Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Florierender Markt für Access-as-a-Service-Cyberkriminalität 03. 12. 2021
Studie von Trend Micro: Der Cybercrime-Markt professionalisiert sich zusehends.
Positive Perspektiven 02. 12. 2021
Die rund 120 Teilnehmer zeigten sich auf dem Partnerevent 2021 von Cloud-ERP-Pionier myfactory guter Dinge.
Magenta kürte die innovativsten IoT-Lösungen 01. 12. 2021
Magenta IoT-Challenge honoriert nützliche und technisch reife Lösungen mit Markt- und Entwicklungspotential.
Veränderte Prioritäten in Zeiten einer Pandemie 30. 11. 2021
BARC veröffentlicht zweite Covid-Studie über die Auswirkungen der Krise auf Data & Analytics in Unternehmen.
"KI wird alternativlos werden" 29. 11. 2021
In der KI-gestützten Arbeitswelt der Zukunft steht der Mensch im Zentrum, prognostiziert die Kundenkonferenz.
UNO-148 Industrie PC für DIN-Rail Montage 24. 11. 2021
Robuster und leistungsstarker Industrie-PC (IPC) Automation Computer mit Intel Core i-Prozessor der 11. Generation.
Crate.io kündigt CrateOM an 23. 11. 2021
Die intelligente Lösung digitalisiert und optimiert Betriebsprozesse.
Arctic Wolf eröffnet Security Operations Center in Frankfurt 18. 11. 2021
Das IT-Security-Unternehmen baut seine Aktivitäten in der DACH-Region aus.
Neue Datacenter-Regionen 16. 11. 2021
hosttech erweitert sein virtual Datacenter mit neuen Serverstandorten in Wien und Appenzell.
SAP vergibt Quality Awards 2021 15. 11. 2021
Die Wiener Prinzhorn Holding, die Grazer Neuroth AG und Saatbau Linz wurden prämiert.
MP2 IT-Solutions baut IT-Kompetenz für den Gesundheitsbereich aus 12. 11. 2021
Der IT-Experte gründete kürzlich das Competence Center Digital Healthcare.
3G am Arbeitsplatz digital kontrollieren. 11. 11. 2021
Konica Minolta unterstützt Arbeitgeber mit „3G App“.
Nachhaltigkeit im Fokus 10. 11. 2021
SAP „Responsible Design and Production“ erleichtert den Umstieg auf Kreislaufwirtschaft.
Omega stellt sich neu auf 09. 11. 2021
Neuaufstellung der Vertriebskanäle bringt Änderungen im Top-Management.
Drei und SPL Tele bauen österreichweites LoRaWAN-Netz 08. 11. 2021
Die IoT-Technologie sorgt für die autonome Übertragung geringster Datenmengen, geringe Kosten und hohe Reichweiten.
LowPower-Sensorüberwachung mit großen Reichweiten 05. 11. 2021
BellEquip nimmt die innovativen Sensortechnologien von nke WATTECO ins Programm.
Ganzheitliche Kommunikationsplattform aus der Cloud 04. 11. 2021
NFON erweitert Cloudya um Funktionen für Videokonferenzen und CRM-Integration.
Smartes Informationsmanagement 03. 11. 2021
Optimal Systems verknüpft SharePoint, MS Teams und der ECM-Software enaio.
weiter
Roundtable "Data Driven Business & Künstliche Intelligenz"

Ohne gute Datenbasis keine KI

Inwiefern kann KI heute schon dabei unterstützen, eine Smart Factory zu realisieren? Darüber haben fünf Top-Experten unter der Leitung von Christine Wahlmüller im Rahmen des it&t business Roundtables „Data Driven Business & Künstliche Intelligenz“ diskutiert.

