Ska­lier­bare Anwen­dun­gen und ganz­heit­li­che Daten­kon­zepte als rele­vante Erfolgs­fak­to­ren im betrieb­li­chen KI-Ein­satz. CAN­COM Aus­tria und HPE Öster­reich zei­gen, wie mit KI neue unter­neh­me­ri­sche Wert­schöp­fung entsteht.

Künst­li­che Intel­li­genz ist in den Unter­neh­men ange­kom­men. Viele Pro­jekte blei­ben aber hin­ter den Erwar­tun­gen zurück. Um mit KI neue betrieb­li­che Wert­schöp­fung zu schaf­fen, emp­feh­len Exper­ten eine ver­ein­heit­lichte Daten­ba­sis und eine ska­lier­bare Infra­struk­tur bis ins Rechenzentrum. 

Daten­mo­der­ni­sie­rung als ers­ter Schritt

„Der erste Schritt zu erfolg­rei­cher KI ist immer Daten­mo­der­ni­sie­rung und das erstreckt sich von ihrer Berei­ni­gung und Klas­si­fi­zie­rung über die Anrei­che­rung mit Meta­da­ten bis hin zur Orga­ni­sa­tion, dass sie für KI-Modelle über­haupt nutz­bar sind“, sagt Man­fred Trau­mül­ler, Geschäfts­füh­rer von HPE Österreich. 

Um die fina­len Leis­tungs­an­for­de­run­gen sowie Vor­ga­ben bei Kos­ten und Regu­la­rien bzw. Com­pli­ance zu erfül­len, hat HPE Lösun­gen wie das soge­nannte Green­Lake und Data Fabric ent­wi­ckelt, die dann zusam­men mit moder­nen Struk­tu­ren und Spei­cher­mo­du­len (File- & Object-Sto­rage) die nötige hybride Archi­tek­tur schaffen.

Data­Fa­bric als eine Art logi­sche Klammer

„Statt alle Daten phy­sisch in ein zen­tra­les Monster‑System zu kip­pen, sorgt eine Data­Fa­bric als eine Art logi­sche Klam­mer dafür, dass Daten blei­ben kön­nen, wo sie sinn­vol­ler­weise lie­gen, aber trotz­dem wie aus einer Hand nutz­bar sind. Das kön­nen ope­ra­tive Sys­teme im eige­nen Rechen­zen­trum und Analyse‑ oder KI‑Workloads in der Cloud sein“, so Traumüller. 

Ent­schei­dend sei, dass Fach­be­rei­che eine kon­sis­tente Sicht auf ihre Daten bekom­men, egal wo sie phy­sisch lie­gen. Ein Kern­pro­blem im betrieb­li­chen KI-Ein­satz ist auch, dass Pro­jekte erfolg­reich, aber iso­liert pas­sie­ren. Ein Chat­bot hier, ein klei­ner Automatisierungs‑Usecase dort, aber alles auf unter­schied­li­chen Daten­ba­sen und Tech­no­lo­gien und damit ent­steht kein nach­hal­ti­ger Effekt. 

Eigene Lösun­gen wie CAN­COM Assistant

„Der Wen­de­punkt wird erst erreicht, wenn Unter­neh­men ihre KI‑Usecases bewusst auf einer gemein­sa­men Platt­form und Daten­grund­lage pla­nen und so Modelle, Daten und Ser­vices wie­der­ver­wen­det und ska­liert wer­den, statt jedes Mal bei Null zu star­ten“, erklärt Diet­mar Wie­sin­ger, Vor­stand bei CAN­COM Austria.

Der IT-Dienst­leis­ter bewer­tet bei KI-Pro­jek­ten gemein­sam mit dem Kun­den den vor­han­de­nen Rei­fe­grad, defi­niert eine Ziel­ar­chi­tek­tur und lei­tet dar­aus einen Umset­zungs­plan ab. „Tech­nisch set­zen wir dann diese Road­map mit HPE‑Technologie um, von der Ver­ein­heit­li­chung der Daten über die Infra­struk­tur bis hin zu kon­kre­ten KI‑Anwendungsfällen und das auch mit eige­nen Lösun­gen wie unse­rem CAN­COM Assistant“, so Wie­sin­ger. „Am Ende steht ein leben­des KI‑Ökosystem“. (red/​czaak)