Weltweit hören Unternehmen aktuell in immer schnellerer Folge von bahnbrechenden Innovationen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und stehen vor der Herausforderung, diese für eigene Projekte zu evaluieren und sinnvoll in Geschäftsprozesse einzubinden. Der Einsatz der Technologie verspricht großen Nutzen und vor allem Wettbewerbsvorteile. Zu diesem Thema passt die neue Studie Optimieren Sie Ihre Architektur für KI-Innovationen des Forschungs- und Beratungsinstituts Business Application Research Center (BARC). Wie daraus hervorgeht, beschäftigen sich die meisten Unternehmen längst mit der Implementierung von KI, mehr als 95 Prozent der Befragten planen derzeit konkrete Maßnahmen oder verfügen bereits über eine vollständige Strategie. Eine große Rolle spielt dabei die Gestaltung der IT-Architektur und Datenintegration.
Das Research Center hat dafür insgesamt 335 Personen, die in diversen Positionen bei Unternehmen unterschiedlicher Größe in einer Reihe von Branchen arbeiten, befragt. Die Mehrheit der Umfrageteilnehmer stammt aus Europa und Nordamerika.
Beliebtheit der KI-Modelle
Die Zahl der verfügbaren KI-Modelle nimmt stetig zu. Nur zwölf Prozent der Befragten überlegen noch, welche davon sie zukünftig innerhalb der eigenen IT-Architektur einsetzen. Die Large Language Modelle (LLMs) stehen dabei an erster Stelle: Google Gemini gehört bei 57 Prozent zur KI-Strategie, knapp dahinter folgen GPT 3.5 und GPT 4.0 mit kombiniert 53 Prozent. Einige Unternehmen beabsichtigen auch, bestimmte Modelle parallel zu nutzen, um die Anforderungen jeder Aufgabe optimal zu erfüllen.
Mitarbeiter zu KI-Experten machen
Die größte Herausforderung für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten ist der Mangel an Know-how und Fähigkeiten, wie 39 Prozent der Befragten bestätigen. Deshalb kommt es darauf an, Mitarbeiter frühzeitig zu schulen und zudem intern die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zu fördern.
Datenintegration meistern
Als weitere Herausforderung nennen 21 Prozent den unzureichenden Zugang zu Daten. Hinzu kommen 19 Prozent, die mit der Qualität derselbigen hadern. Auch die Datenintegration erfordert also frühzeitiges Handeln. Aus meiner Sicht ist das ein ganz entscheidender, zentraler Punkt: KI-Projekte gelingen nur mit der richtigen Datenbasis, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit und Qualität aller Daten sicherstellt, da Algorithmen sie für sämtliche Angaben heranziehen. Daher ist es für Unternehmen von höchster Bedeutung, qualitativ hochwertige und aktuelle Daten in ausreichender Menge zur Verfügung zu stellen.
Dieser Bedarf erklärt auch die Rangliste der für KI-Projekte wichtigen Datentypen. Die Mehrheit der Befragten (61 Prozent) stuft strukturierte Daten an erster Stelle ein. Weitere 56 Prozent erkennen die große Bedeutung von Echtzeitdaten. KI kann strukturierte Daten einfacher verarbeiten. Doch die Daten, auf die KI schaut, liegen meist nicht strukturiert vor. Aus diesem Grund profitieren Unternehmen von Lösungen, die eine einheitliche Datenbasis schaffen und zudem in der Lage sind, Daten in (nahezu) Echtzeit zu verarbeiten.
InterSystems IRIS effektiv nutzen
Ein modernes Datenmanagement gehört zu den fundamentalen Voraussetzungen für die Einführung von KI-Anwendungen. Mit der Datenplattform InterSystems IRIS können Unternehmen einfach und schnell eine große Menge unterschiedlicher Daten aus diversen Quellen erfassen, verarbeiten und in einer Single Source of Truth (SSOT) zusammenführen. So entsteht zwischen allen Datenquellen ein Smart Data Fabric und damit eine neue IT-Architektur. Ohne die bestehende IT-Infrastruktur austauschen zu müssen, können die für KI-Projekte benötigten Daten herangezogen werden.
Neben der Datenintegration bietet InterSystems IRIS ab der Version 2024.1 mit Vector Search eine weitere hilfreiche Funktion für KI-Projekte. Sie dient dazu, Texte, Bilder und Videos in hochdimensionalen Vektoren abzubilden. Damit können Unternehmensdaten auf einfache und sichere Weise in LLMs integriert werden. Das erweitert die Trainingsdaten der LLMs um firmenspezifische Informationen, ohne dass diese in die Öffentlichkeit gelangen – ein entscheidender Schritt von generischen, frei verfügbaren Daten hin zur Einbindung und Nutzbarmachung des „Unternehmenswissens“. Im Ergebnis kann die jeweilige KI anders als zuvor auch umfassende Antworten auf unternehmensbezogene Fragen geben und neigt weit weniger zu Halluzinationen. Mitarbeiter gewinnen in der Interaktion mit KI schneller neue Erkenntnisse, entwickeln neue Ideen und treffen stets fundierte Entscheidungen.
Jetzt die Datenintegration angehen
Die Implementierung von KI gilt als die nächste Stufe in der Entwicklung der Informationstechnik (IT). InterSystems IRIS bildet dazu die perfekte Grundlage, denn neben leistungsstarken Datenintegrations- und Datenmanagement-Funktionen bringt die moderne Lösung mit Embedded Python, IntegratedML und Vector Search ganz viel mit, was für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten dringend gebraucht wird.
