Generative KI kann die Welt verändern – aber nur, wenn die Dateninfrastruktur mithält

Trotz des Hypes um Generative KI haben die meisten Branchenexperten noch nicht eine wesentliche Frage angesprochen: Gibt es eine infrastrukturelle Plattform, die diese Technologie langfristig unterstützen kann, und wenn ja, wird sie ausreichend nachhaltig sein, um die radikalen Innovationen zu unterstützen, die Generative KI verspricht?

Generative KI-Tools haben bereits einen guten Ruf, dank ihrer Fähigkeit, gut strukturierten Text mit einem Knopfdruck zu erstellen – Aufgaben, die sonst Stunden, Tage, Wochen oder Monate manuell erfordern würden.

Das ist alles gut und schön, aber ohne die richtige Infrastruktur haben diese Tools einfach nicht die Skalierbarkeit, um die Welt wirklich zu verändern. Bald werden sie 76 Milliarden Dollar übersteigen, und die astronomischen Betriebskosten von Generative KI sind bereits ein Zeichen dafür, aber es gibt noch weitere Faktoren, die eine Rolle spielen.

Unternehmen müssen sich auf die Schaffung und Verbindung der richtigen Tools konzentrieren, um sie nachhaltig zu nutzen, und müssen in eine zentrale Dateninfrastruktur investieren, die allen relevanten Daten nahtlos zugänglich macht, ohne dedizierte Pipelines. Mit der strategischen Implementierung der richtigen Tools werden sie in der Lage sein, den Geschäftswert zu liefern, den sie suchen, trotz der Kapazitätsgrenzen, die Datenzentren derzeit auferlegen – erst dann wird die KI-Revolution wirklich voranschreiten.

Ein bekanntes Muster

Laut einem neuen Bericht des Capgemini Research Institute glauben 74% der Führungskräfte, dass die Vorteile von Generative KI ihre Bedenken überwiegen. Ein solches Einvernehmen hat bereits hohe Adoptionsraten bei Unternehmen ausgelöst – etwa 70% der Organisationen in Asien-Pazifik haben entweder ihre Absicht bekundet, in diese Technologien zu investieren, oder haben begonnen, praktische Anwendungsfälle zu erkunden.

Aber die Welt ist bereits diesen Weg gegangen. Nehmen wir das Internet, das allmählich mehr und mehr Aufmerksamkeit auf sich zog, bevor es via einer Vielzahl von bemerkenswerten Anwendungen die Erwartungen übertraf. Aber trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten kam es erst wirklich voran, als seine Anwendungen begannen, tangible Wert für Unternehmen im großen Maßstab zu liefern.

Ausblick über ChatGPT hinaus

KI fällt in einen ähnlichen Zyklus. Unternehmen haben sich schnell für die Technologie begeistert, mit einer geschätzten 93% der Unternehmen, die bereits an mehreren KI/ML-Anwendungsfällen beteiligt sind. Aber unabhängig von der hohen Adoptionsrate kämpfen viele Unternehmen immer noch mit der Implementierung – ein deutliches Zeichen für eine unzureichende Dateninfrastruktur.

Mit der richtigen Infrastruktur können Unternehmen über die Oberfläche von Generative KI hinaussehen und ihre wahre Potenzialität nutzen, um ihre Geschäftslandschaften zu verändern.

Tatsächlich kann Generative KI helfen, einen kurzen Text schnell und in den meisten Fällen sehr effektiv zu schreiben, aber ihr Potenzial geht weit darüber hinaus. Von der potenziellen Entdeckung von Medikamenten bis hin zu Gesundheitsbehandlungen und der Optimierung von Lieferketten sind none dieser Durchbrüche möglich, wenn die Datenzentren, die KI-Anwendungen unterstützen und antreiben, nicht robust genug sind, um ihre Arbeitslasten zu bewältigen.

Überwindung der Barrieren für Skalierbarkeit

Generative KI hat noch nicht wirklich einen wesentlichen Wert für Unternehmen geliefert, weil es an Skalierbarkeit mangelt. Dies liegt daran, dass Datenzentren Kapazitätsgrenzen haben – ihre Infrastruktur wurde ursprünglich nicht dafür konzipiert, die massive Exploration, Orchestrierung und Modellierung zu unterstützen, die Large Language Models (LLMs) erfordern, um mehrere Trainingszyklen effizient durchzuführen.

Der Ertrag von Generative KI hängt daher davon ab, wie gut ein Unternehmen seine eigenen Daten nutzt, was durch die Entwicklung einer robusten Datenarchitektur verbessert werden kann. Dies kann durch die Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Datenquellen mit LLMs oder durch die Erhöhung der Durchsatzleistung bestehender Hardware erreicht werden.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen, die ihre LLMs auf organisatorische Daten trainieren möchten, diese Daten zunächst auf eine einheitliche Weise konsolidieren können. Andernfalls wird die in einer siloartigen Struktur verbleibende Daten wahrscheinlich eine Voreingenommenheit in der Lernfähigkeit von LLMs erzeugen.

Ein Supports-System

Generative KI ist nicht aus dem Nichts entstanden – sie ist bereits seit geraumer Zeit im Werke, und ihre Nutzung und ihr Potenzial werden in den kommenden Jahrzehnten nur noch wachsen. Aber für den Moment stoßen ihre Geschäftsanwendungen an eine Wand, die nicht skalierbar ist.

Die Realität ist, dass diese verschiedenen Tools nur so stark sind wie die Datenverarbeitungsinfrastruktur, die sie unterstützt. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, dass Führungskräfte Plattformen nutzen, die die Petabyte an Daten verarbeiten können, die diese Tools benötigen, um den erheblichen Wert, den sie versprechen, wirklich zu liefern.