Thought Leadership
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch nach wie vor haben viele, gerade kleine und mittelständische Unternehmen, Bedenken vor der Einführung solcher Lösungen in ihrem eigenen IT-Stack. Auch, wenn laut einer BITKOM-Studie zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in deutschen Unternehmen zwei Drittel KI für die wichtigste Zukunftstechnologie unserer Zeit halten.
Woher diese Unsicherheiten kommen und warum deutsche Unternehmen KI viel mehr als Chance denn als Risiko sehen sollten, erläutert Henrik Hasenkamp, CEO des deutschen Cloudanbieters gridscale.
Falsche Mythen schaffen Ängste
Gerade erst hat Google einen Mitarbeiter im Rahmen eines medienwirksamen Streits um eine eigens entwickelte Künstliche Intelligenz entlassen: Der Chatbot LaMDA soll nach Ansicht des ehemaligen Angestellten ein Empfindungsvermögen entwickelt haben. Konkret: Eine Google KI mit Gefühlen. Selbst wenn Google selbst sowie eine Reihe unabhängiger Wissenschaftler:innen keine Beweise für diese Behauptung finden konnten, trifft sie doch genau den Kern einer Angst, die viele auch im Jahr 2022 mit dem Begriff “Künstliche Intelligenz” verbinden: Denn Kino und Popkultur füttern uns seit Jahrzehnten mit Geschichten über außer Kontrolle geratene Software, die wie in den Filmen Terminator oder Matrix nichts anderes will, als möglichst schnell die Weltherrschaft an sich zu reißen.
Doch genau das ist es, was eine KI niemals könnte. Denn KIs sind vom Menschen für ganz bestimmte Aufgaben und auf Basis sehr spezifischer, sogenannter Trainingsdaten programmiert – diese sorgsam ausgewählten Daten schaffen quasi das Weltbild einer KI und bestimmen, was sie als wichtig erachten soll und was nicht. Entscheidend: Dieses Weltbild kann nachträglich jederzeit so angepasst werden, dass es den Zwecken am besten dient, welche die menschlichen Programmierer:innen vorgesehen haben. Im echten Leben hätte man Skynet aus dem Film Terminator mit angepassten Trainingsdaten also relativ schnell wieder zu einer “guten” KI umprogrammieren können. Aber das wäre ja für die Kinozuschauer nicht so spannend gewesen.
Unsicherheit, Kosten und der EU AI-Act
Ein weiterer Unsicherheitsfaktor: vielen Unternehmen ist nicht klar, welche Lösungen konkret für sie in Frage kommen und wie sie sie einsetzen können, ohne über entsprechende inhouse IT-Teams zu verfügen. Genau hierauf zielt der im Frühjahr angekündigte EU AI-Act (European Artificial Intelligence Act) ab, er macht KI-Anwendungen verständlicher und auch für nicht-IT-Fachkräfte leichter kalkulierbar. Hintergrund: Auch für die EU ist der Umgang mit KI-Lösungen ein wichtiges Thema. Deshalb hat sie ein Gesetz angekündigt, dessen erklärtes Ziel es ist, den EU-Binnenmarkt durch klare Regelungen zum weltweiten Pionier für die Entwicklung sicherer und innovativer KI-Systeme zu machen. Das Gesetz soll Unternehmen durch klare Richtlinien für die Hersteller schützen, während es gleichzeitig den rechtssicheren Umgang mit KI klarer umreißen und damit vereinfachen soll.
Besonders entscheidend werden hier die Punkte Datenschutz und Cybersicherheit sein, die zu den größten IT-Risiken innerhalb von Organisationen gehören. Doch auch mit dem neuen Gesetz wird es Hürden geben, die den KI-Einstieg gerade für kleinere und mittelständische Unternehmen erschweren: Vermeintlich hohe Kosten, die mit der Implementierung von KI-Lösungen entstehen, das Training der Algorithmen und die spätere Analyse und Überwachung schrecken viele Unternehmer:innen trotz offensichtlicher Vorteile immer noch ab.
Hinzu kommt, dass KI-Anwendungen spezielle Hardware brauchen, um effizient zu laufen: Eigentlich für die Berechnung von grafischen Darstellungen gedacht, laufen Graphical Processing Units parallelisiert und bandweitenoptimiert. Sie liefern damit genau die Leistung, die rechenintensive Anwendungen wie KI benötigen. Für viele Unternehmen ist es ein enormer Kostenfaktor, die benötigte Rechenkraft rechtzeitig und punktgenau bereitzustellen. Da der Großteil der Leistung nur während des Rollout benötigt wird und danach im Grunde brach liegt, läuft die Investition langfristig vermeintlich ins Leere.