Foto: IBM Franz Dornig, IBM: „Nach einer gewissen Hype Phase sehen wir, dass in der Realität erst wenige Unternehmen das Thema KI umfänglich einsetzen“ Datengetriebene Unternehmen werden künftig die Nase vorn haben – heute mehr denn je zuvor. Darüber waren sich alle fünf Sprecher des it&t business-Roundtables einig. Marktforscher wie Gartner und IDG nennen dabei Künstliche Intelligenz (KI) als einen der wichtigsten technologischen Trends. Die Frage ist, was Unternehmen heute mit neuen Technologien, wie IoT, Cloud und KI aus ihren Daten machen können, und wie diese Daten dabei helfen, mittels KI und Machine Learning das Business zu optimieren, zu automatisieren und die Effizienz oder Services zu verbessern. Und ganz wichtig: Welche Voraussetzungen braucht es technisch und organisatorisch? Hat die Krise hier zu einem Umdenken geführt, oder wie sieht es mit der Bereitschaft bei Unternehmen aus, Projekte dazu zu starten? Gartner prognostiziert etwa für den Bereich AI Augmentation – also das Zusammenspiel von menschlicher und künstlicher Intelligenz – 2021 einen zusätzlichen Geschäftswert von 2,9 Billionen US-Dollar. IDC geht davon aus, dass die Ausgaben für KI trotz der Corona-Krise 2021 jedenfalls steigen werden und es vom Hype nun tatsächlich in die Umsetzung geht. Allerdings wird laut einer im Oktober 2020 publizierten Bitkom Studie KI in den Unternehmen viel seltener genutzt als gedacht. Vor allem personalisierte Werbung, Antworten auf Kundenanfragen und automatisierte Buchungen gelten als weit verbreitet.

In der Realität werden KI Lösungen aber noch sehr zögerlich eingesetzt, urteilt der deutsche Fachverband Bitkom. Künstliche Intelligenz ist jedoch für viele Unternehmen spannend und vielversprechend, heißt es im „Digitalisierungsmonitor 2020“ des Management- und Technologie-Beratungsunternehmen BearingPoint. „Allerdings sagen 68 Prozent der Unternehmensvertreter, in deren Unternehmen noch keine KI-Aktivitäten vorhanden sind, dass sie nicht wissen, wie sie sich dem Thema KI nähern sollen“, wird in der Studie festgestellt. 

AI ist schon 65 Jahre alt

Foto: Leftshift One Patrick Ratheiser, Leftshift One: „KI ist kein Selbstzweck, sondern braucht Business-Value, etwa Kosten einsparen, Qualität steigern, Prozesse optimieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln“ „Bei IBM beschäftigen wir uns schon sehr lange mit dem Thema Künstliche Intelligenz, den Begriff Artificial Intelligence gibt es ja schon seit 1956, „aber jetzt erleben wir eine Art Renaissance des Themas KI – auch im Zusammenspiel mit neuen Technologien“, betont Franz Dornig, bei IBM für den Bereich Business Development verantwortlich, „nach einer gewissen KI Hype Phase sehen wir, dass in der Realität erst wenige Unternehmen das Thema KI umfänglich einsetzen. Man braucht dazu eine gute Datenbasis – das sind die Hausaufgaben, die gemacht werden müssen.“

Auch bei Zühlke, einem  innovativen Engineering Unternehmen, das vor 50 Jahren ursprünglich mit Fokus auf Medizintechnik in der Schweiz gegründet worden war, „ist KI mittlerweile ein ganz großes Thema. Innovationen passieren heute hauptsächlich im Softwarebereich, die Hardware ist oftmals standardisiert“, betont Bernhard Zimmermann, als Director Business Development für die Vertriebsagenden bei Zühlke in Österreich verantwortlich und selbst Mitinhaber der Schweizer Zühlke Technology Group. Zimmermann zitiert Investor Warren Buffett: „Wir leben in einer Asset-like Economy. Bei den großen Industrieunternehmen sind das nicht mehr vorrangig die großen Anlagen, sondern das Asset sind die Daten und wie sie monetarisiert werden können.“ Hier ortet Zimmermann, der selbst übrigens drei Master in Informatik absolviert hat, ein massives Interesse an Data Driven Business: „Wir stellen fest, dass viele unserer Kunden, auch im Mittelstand, schon Data Scientists haben. Da geht es auch darum, zu schauen, welche neuen Geschäftsmodelle mit diesen Daten entwickelt werden können. Wir als Zühlke unterstützen einerseits im Know-how Transfer und dabei, die notwendigen Grundlagen dafür zu schaffen. Auch die Cloud-Technologie spielt als technischer Background bzw. als Infrastruktur eine wichtige Rolle.“ Heute sind weltweit 1.200 Expertinnen und Experten bei Zühlke im Einsatz, die Lösungen für die Kunden bauen. In der österreichischen Zühlke Niederlassung sind es rund 80. 

