereiche, die am meisten von KI-Anwendungen profitieren können. Es ist auch wichtig zu bestimmen, welche grundlegenden Ziele Ihr Unternehmen bei der Implementierung von KI verfolgt.

3. Entwickeln Sie eine KI-Roadmap: Skizzieren Sie Implementierungsphasen und Meilensteine basierend auf Best Practices der Branche. Die Roadmap sollte den Umfang Ihrer KI-Projekte definieren, Zeitpläne festlegen und Ressourcen zuweisen. Halten Sie den Plan flexibel genug, um im Verlauf des Projekts auf unerwartete Änderungen reagieren zu können.

4. Bestimmen Sie ein funktionsübergreifendes Team: Sie benötigen ein Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Hintergründen – etwa Entwickler, IT, Sicherheit, Finanzen und Änderungsmanagement –, um einen ganzheitlichen Ansatz für Ihre KI-Projekte zu bieten.

5. Wählen Sie den richtigen Technologie-Stack: Wählen Sie KI-Modelle, Datenverarbeitungstools und Cloud-Computing -Plattformen aus, die am besten auf Ihre KI-Ziele und -Vorgaben abgestimmt sind.

6. Starten Sie ein Pilotprogramm: Es ist ratsam, mit einem Pilotprogramm zu beginnen, um die KI-Technologie und -Implementierung in kleinem Maßstab und in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Dies ist ein entscheidender Schritt, um zu bestimmen, wie realistisch und effektiv Ihre KI-Strategie ist.

7. Gewährleisten Sie Governance und Compliance: Richten Sie Sicherheitsmaßnahmen, Datenschutzrichtlinien und Vorschriften zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein, die Ihnen dabei helfen, die Compliance wirksamer aufrechtzuerhalten und eine strenge Governance im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

8. Überwachen und optimieren: Bewerten Sie die Leistung des KI-Systems kontinuierlich, um potenzielle Probleme oder Problembereiche zu identifizieren. Auf diese Weise können Sie bei Bedarf kontinuierlich Anpassungen sowohl an Ihrer KI-Implementierung als auch an Ihrer laufenden KI-Strategie vornehmen.

Selber machen oder einen vertrauenswürdigen KI-Partner finden

Irgendwann zu Beginn des oben beschriebenen Prozesses muss jedes Unternehmen entscheiden, ob es seine eigene Lösung entwickeln oder mit einem erfahrenen KI-Anbieter zusammenarbeiten möchte.

Während Ihnen ein Do-it-yourself-Ansatz das höchste Maß an Kontrolle über das Projekt und Ihre Daten bietet, erfordert er in der Regel, dass die Organisation bereits Mitarbeiter mit den richtigen technischen Fähigkeiten und Erfahrungen beschäftigt. Die Zusammenarbeit mit einem etablierten KI-Anbieter mag zunächst teurer erscheinen, gewährleistet jedoch häufig eine schnellere Bereitstellung, bietet Zugriff auf fortschrittliche KI-Tools, bietet Schulungen für unterqualifiziertes Personal und gibt Ihnen die Gewissheit, dass Sie die neuesten Best Practices der Branche befolgen.

Herausforderungen und Risiken der Enterprise-KI

Trotz ihrer Vorteile bringt Enterprise-KI auch einige Herausforderungen mit sich:

Datenkomplexität

Die Verwaltung großer Datensätze, die Gewährleistung der Datengenauigkeit und die Integration von KI in vorhandene Systeme können schwierig sein. Es erfordert, dass die Mitarbeiter Erfahrung im Umgang mit KI-Lösungen haben und wissen, wie sie die genauesten und effektivsten Ergebnisse erzielen. Eine erfolgreiche KI-Integration – insbesondere in Kombination mit vorhandenen Systemen und Infrastrukturen – erfordert viel bewusste und sorgfältige Planung. Aus diesem Grund sind Pilotprojekte eine bewährte Methode für jede Organisation, die Enterprise-KI einführt. Sie bieten eine kleine und kontrollierte Umgebung, in der Sie erkennen können, ob das KI-Projekt Ihnen beim Erreichen Ihrer Unternehmensziele hilft.

