Knackpunkt Infrastruktur Warum KI-Projekte oft an der Datenbasis scheitern

Anbieter zum Thema

NetApp Deutschland GmbH

DataCore Software GmbH

FAST LTA GmbH

Impossible Cloud GmbH

Eine intelligente Dateninfrastruktur bildet das Fundament für erfolgreiche KI-Initiativen. Je leistungsfähiger sie ist, desto besser lassen sich Geschäftsziele erreichen, die Produktivität der Teams steigern und der Return on Investment (ROI) beschleunigen. Doch wie bereiten Unternehmen ihre Infrastruktur richtig auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) vor?

In der Begeisterung für die Möglichkeiten von KI wird oft übersehen, dass die schönsten Algorithmen und die besten Ideen an Wert verlieren, wenn die technische Basis nicht passt. Fakt ist: KI-Projekte verursachen Kosten. Sie fressen Rechenpower, Datenspeicher und brauchen einen sicheren Datenfluss – und das rund um die Uhr. Wer hier spart, riskiert, dass Investitionen verpuffen, weil die Infrastruktur einfach nicht hinterherkommt.

Das enorme Investitionsvolumen in KI-Lösungen, das die International Data Corporation (IDC) für 2024 weltweit auf 232 Milliarden US-Dollar schätzt und das bis 2027 voraussichtlich 512 Milliarden US-Dollar erreicht, gibt einen Hinweis darauf, wie hoch die Anforderungen an die zugrundeliegende Infrastruktur sein werden. Die Wachstumsrate für KI-Investitionen ist mehr als fünfmal so hoch wie die für allgemeine IT-Ausgaben.

Dateninfrastruktur als Profitkatalysator

Manche Firmen starten KI-getriebene Projekte ohne eine solide Datenstrategie. Sie haben eine fragmentierte Dateninfrastruktur mit verschiedenen Datensilos und konzentrieren sich häufig darauf, ihre IT-Infrastruktur grundlegend zu verbessern, sie aber noch nicht speziell auf KI-Anforderungen auszurichten.

Doch die Erfahrung zeigt, dass komplexe KI-Modelle nicht profitabel betrieben werden können, wenn die Datenarchitektur veraltet oder ungeeignet ist. Unternehmen mit einer fortgeschrittenen Infrastruktur verzeichnen eine um 7 Prozent niedrigere Ausfallrate bei KI-Projekten als die weniger gut ausgestatteten Unternehmen.

Die leistungsstärksten KI-Projekte basieren auf intelligenten Dateninfrastrukturen, die nicht nur riesige Datenmengen speichern und verarbeiten, sondern auch flexibel genug sind, um Datenströme reibungslos in die Cloud und zurückzutransferieren. Diese Infrastrukturen können sich dynamisch an wechselnde Anforderungen anpassen und erlauben einen nahtlosen Datenzugriff über verschiedene Umgebungen hinweg – sei es On-Premises, in der Private Cloud oder in Public-Cloud-Umgebungen. Dies ist besonders für KI-Workloads wichtig, die häufig zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen wechseln müssen.

Die Kostenfalle

Die Vorstellung, dass KI-Projekte durch schnelle Marktreife und geringe Kosten überzeugen, ist weit verbreitet – und trügerisch. Die Realität sieht anders aus: Fehlt es an einer robusten Infrastruktur, steigen die Kosten sprunghaft an. Vor allem bei großen Datenmengen und komplexen Berechnungen geht es nicht ohne leistungsfähige Storage-Lösungen.

Die Unfähigkeit, rechtzeitig auf die richtigen Daten zuzugreifen, ist der häufigste Grund für das Scheitern von KI-Projekten. Da ist es alarmierend, dass 63 Prozent der Firmen ihre Speicherlösungen als ungeeignet für KI einschätzen und sagen, dass sie sie dringend verbessern müssten.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 14

Speichergrößen: Tobias Pföhler, StorMagic

Teure Fehlentscheidungen vermeiden

Gute KI-Projekte entstehen nicht nur durch smarte Algorithmen, sondern durch starke Datenverwaltung. Das heißt: Storage, Data-Governance und Zugriffskontrollen müssen funktionieren – sonst steigt das Risiko, dass KI-Projekte nicht nur unprofitabel, sondern sogar gefährlich werden. Wenn Datensicherheit oder eine klare Governance fehlen, können veraltete oder fehlerhafte Daten in die KI-Modelle einfließen und teure Fehlentscheidungen auslösen.

Data-Governance gewährleistet, dass Daten nicht nur sicher gespeichert, sondern auch regelmäßig auf ihre Qualität hin überprüft werden. Klare Richtlinien für den Zugriff auf Daten stellen sicher, dass nur autorisierte Personen sensible Informationen einsehen oder bearbeiten können. Solche Maßnahmen tragen nicht nur zur Sicherheit bei, sondern stärken auch das Vertrauen in die Integrität der verwendeten Daten. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Unternehmen eine Kultur der Verantwortung im Umgang mit Daten fördern. Schulungen und regelmäßige Sensibilisierungsmaßnahmen helfen den Mitarbeitern zu verstehen, wie entscheidend ihre Rolle im gesamten Datenmanagementprozess ist.