Von der Technologie- und Management-Beratung BearingPoint ist Markus Seme, Head of Technologies & Services und Mitglied der Geschäftsführung, zu Gast. „In Österreich ist der Technologie Bereich mit über 150 Experten in Graz sehr stark vertreten, wir betreuen hier Kunden aller Größenordnungen“, erläutert Seme. Es werden mit drei sogenannten „Service Lines“ folgende Themenbereiche abgedeckt: Plattform Services & Cloud (inklusive KI), Cyber Security sowie Managed Services. „Der eingangs erwähnte Bitkom-Report und auch unsere BearingPoint Studie stammen beide aus Deutschland, ich denke aber, die Ergebnisse sind auch für Österreich gültig. Viele Unternehmen denken jetzt über den Einsatz von KI ganz konkret nach.“

Doris Lippert, seit kurzem Consulting Lead bei Microsoft Österreich, bestätigt ihre Vorredner: „Der KI Hypecycle ist eindeutig abgeflacht, jetzt dominiert bei den Unternehmen die Haltung: Wie kann ich das Thema wirklich angehen? Und dann kommt das große Erwachen, wie wenig in die Umsetzung gebracht wird. Fest steht: Es bringen die besten Ideen nichts, wenn es dann nicht weiter in die Execution geht. Da muss anhand des Business Cases messbar gemacht werden, welche Einsparungen und Optimierungen es gibt, oder wie viel Strom gespart werden kann. 2021 sollten die Unterhaltungen weggehen von: ‚Was ist alles möglich?‘ hin zu ‚Wie können wir etwas konkret umsetzen und was bringt uns das Ergebnis?‘“

Prozesse mit KI verbessern

Foto: Zühlke Bernhard Zimmermann, Zühlke: „KI ist heute bereits für den Mittelstand verfügbar. KMU haben jetzt die Möglichkeit, sehr kostengünstig und schnell gute Ergebnisse zu erzielen“ Ganz und gar dem Thema KI gewidmet hat sich das international agierende Hightech-Unternehmen Leftshift One, das mit dem AIOS ein Betriebssystem für KI entwickelt hat, wie CEO Patrick Ratheiser erklärt: „Mit dem AIOS können unterschiedliche Skills und Machine Learning-Modelle betrieben – und so entlang der Wertschöpfungskette branchenunabhängig Lösungen implementiert werden. Das heißt, wir enablen unsere Kunden zur Anwendung von KI.“ Ratheiser widerspricht ein wenig, dass es noch zu wenig an Umsetzung gibt: „Wir haben in den vergangenen Jahren zahlreiche Projekte mit KMUs und Konzernen abgewickelt und sind auch intern stark gewachsen. Wir sind fest überzeugt, dass diese Entwicklung so weitergeht. Wir unterstützen unsere Kunden weiterhin dabei, Prozess-Optimierungen und Automatisierungen durchzuführen. Zentral ist: KI ist kein Selbstzweck, sondern es braucht einen Business-Value, also etwa Kosten einsparen, Qualität steigern, Prozesse optimieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln.“ Zum Thema Daten meint Ratheiser: „Es ist bei KI gar nicht immer notwendig, mit Big Data zu arbeiten. Ich glaube, das Gold bzw. die Daten sind in den Unternehmen da, man muss diesen Schatz nur heben – und da kann KI einen entscheidenden Beitrag dazu leisten.“ Ratheiser nennt etwa das Beispiel eines großen Immobilienbüros, wo 100.000 Mietverträge via KI analysiert werden. „Ich sehe KI ganz klar als großen Treiber in der Digitalisierung, um Daten auch zu generieren und Machine-Learning-Modelle zu trainieren.“

 „Früher war die Sorge, es fehlen die Daten. Das hat sich eigentlich umgedreht und die Unternehmen haben realisiert: Wir haben einen Riesenschatz an Daten, aber wir machen noch nichts daraus“, ergänzt Doris Lippert. „Ich möchte schon klarstellen: Nur weil man KI nutzt, ist man noch keine Data Driven Organisation. Dazu gehört, dass man Daten als Kern des Geschäfts betrachte und dazu Verantwortlichkeiten im Unternehmen vergibt.“ Lippert sieht „einen weiten Weg von einem, zwei oder fünf KI-Usecases zu einem wirklich datengetriebenen Unternehmen.“

