KI-Einführung: Die 3 größten Hürden und wie man sie überwindet.
Kein Unternehmen kommt heute mehr am Thema KI vorbei. Bei allen unbestreitbaren Vorteilen der KI-Nutzung bringt die Transformation zum KI-getriebenen Unternehmen jedoch auch zahlreiche Herausforderungen mit sich – von der fehlenden Infrastruktur über Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bis hin zu disruptiven Veränderungen des Geschäftsmodells und der Unternehmenskultur. Dieses eBook hilft dabei, die Chancen und Risiken zu evaluieren und die größten Hürden bei der KI-Einführung zu nehmen.
Inhalt
Die Einführung von KI gewinnt an Dynamik, wie eine aktuelle Umfrage des Beratungsunternehmens Deloitte unter mehr als 1.850 Führungskräften zeigt. Demnach haben 85 Prozent der befragten Unternehmen ihre Investitionen in KI in den vergangenen zwölf Monaten erhöht, 91 Prozent planen dies für das nächste Jahr.
Den zunehmenden Investitionen stehen allerdings nur geringe Renditen entgegen. Nur sechs Prozent der Umfrageteilnehmer gaben an, dass sich die Investition in weniger als einem Jahr amortisiert habe. Selbst unter den erfolgreichsten Projekten erzielten nur 13 Prozent innerhalb von zwölf Monaten ein positives Ergebnis.
Die erfolgreiche und gewinnbringende Nutzung von KI ist also alles andere als ein Selbstläufer. Das zeigt auch das vorliegende eBook. Es stellt die drei größten Hürden auf dem Weg zum KI-Einsatz vor und gibt Hilfestellung bei deren Überwindung.
Sie erfahren unter anderem:
- Wie Sie richtig in KI investieren und gleichzeitig flexibel bleiben können.
- Welche Infrastrukturbereiche Sie vornehmlich modernisieren sollten.
- Welche Rolle moderne CPUs und KI-Beschleuniger für den erfolgreichen KI-Einsatz spielen.
Originalauszug aus dem Dokument:
Unterschiedliche KI-Workloads erfordern unterschiedliche Rechnerkapazitäten. Wenn neue Infrastruktur erforderlich ist, können Unternehmen durch den Beibehalt von x86-Architekturen im Gegensatz zu ARM-basierten Optionen bestehende x86-Anwendungen weiterhin nutzen, was KI-Erweiterungen vereinfacht. Organisationen können zudem die Bereitstellungszeiten verkürzen, indem im Voraus optimierte Bibliotheken, Container und Referenzimplementierungen genutzt werden, die in der ausgewählten Infrastruktur schneller ausgeführt werden können.
Das Computing-Profil dieser Infrastruktur wird dann durch die KI-Anforderungen von Unternehmen definiert. Deep Learning ist äußerst datenintensiv und erfordert mehr Speicherbandbreite und die parallele Verarbeitung von GPUs. Im kleinen Maßstab können Inferenzaufgaben bequem mit mehr rechnerischer Effizienz und den Möglichkeiten zur Aufgabenorchestrierung von CPUs verarbeitet werden. Die Kombination der Stärken von CPUs mit der Parallelisierung, die GPUs zu eigen ist, bietet eine Möglichkeit zur Verarbeitung der größten Modelle und Erfüllung zunehmender KI-Anforderungen.