Eine Lösung dafür bieten professionelle SaaS-Anbieter wie zum Beispiel Cloudprovider. Sie können gerade kleineren Unternehmen dabei helfen, KI sicher und effizient einzusetzen, ohne dabei die eigene Rechenleistung teuer ausbauen zu müssen. Indem sie Unternehmen sowohl bei der Implementierung, dem Rollout, der täglichen Anwendung sowie der Cybersicherheit der bereitgestellten Software beraten und unterstützen, benötigen Organisationen keine spezialisierte interne IT-Expertise.
KI und die Cloud – die Qual der Wahl
Bereits 2019, kurz vor Beginn der Pandemie, nahmen laut einer IDC-Studie 61 Prozent der befragten Unternehmen cloudbasierte KI-Dienste in Anspruch. 43 Prozent der befragten Firmen bevorzugten dabei die Private Cloud-Variante.
Laut BITKOM ist das eine deutliche Entwicklung nach oben, denn: vor fünf Jahren lag die Cloud-Nutzung deutscher Unternehmen noch bei 65 Prozent, rund einem Viertel weniger als heute. Entgegen vieler Annahmen eignet sich die Public Cloud für KI-Anwendungen sogar besser als die private Variante: Im Vergleich zu Private Cloud und On-Premise-Konfigurationen ist die Public Cloud deutlich flexibler und kann Arbeitsspeicher, Rechenleistung und permanenten Speicher je nach Bedarf zur Verfügung stellen. Damit ergibt sich ein nahezu unbegrenztes Maß an Anpassungsfähigkeit besonders, wenn man sie in eine Hybrid-Umgebung mit physischen Servern einbindet. Die dedizierten Server können für die Speicherung besonders kritischer Daten genutzt werden, die einem speziellen gesetzlichen Schutz unterliegen.
Gleichzeitig bietet die Public Cloud insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen meist ein höheres Maß an Sicherheit und kontrolliertem Zugriff als ein eigenes Rechenzentrum. Und bei deutschen und europäischen Public Cloud-Anbietern, die ihre Rechenzentren in Deutschland oder Europa betreiben, liegen die Nutzer auch bei den Datenschutzvorgaben auf der sicheren Seite.
Public Cloud-Anbieter stellen darüber hinaus auch APIs und andere Dienste zur Verfügung, mit denen Programmierer:innen Software erstellen oder mit externen Systemen interagieren können. Dazu zählen beispielsweise Cognitive Computing-APIs wie Vision, Sprache, Übersetzung, Textanalyse und Suche. Sie können mit nur einem API-Aufruf einfach in Anwendungen integriert werden.
Fazit: KI ist der Good Guy
Ob Unternehmen KI nutzen wollen oder nicht, wird langfristig nicht die relevante Frage sein: Denn das Tempo, mit dem KI-basierte Lösungen entwickelt werden und ihre globale Nutzung machen sie schon jetzt zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Organisationen, die auf traditionelle Software bestehen, werden den Vorteil der KI-unterstützten Konkurrenz auf Dauer nicht aufholen können. Deshalb ist es wichtig, dass gerade kleine und mittelständische Unternehmen die Vorteile nutzen, die Gesetze wie der AI-Act, aber auch professionelle IT-Services und Experten bieten. Selbst ohne eigene IT-Teams sind Unternehmen nicht alleine, wenn es um KI geht, ganz im Gegenteil: Softwarehersteller, Wirtschaft und Gesetzgeber sind sich der Bedeutung von KI gerade für den Mittelstand bewusst und unterstützen den sicheren Umgang damit durch die Entwicklung immer neuer Lösungen und Angebote.
Dabei ist eines stets klar: Im Fokus stehen der Mensch und der Nutzen, den KI für ihn haben kann. Denn KIs sind dazu entworfen, Unternehmen und Arbeitnehmer:innen in ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen und haben nichts mit den Schreckgespenstern und Mythen zu tun, die uns Hollywood in seinen großen Blockbustern präsentiert. Die eignen sich schließlich auch viel besser dazu, uns an einem Freitagabend und mit einer Schüssel Popcorn auf dem Schoß im Kino zu unterhalten.