Markus Seme wirft zwei positive Messages ein, und will damit vor allem KMU ansprechen: „Die Technologien haben sich in den letzten ein, zwei Jahren so weiter entwickelt, dass man nicht mehr die Menge an Daten braucht. Wir haben schon Usecases gemacht, wo wir mit wenigen 100 Datensätzen, mit vortrainierten KI-Modellen, schon zu extrem guten Ergebnissen gekommen sind. Durch diese Weiterentwicklungen getrieben, z.B. mit Cloud-basierten KI-Services (Azure, AWS, etc.), verliert die reine Technologie-Frage an Bedeutung und die Fachlichkeit rückt mehr und mehr in den Vordergrund.“ Wichtig für KMU sei jetzt, ihr fachliches Know-how gut zu nutzen und ein technisches Grundverständnis für KI aufzubauen, „es muss nicht unbedingt ein eigenes KI Team sein, man kann sich das Technologie-KnowHow auch über Partner, etwa Start-ups oder Berater ins Boot holen“, rät Seme.

„Genauso ist es, die Unternehmen wissen ja selbst am besten, wie ihre Abläufe und Produktionsanlagen funktionieren. Im Domänen-Know-how sind sie die Experten“, stimmt Bernhard Zimmermann zu. Er sieht auch die Vielfalt im Unternehmen als Herausforderung: „Da gibt es ja einige Werkzeuge und Tools im Unternehmen, die sich oft über Jahrzehnte entwickelt haben. Unsere Aufgabe ist es, ein einheitliches digitales Ökosystem bzw. eine Plattform zu entwickeln, damit die einzelnen Fachabteilungen alle Unternehmensdaten adäquat nutzen können. Damit können Silos weiter aufgebrochen werden“, betont Zimmermann, der dazu rät, sich jetzt dem Thema KI zu widmen, „denn es gibt heute Technologien, die es vor drei Jahren noch gar nicht gegeben hat. Oder anders gesagt: Es gibt erst seit kurzem die Möglichkeit, die Technologie in einem sehr breiten Spektrum aus der Steckdose zu bekommen – ich meine damit die Cloud-Technologien. Das heißt: KI ist heute bereits für den Mittelstand verfügbar und erschwinglich. KMU haben jetzt die Möglichkeit, sehr kostengünstig und schnell gute Ergebnisse zu erzielen“

Wo KI heute sinvoll ist

Foto: Microsoft Doris Lippert, Microsoft: „Die Kunst besteht darin, einerseits Know-how aufzubauen, aber vor allem die fachliche Kompetenz der Firmen mit Technologie-Kompetenz zusammenzuschmieden“ Zu den Anwendungsbereichen befragt, meint Franz Dornig: „Der Einstiegsbereich ist sicher das Thema Sprachverarbeitung, wir kennen ja das Thema Assistenten und Chatbots, hier kann man heute schon sehr respektable Service-Leistungen erzielen. Wir sehen derzeit insgesamt eine große Menge an Anwendungsbeispielen, die exponentiell stark zunehmen. Die IBM ist auch sehr stark in der Forschung engagiert. Wir haben 2019 den IBM Debater vorgestellt, der die nächste Generation von Conversational AI repräsentiert. Es ist das erste KI-System, das mit Menschen über komplexe Themen debattieren kann. Das Ziel ist es, Menschen dabei zu helfen, überzeugende Argumente aufzubauen und gut informierte Entscheidungen zu treffen. Einige Fähigkeiten von Project Debater sind zwischenzeitlich als neue Bestandteile in die IBM Watson KI eingegangen“ (für Englische Sprache, Anm.d.Red.). Franz Dornig zählt weitere Anwendungsbereiche auf: „Sehr wichtig ist die Auswertung von Bild- und Videodaten und der Bereich der unstrukturierten Daten, die mit IoT Anwendungen einhergehen.“

