Verschiedene Anwendungsmöglichkeiten von Künstliche Intelligenz als Icons
12.07.2021    Miriam Rönnau
  • Drucken

Künstliche Intelligenz

Wie Mittelständler KI-Projekte realisieren können

Während Großunternehmen meist schon häufig in KI-Projekte investierten, planen viele Mittelständler erst noch den Einstieg – das ergab eine repräsentative Befragung von mehr als 600 Unternehmen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom im April 2021. Xavier Gonzalez von Cyxtera, einem Anbieter von sicherer Infrastruktur, erklärt, wie KI  eingesetzt wird und inwiefern „Bare-Metal-Angebote“ beim günstigen Einstieg helfen können.

Zur Person

Portrait von Xavier Gonzalez

Xavier Gonzalez

ist Vice President Public Relations & Corporate Communications bei Cyxtera in Miami, Florida, USA. Gonzalez verantwortet neben der Unternehmenskommunikation auch das Community Management des Unternehmens. Er ist seit über 20 Jahren in den Bereichen Informationstechnologie, Marketing und Non-Profit tätig

In welchen Bereichen könnte der Mittelstand von Künstlicher Intelligenz besonders profitieren?

Xavier Gonzalez: KI lässt sich überall dort gut nutzen, wo große Datenmengen strukturiert analysiert, Prozesse automatisiert oder Sprache verarbeitet werden soll. Das eröffnet Anwendungsszenarien in nahezu allen Branchen und Unternehmensbereichen: von der industriellen Fertigung, wo KI für vorausschauende Wartung oder Prozessautomatisierung eingesetzt werden kann, über das Marketing, wo KI hilft, die richtigen Zielgruppen zu erreichen, bis hin zum Kundenservice, wo KI-gestützte Chat-Bots erste Dialoge in der Kundenkommunikation übernehmen.

Warum planen im Gegensatz zu Großunternehmen viele mittelständische Firmen erst jetzt den Einstieg in KI-Technologien?

Gonzalez: Als Engpass für den KI-Einstieg benennen Unternehmen vor allem das Fehlen von Personal, Zeit und nicht zuletzt finanziellen Mitteln. Die Nutzung von KI-Technologie benötigt nicht nur das passende Know-how, sondern auch viel Rechenpower und eine Hardware, die eine KI-optimierte Performance mitbringt. Die Leistungsfähigkeit eigener Hardware reicht zu Beginn von KI-Projekten zwar oft noch aus, aber im weiteren Verlauf braucht es mehr – zum Beispiel für das Trainieren neuronaler Netze. Je nach Ausstattung kann KI-optimierte Hardware im Einkauf allerdings fünf- bis zehnmal teurer sein als klassische Server – diese hohen Investitionen für ein erstes Pilotprojekt zum KI-Einstieg scheuen viele.

Können sich Mittelständler nicht einfach an einen Public-Cloud-Dienstleister wenden, der ihnen die nötige Leistung zur Verfügung stellt?

Gonzalez: Die KI-Kapazitäten nicht selbst zu kaufen, ist in jedem Fall eine gute Entscheidung. Obwohl die Anfangsinvestition hoch ist, fehlen Skalierbarkeit und Flexibilität, und die Hardware veraltet schnell. Wer stattdessen den Weg in die Public Cloud wählt, muss allerdings ebenfalls mit hohen Kosten rechnen, weil für virtualisierte GPU-Instanzen – also Grafikprozessoren – oft ein hoher Aufpreis zu zahlen ist. So erweisen sich beide Wege oft als teuer und wenig flexibel, um mittelständische Unternehmen gut bei ihren ersten KI-Projekten zu unterstützen. Mehr Kontrolle und Flexibilität bei niedrigeren Kosten versprechen  Bare-Metal-Angebote von entsprechenden Rechenzentrumsdienstleistern.

Wie genau funktioniert das Bare-Metal-Konzept?

Gonzalez: Unter Bare Metal versteht man einen Service, bei dem gewünschte Server-Hardware ohne Software und Betriebssystem exklusiv zur Nutzung bereitgestellt wird – nach individuellem Bedarf und mit flexiblen Verträgen. Die Unternehmen können so ihre eigene IT-Infrastruktur flexibel um Server-Hardware ergänzen. Solche Bare-Metal-Angebote gibt es auch für KI-optimierte Hardware. Wer außerdem noch darauf achtet, dass ihre Bereitstellung vollständig automatisiert und softwaredefiniert erfolgen kann – bestenfalls über eine komfortable und leistungsfähige Management-Plattform, findet zwischen allen Kauf- und As-a-Service-Modellen das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. So gelingt auch Mittelständlern mit kleineren IT-Budgets und Teams der erfolgreiche Einstieg in ihre KI-Projekte.

12.07.2021    Miriam Rönnau
  • Drucken
Zur Startseite