Regulatorische und ethische Fragen

Ein kritischer Punkt im Zusammenhang mit Unternehmens-KI ist ihr ethischer und verantwortungsvoller Einsatz. Beispielsweise können KI-Entwickler unbewusst Voreingenommenheit oder unethisches Verhalten in KI-Systeme einbringen, wenn sie nicht darüber aufgeklärt werden, wie sie dies durch geeignetes Design und konsequente Überwachung vermeiden können.

Entwickler müssen sich außerdem darüber im Klaren sein, wie KI-Systeme die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten (oder noch besser vereinfachen) können – insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und -sicherheit. Durch die Entwicklung verantwortungsvoller Richtlinien können Entwickler und andere Interessengruppen über die ethischen und Compliance-Probleme informiert werden.

Umsetzungsbarrieren

Die Einführung von KI erfordert qualifiziertes Personal, Investitionen in die Infrastruktur und einen kulturellen Wandel. Die Mitarbeiter sind sich möglicherweise uneinig, ob KI-Systeme für das Unternehmen von Nutzen oder Nachteil sind. Das Training und die Inferenz von KI-Modellen können ebenfalls kostspielig sein, je nachdem, ob Sie das Trainingssystem vor Ort behalten oder Ihre proprietären und vertraulichen Daten in der öffentlichen Cloud speichern möchten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind robuste Datenverwaltungsstrategien, ein starker und gut geplanter KI-Fahrplan, ethische KI-Rahmenwerke und ein starkes Governance-Modell zur Risikominimierung erforderlich.

Der Enterprise-KI-Technologie-Stack

Enterprise-KI erfordert eine Sammlung von Hardware und Software, die große Datenmengen sehr schnell, effizient und sicher verarbeiten und analysieren kann. KI benötigt enorme Rechenleistung und besteht typischerweise aus den folgenden Kernkomponenten:

• Datenverarbeitung und -speicherung: KI-Systeme sind auf einen einfachen und sicheren Zugriff auf Cloud-basierte oder lokale Daten angewiesen. Die Datentechnik-Pipeline Ihres Unternehmens muss die Batch- oder Streaming-Datenverarbeitung unterstützen und Datenwissenschaftlern einfachen Zugriff auf die benötigten Datensätze ermöglichen.

• Große Sprachmodelle: Neuronale Netzwerke ermitteln kontextbezogene Antworten mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung, die anhand vorhandener, von Menschen erstellter oder synthetischer Daten trainiert und optimiert wurde. Dies erfordert eine Infrastruktur, die es Ihnen ermöglicht, diese Modelle zu erstellen und zu trainieren. Unterstützende Tools wie Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme ermöglichen es Datenwissenschaftlern, vorhandene KI-Modelle an Ihre internen Daten anzupassen, ohne das Modell vollständig neu trainieren zu müssen.

• Automatisierungstools: KI-gestützte Automatisierung steigert die Geschäftseffizienz durch Reduzierung des manuellen Aufwands. KI kann ein erhebliches Maß an Automatisierung nutzen, um Modelle zu trainieren und Daten aus vielen Quellen im gesamten Unternehmen zu aggregieren.

• Multicloud-Bereitstellung: Viele Unternehmen nutzen mehrere Cloud-Anbieter, um Flexibilität zu gewährleisten und die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter zu verringern.

Auswahl des richtigen Enterprise-KI-Partners

Wenn Sie sich für die Zusammenarbeit mit einem KI-Partner entschieden haben, ist es entscheidend, dass Sie einen KI-Anbieter auswählen, der genau das bietet, was Sie benötigen. Ein erfahrener KI-Partner verfügt über langjährige Fachkenntnisse, ein tiefes Verständnis der sich entwickelnden KI-Methoden und Best Practices und kennt sich gut mit Datenwissenschaft, Cloud Computing und KI-Tools sowie den feinen Unterschieden und Nuancen in Ihrem Datenbereich aus.