Von der Theorie in die Praxis ist es allerdings häufig ein steiniger Weg, sofern entscheidende Kriterien vernachlässigt werden, weiß Patrick Ratheiser: „87 Prozent aller Projekte schaffen es nicht in die Produktion und kommen einfach nicht zur Anwendung. Um das zu verhindern, müssen Business Value, Prozesse sowie Zeitfresser identifiziert werden.“ In der Folge stellt sich die Frage: Kann hier mit Sprach- oder Bilderkennung, mit Muster-Erkennung oder anderen kognitiven Fähigkeiten eine Verbesserung wie beispielsweise Kostenersparnisse  erzielt werden?“ Es hängt also sehr spezifisch vom jeweiligen Unternehmen ab, was wann Sinn macht. Das Thema KI ist für den Mittelstand möglich und leistbar, ist auch Ratheiser überzeugt: „Es gibt mittlerweile hochperformante Daten-Modelle, die Open Source zur Verfügung stehen und die man sehr schnell im Unternehmen anwenden und vor allem nutzen kann. Wir verfolgen mit unserem AI-Betriebssystem ein „Privacy by Design“-Konzept. Das heißt: Wir gehen in die Infrastruktur des Unternehmens und heben die Unternehmensdaten. Die Daten verlassen dabei nie die unternehmenseigene Struktur. So können die Unternehmen echte Wettbewerbsvorteile generieren.“

Die Cloud bietet für KI willige Unternehmen viele Möglichkeiten. „Heute bietet Azure Out-of-the-box Möglichkeiten, um in einem KI Umfeld Projekte zu realisieren. Wir sind ja ein Hpyerscaler, das heißt, wir bieten End-to-End die Eco-Systeme der relevanten Player, etwa SAP oder Siemens, auf unserer Plattform, bis hin zur Anbindung von kleineren IoT Anbietern“, sagt Doris Lippert. Aus Business-Value Sicht sieht sie drei Anwendungsfälle: „Den Kosten-Optimierungs-Case – egal ob in der Produktion, bei Ausschuss-Management oder bei Predictive Maintenance. Zweiter Anwendungsfall – und das wird in Zukunft auch ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal sein – ist das Thema neue Geschäftsmodelle und wie hier neuer oder zusätzlicher Revenue generiert werden kann. Das ist für die Unternehmen etwas schwieriger, weil sie dafür ein eigenes Eco-System benötigen.“ Zum Thema Cloud meint Lippert: „Die Technologie selbst und welche Cloud oder IT-Infrastruktur verwendet wird – das ist nie der Differentiator. Ausschlaggebend ist die Konzeption eines Usecases mit einem digitalen Eco-System dahinter. Die Unternehmen, die das schaffen, werden einen massiven Wettbewerbsvorteil haben.“

Empfehlung für Herangehensweisen

Foto: BearingPoint Markus Seme, BearingPoint: „KI ist kein Hexenwerk, sondern man kann ganz viele tolle Sachen damit machen, die das Leben von vielen Leuten doch sehr erleichtern können“ Kosteneinsparung und Prozessoptimierung kennt man bereits als Motivatoren. Es kommt aber auch darauf an, wo das Unternehmen gerade steht, „ob Geschäftsmodelle auslaufen, der Konkurrenzdruck stark ist, oder ob man den Luxus hat, sich neuen Technologien wie KI „spielerisch“ zu nähern. Unsere eigene interne Motivation, uns näher mit dem Thema KI zu beschäftigen, waren unsere bestehenden Businessmodelle – wir wollten sie selbst mit neuen Technologien und Ansätzen torpedieren, bevor es andere von außen machen. Das ist ein Weg, um sogenannten Disruptoren zuvor zu kommen und hilft nicht nur dabei, Schwachstellen bestehender Geschäftsmodelle aufzudecken, sondern auch dabei, eigene neue Produkte und Services zu entdecken“, empfiehlt Seme diesen Zugang auch jedem anderen Unternehmen. „Auch der spielerisch-experimentelle Zugang ist anzuraten – da fällt viel Druck weg. Allerdings muss man sich bewusst sein, dass das neben dem Alltagsgeschäft nicht geht. Da hilft es, eine Person oder einem Team auch einmal den Freiraum zu geben, sich mit KI oder Innovation im Unternehmen auseinanderzusetzen. Unsere Welt dreht sich immer schneller, insgesamt müssen sich die Unternehmen daher noch viel agiler aufstellen“, hält Markus Seme fest.