Ressourcen bedarfsgerecht einsetzen

Eine weitere Herausforderung: die immense Ressourcenauslastung durch KI-Projekte. Künstliche Intelligenz ist eine Leistungsschleuder – und wer hier nicht in effiziente Hardware und eine optimierte Dateninfrastruktur investiert, zahlt am Ende mehr, als er gewinnt. Die erfolgreichsten KI-Infrastrukturen basieren auf klaren Metriken zur Ressourceneffizienz: Firmen, die solche Metriken nutzen, vermeiden Datenfriedhöfe und steuern ihre Infrastruktur bedarfsorientiert. Damit schonen sie ihre Ressourcen und verhindern, dass die Kosten für IT-Projekte explodieren. Leistungsfähige Storage-Systeme sind also eine klare Antwort auf die Frage, wie KI profitabel betrieben werden kann.

Was sind die zentralen Elemente einer zukunftsfähigen Infrastruktur?

• 1. Skalierbare Speicherlösungen: flexible Speichermöglichkeiten, die sich dynamisch an die wachsenden Datenvolumina anpassen können. Dies umfasst sowohl On-Premises-Lösungen als auch Cloud-basierte Speicherdienste.

• 2. Hochleistungsfähige Datenverarbeitung: KI-Algorithmen benötigen massive Rechenleistung. Eine fortschrittliche Infrastruktur integriert leistungsstarke Prozessoren und GPUs, um komplexe Berechnungen und Modeltrainings zu beschleunigen.

• 3. Intelligentes Datenmanagement: Hierzu gehören Funktionen wie automatisierte Datenklassifizierung, Versionierung und Metadatenverwaltung. Diese Werkzeuge helfen, Daten effizient zu organisieren und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

• 4. Nahtlose Datenintegration: Eine intelligente Infrastruktur ermöglicht die problemlose Integration verschiedener Datenquellen, sei es aus internen Systemen oder externen Quellen. Dies ist entscheidend für die Erstellung umfassender Datensätze für KI-Modelle.

• 5. Robuste Sicherheits- und Compliance-Funktionen: Angesichts der Sensibilität vieler Daten in KI-Projekten sind fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Tools unerlässlich. Dazu gehören Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Funktionen.

• 6. Leistungsfähige Netzwerkinfrastruktur: Um Daten schnell zwischen Speicher, Verarbeitungseinheiten und KI-Anwendungen zu bewegen, ist eine Hochgeschwindigkeits-Netzwerkinfrastruktur erforderlich.

Wie Firmen ihre Leistungen konkret verbessern können

Was eine intelligente Dateninfrastruktur in der Praxis bringen kann, zeigen folgende Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen:

• Wenn ein Finanzinstitut die Abläufe in der Kreditbearbeitung wie Dateneingabe, Dokumentenprüfung, Kreditwürdigkeitsprüfung und Betrugserkennung durch KI automatisiert, kann es Zeit, Geld und Personalressourcen sparen sowie die Genauigkeit und Konsistenz verbessern. Eine Studie von McKinsey schätzt, dass die Kosten für die Kreditvergabe dadurch um bis zu 40 Prozent sinken.

• Ein Einzelhandelsunternehmen kann auf eine intelligente Datenstrategie setzen, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren. Indem es Online- und Offline-Daten verknüpft und KI-gestützte Empfehlungen erarbeiten lässt, entstehen passgenaue Angebote. Eine aktuelle Studie zeigt: Das Potenzial ist riesig, und 70 Prozent der Handelsunternehmen rechnen mit Produktivitätssteigerungen dank Künstlicher Intelligenz.

• Auch in der Fertigung macht eine gut aufgestellte Dateninfrastruktur den Unterschied – wenn das Unternehmen dank KI-gestützter Sensordatenanalysen potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennt und sie proaktiv behebt. So kann es mit 30 Prozent weniger ungeplanten Ausfällen und einer 20-prozentigen Steigerung der Gesamtanlageneffizienz rechnen.

Fazit: Infrastruktur ist der versteckte ROI-Booster

Unternehmen, die mit KI erfolgreich sein wollen, müssen sich um mehr kümmern als um starke Algorithmen. Denn wenn die Infrastruktur schwächelt, entstehen schnell unvorhersehbare Kosten, Engpässe und verpasste Chancen. KI-Projekte entfalten ihren Wert nur dort, wo die Technik Schritt hält – andernfalls bleibt das Potenzial ungenutzt.

* Der Autor: Johannes Pape, Head of AI EMEA & LATAM bei NetApp

Aktuelles eBook

Storage-Software als Effizienzbooster

Mit der geeigneten Storage-Software kann sich ein Unternehmen einen Effizienzbooster ins Haus holen oder in der Cloud abonnieren. Dieser Booster steigert nicht nur die Performance der geschäftskritischen Anwendungen, sondern optimiert auch die Kosten der bereits installierten Speichersysteme.

Die Themen im Überblick:

• Herausforderungen eines modernen Speichersystems
• Methoden und Technologien effizienter Speichersysteme
• Effizienter Speicher mit Pure Storage, AWS, Cohesity und Dell

eBook „Storage-Software als Effizienzbooster“ kostenlos downloaden

(ID:50386902)