Komplexität ist ein wesentlicher Bestandteil der Unternehmens-KI. Die Technologie ist außerdem sehr brüchig, was bedeutet, dass ein einziger Fehler in einem Abschnitt des KI-Systems die Funktionen der gesamten Plattform beeinträchtigen kann. Ein effektives KI-System erfordert sowohl eine fachmännische Implementierung als auch kontinuierliche Überwachung, Optimierung und Aktualisierung. Mit der Zeit kann sich die Leistung Ihres Systems verschlechtern oder die enge Ausrichtung auf Ihre KI-Ziele verlieren.

Durch die Partnerschaft mit einem vertrauenswürdigen KI-Anbieter erhalten Sie Zugriff auf die fortschrittlichsten Best Practices und Tools und können sicherstellen, dass Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihrem KI-System ziehen.

Beachten Sie bei der Suche nach einem Unternehmenspartner die folgenden wichtigen Überlegungen:

• Branchenexpertise: Wählen Sie Anbieter mit nachweislicher Erfolgsbilanz in Ihrer Branche.

• Ausrichtung auf Unternehmensziele und Anwendungsfälle: Der Anbieter sollte Dienste und Lösungen anbieten, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele erreichen können.

• Skalierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass die KI-Plattform mit Ihren Geschäftsanforderungen wachsen kann.

• Sicherheit und Compliance: Stellen Sie sicher, dass der KI-Anbieter die Sicherheitsstandards und gesetzlichen Anforderungen einhält.

• Kontinuierlicher Support: Sie möchten einen Anbieter, der die Beziehung nach der KI-Implementierung aufrechterhält und dafür sorgt, dass Ihr System optimiert ist und wie vorgesehen funktioniert. 

Zukünftige Trends in der Unternehmens-KI

Die Unternehmens-KI entwickelt sich ständig weiter und wird von neuen Trends geprägt: 

• Multimodale generative KI: Über die textbasierte GenAI hinaus ermöglichen KI-Modelle wie DALL-E die Inhaltserstellung mit Fotos, und andere Modelle produzieren Audio für die medienübergreifende Inhaltserstellung, um die Kreativität und Marketingbemühungen von Unternehmen zu verbessern.

• KI-gesteuerte Automatisierung mit Agenten: Eine immer ausgefeiltere KI-Automatisierung wird den Betrieb mithilfe autonomer Agenten und Arbeitsabläufe weiter rationalisieren.

• Edge AI: Die KI-Verarbeitung auf Geräteebene reduziert die Latenz und verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Um die Nase vorn zu behalten, müssen Unternehmen in KI-Innovationen investieren, die Qualifikation ihrer Mitarbeiter verbessern und KI-gesteuerte Geschäftsmodelle übernehmen.

Nutanix und KI

Nutanix durchbricht den KI-Hype und liefert echte KI-Ergebnisse für Unternehmen – durch die Nutzung der Nutanix Cloud Infrastructure (NCI) mit KI-Beschleunigern, einer zentralisierten Inferenzplattform mit Nutanix Enterprise AI (NAI) und leistungsstarken Datenoperationen mit Nutanix Unified Storage. Seine Full-Stack-Plattform vereinfacht GenAI-Vorgänge und stellt gleichzeitig sicher, dass die Unternehmens-KI privat, sicher und belastbar bleibt. Integrierte betriebliche Erkenntnisse gehen über die Implementierung hinaus, unterstützen den Betrieb am zweiten Tag und wandeln IT-Ressourcen in KI-Ressourcen für Inferenz, Feinabstimmung und Training um – wo immer dies erforderlich ist, vom Edge bis zur öffentlichen Cloud.

Fazit

Enterprise-KI verändert Branchen, indem sie intelligentere Entscheidungsfindung, Automatisierung und Innovation ermöglicht. Wenn Sie die Vorteile, Herausforderungen und Implementierungsstrategien verstehen, können Sie KI-Initiativen an Ihren strategischen Zielen ausrichten. Organisationen, die KI einführen möchten, sollten proaktiv vorgehen, in den richtigen Technologie-Stack investieren und mit vertrauenswürdigen Anbietern zusammenarbeiten, um in der KI-gesteuerten Zukunft erfolgreich zu sein.