„Auch bei uns gibt es so gut wie keine Projekte mehr, die klassisch im Wasserfall-Modell entwickelt werden.“, stimmt Bernhard Zimmermann zu. Wir verfolgen bei jedem Kunden den agilen Ansatz – auch in der Produktentwicklung ist das mehr und mehr ein Thema, nicht nur in der Software-Entwicklung. Das Thema Agilität ist heute gar nicht wegzudenken. Und da liegt auch der Schlüssel zum Erfolg, in der Innovationsbereitschaft und der disruptiven Zugangsweise in der Produktentwicklung, auch mithilfe von neuen Technologien.“ Dabei ist es auch gut, „nicht nur auf die eigene Branche, sondern auch links und rechts auf Branchen zu blicken, die mit dem Unternehmen eigentlich nichts zu tun haben, und zu schauen: Was gibt es da an Innovationen – und wie könnten die auch für das eigene Unternehmen relevant werden. Ein guter Tipp ist es auch, sich mit einem Berater wie uns der Technologie- UND Umsetzungskompetenz bereitstellt, einen Tag Zeit für einen Innovationsworkshop zu nehmen“, rät Zimmermann. „Meist sind das Ergebnis dann ein, zwei Ideen, an die man gemeinsam glaubt, mit denen man ein kleines erstes Projekt starten kann.“

Oft ist es in den Unternehmen ein organisatorisches Problem, meint Franz Dornig: „Mögliche Anwendungen von KI sind tatsächlich auch eine Frage der Innovationskultur des Unternehmens: Entscheidend für eine erfolgreiche KI-Strategie ist, dass zuerst einmal klar sein muss, welches konkrete Geschäftsproblem überhaupt gelöst und welche Zielsetzungen verfolgt werden sollen. Unternehmen müssen sich zudem klar darüber sein, dass auf allen Ebenen neue Fähigkeiten und damit Fortbildungen gefragt sein werden – von der Managementebene bis zum Entwickler. Dornig gibt den Unternehmen folgenden Tipp: „Die Digitalstrategie muss eine Ableitung der Gesamtstrategie sein – hier schließt sich die Frage an: Welche Technologie soll dafür eingesetzt werden? Aufgabe des Managements ist es, das Unternehmen und die Mitarbeiter in Richtung einer digitalen Kultur hinzuentwickeln. Für eine erfolgreiche Digital-Strategie muss sich die gesamte Unternehmenskultur verändern und das permanente Experimentieren mit neuen, datengetriebenen Geschäftsideen in den Vordergrund rücken.“

Zur agilen und „Fail-Fast“-Herangehensweise kommt auch von Patrick Ratheiser Zustimmung: „Basis ist aber immer ein funktionierendes Eco-System oder Betriebssystem, um einen leichten Zugang zu KI zu gewähren. Aber wir werden es nicht schaffen, jedes Unternehmen mit Machine Learning-Experten und Data Scientisten auszustatten. Sondern wir müssen den Unternehmen über diese Eco-Systeme einen leichten Zugang ermöglichen. Hier hat man die Chance, relativ rasch zu einem ROI zu kommen. Wir müssen die Leute enablen, letztlich muss jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen werden.“
Technologisch haben wir die Betriebe im Moment überholt, die Eco-Systeme und technologischen Möglichkeiten sind ja alle da. Aber wir brauchen jetzt die Unternehmen selbst, die klar sagen, was sie eigentlich wollen“, fasst Doris Lippert zusammen. Die Kunst bestehe darin, „einerseits Know-how in den Unternehmen aufzubauen, aber vor allem jetzt die fachliche Kompetenz der Firmen mit unserer Technologie-Kompetenz gut zusammenzuschmieden“, so Lippert. 

Um erfolgreiche KI-Projekte zu realisieren, sind „gemischte Teams von Anfang an ganz essentiell, wo fachliches und Technologie-Know-how dann gut zusammenspielen“, fügt Bernhard Zimmermann hinzu. Es geht auch in Richtung Self-Service KI, „damit der Kunde dann auch eigenständig seine Lösung betreiben kann.“ Er bringt auch noch einen Aspekt mit ein: „Cloud ist nicht gleich Cloud. Gewisse Teile der Daten kann man auslagern oder Daten entstehen on the-Edge. Die meisten Unternehmen haben heute hybride IT-Umgebungen, damit bleiben etwa auch personenbezogene oder hochkritische Daten im Unternehmen. Aber das Management der Daten muss beim Unternehmen bleiben.“ Der Datenschutz, die DSGVO und die Datenhoheit müssen gewahrt bleiben, erinnert Zimmermann.

„Wichtig ist am Ende des Tages vor allem die Qualität der Daten“, unterstreicht Markus Seme. „ein sehr großer Teil bei KI-Projekten ist klassische Daten-Aufbereitung und gar nicht so sehr der eigentliche KI Teil. Das soll auch ein Anstoß sein, gerade an KMU, sich mehr mit dem Thema KI zu beschäftigen und den Mut zu haben, pragmatisch erste kleine Schritte zu setzen. Wer das nicht allein tun möchte, sollte sich dazu einen Partner suchen.“

Trends und Zukunftsausblick

Befragt zu den zukünftigen Trends, meint Patrick Ratheiser: „Wir werden RPA sicher auf eine neue Ebene heben. Es geht eindeutig in Richtung Hyperautomation. Außerdem sehe ich die Themen Explainability und Trustworthness, das heißt, wir müssen Modelle in Zukunft erklären können, warum eine Entscheidung getroffen wurde. Gerade im Pharma- oder Gesundheitsbereich werden KI-Lösungen gar nicht zugelassen, wenn sie nicht erklärbar sind. Außerdem werden wir uns mit Interdisziplinarität und Entwicklergeschwindigkeit im AI-Bereich auseinandersetzen müssen.“

Doris Lippert nennt auch Hyperautomation und Data Governance/Data Quality als wichtige Trends, sie hebt aber vor allem das Thema Datensicherheit und Cloud Computing hervor: „Die Unternehmen müssen da eine Entscheidung treffen, von wo sie ihre Daten künftig beziehen wollen, da gehört auch Edge Computing dazu. Da geht es auch um Plattform- und Eco-System-Entscheidungen.“

Markus Seme meint: „Die Leute sollten viel spielerischer an das Thema KI herangehen. KI ist kein Hexenwerk, sondern man kann ganz viele tolle Sachen damit machen, die das Leben von vielen Leuten doch sehr erleichtern können.“ Andererseits bremst er die KI-Euphorie ein wenig ein: „Man muss nicht alles unbedingt mit KI machen. Außerdem sollten in die Nutzungsfrage, vor allem im Public Sector und überall dort, wo KI direkt auf Menschen trifft, auch immer mehr Nicht-Technologen einbezogen werden, Philosophen, Soziologen oder auch einfach die Bevölkerung selbst.“

Für Bernhard Zimmermann geht der Trend eindeutig in Richtung von digitalen Ökosystemen: „Das heißt auch, welche Architekturen braucht man dazu, um Daten zu sammeln, zu durchleuchten und dann neue Services auf dieser Plattform relativ schnell hochzuziehen. Dabei ist die ‚journey to the cloud‘ nach wie vor ein Riesenthema.“ Als Technologie-Thema nennt er Machine Learning Operationalisierung bzw. DevOps für Machine Learning. „Wir haben das bei einigen Kundenprojekten schon aktiv im Einsatz, aber es ist absolut noch nicht in der breiten Masse angekommen.“

Franz Dornig prognostiziert, „dass wir eine ganz starke Architektur-Diskussion mit unseren Kunden haben werden. KI wird ein Teil davon sein und wir denken, offene Plattformen sind da ganz wichtig, Stichwort Red Hat und Open Shift Ansatz und darauf basierende paketierte Lösungen, um KI-Anwendungen auf einfache Art und Weise unternehmensweit nutzbar zu machen. Digitale Ökosysteme spielen in Zukunft sicher insgesamt eine große Rolle.“

Die Diskussion zum Nachsehen

it&t business medien OG
Tel.: +43/1/369 80 67-0
office@ittbusiness.at
Wir verwenden Cookies, um Ihnen den bestmöglichen Service anbieten zu können. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung zu.
OK