Planung für eine erfolgreiche KI-Bereitstellung
Künstliche Intelligenz transformiert Unternehmen, bringt aber auch Infrastruktur- und Sicherheitshürden mit sich. Sind Sie bereit, das volle Potenzial für Ihr Unternehmen auszuschöpfen? Hier geht es um die wichtigsten Überlegungen, mit denen Sie sicherstellen, dass Sie mit Ihrer KI-Bereitstellung den größtmöglichen Nutzen erzielen.
Sind Sie bereit für die Implementierung von KI? Denken Sie voraus!
Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen durch die Berücksichtigung aller Aspekte der KI-Bereitstellung einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen kann. Konzentrieren Sie sich darauf, Vertrauen aufzubauen, starke Kontrollmechanismen zu etablieren, eine datenorientierte Unternehmenskultur zu fördern und qualifizierte Teams zusammenzustellen.
Wie datengestützt sind Ihre Entscheidungen? Mit einer datenorientierten Unternehmenskultur gelingt die Integration von KI noch erfolgreicher.
Struktur
Stellen Sie ein perfektes Team zusammen, investieren Sie in erstklassige Tools und sorgen Sie für eine starke Zusammenarbeit, damit Sie Ihre KI optimal nutzen können.
Bleiben Sie mit kontinuierlichen Schulungen und Fortbildungen in den Bereichen Datenmanagement und -hygiene, KI-Entwicklung, Abfrage-Engineering und Data Science immer einen Schritt voraus. Sorgen Sie für intelligentes Risikomanagement und strategische Planung, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Projekte den gewünschten Erfolg erzielen und Ihre Ziele unterstützen.
Können Ihre KI-Lösungen mitwachsen und sich anpassen? Stellen Sie sicher, dass sie über verschiedene Domänen skalierbar sind und sich ändernde Anforderungen und Workloads bewältigen können.
Ziehen Sie das Szenario in Betracht, das für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist. Ist beispielsweise Cloud-Hosting passender oder Hosting vor Ort? Suchen Sie nach einer Full-Stack-Lösung oder einer stärker spezialisierten Best-of-Breed-Lösung?
Prüfen Sie Ihre aktuelle Infrastruktur – Server, Datenspeicher, Switches, und mehr –, um Investitionsmöglichkeiten zu ermitteln. Modernisieren Sie Ihre Ressourcen, um Ihre KI-Ziele zu erreichen. Wählen Sie Plattformen, die gut mit Ihren vorhandenen Systemen ineinandergreifen, und stellen Sie sicher, dass genügend Leistung für hohe Computing-Anforderungen gegeben ist.
Treffen Sie eine Auswahl zwischen Cloud-Lösungen, lokalen Lösungen und Hybrid-Lösungen. Maßgeblich sind die Anforderungen Ihrer Daten hinsichtlich Sensibilität, Kosten und Skalierbarkeit.
Schützen Sie Ihre Daten mit Verschlüsselung und Zugriffskontrollen und gewährleisten Sie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
Legen Sie klare Richtlinien für die Zugänglichkeit und die Nutzung von Daten sowie das Eigentum daran fest. Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für ein effektives Datenmanagement, einschließlich der Verantwortung für Datenhygiene und ordnungsgemäße Datenformatierung.
Stellen Sie sicher, dass alle für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen erforderlichen Daten verfügbar sind, einschließlich historischer Daten, Echtzeitstreams und anderer relevanter Quellen.
Sorgen Sie für einen reibungslosen Übergang zu neuen Systemen oder Prozessen, um Störungen und Probleme zu minimieren.
Ermitteln Sie, ob für Ihre KI Verarbeitung in Echtzeit oder nahezu Echtzeit erforderlich ist. Überprüfen Sie die Netzwerkbandbreite und -latenz, um eine schnelle und effiziente Datenübertragung zu gewährleisten. Hohe Latenz kann in verteilten KI-Systeme zum Engpass werden.
Beziehen Sie Stakeholder auf allen Ebenen mit ein, um sicherzustellen, dass die Systeme und Tools ihre Anforderungen erfüllen und Kompetenzen ergänzen, statt die Karrieremöglichkeiten einzuschränken.
Fokus auf den Finanzen: Erzielen Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Investitionsaufwand und Betriebsausgaben für einen maximalen ROI
Investitionsaufwand
Investitionsaufwand
- Infrastrukturkosten: Berücksichtigen Sie Kosten für Hardware, Software und Bereitstellung.
- Datenübertragung und -migration: Hierunter fallen die Behebung von Problemen mit dem Datenstandort sowie Übertragungsgebühren.
- Datenspeicherkosten: Diese Kosten sind besonders in Cloud-Umgebungen relevant, in denen enorme Datenmengen für KI-Training und Compliance benötigt werden.
Betriebsausgaben
Betriebsausgaben
- Integration und Wartung: Berücksichtigen Sie die laufenden Kosten für Energie und Personal.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Für die Einhaltung von Standards und Sicherheitsanforderungen können Kosten anfallen.
- Professionelle Services: In der Regel fallen Implementierungs-, Support- und Beratungsgebühren an.
Das optimale Preis-Leistungs-Verhältnis
Das optimale Preis-Leistungs-Verhältnis
- Optimale Größe für KI: Zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich benötigen. Dennoch sollte Raum für Wachstum bleiben.
- Infrastrukturmodernisierung: Nachhaltige Upgrades können die Effizienz steigern und Kosten senken.
Wo sollten Sie KI bereitstellen?
Maximieren Sie die Performance und den geschäftlichen Nutzen durch die Wahl der richtigen Bereitstellungsstrategie. Wägen Sie Kosten, Leistung, Sicherheit und regulatorische Anforderungen gegeneinander ab, um die beste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden.
Interne Lösung
Durch die Bereitstellung von KI vor Ort erhalten Sie mehr Kontrolle über Hardware, Datensicherheit und Compliance. Diese Option erfordert erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Wartung.
Ihnen sind keine Grenzen gesetzt
Die Cloud-Bereitstellung bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz und ermöglicht einfachen Zugriff auf umfangreiche Computing-Ressourcen ohne Bereitstellung einer lokalen Infrastruktur. Diese Möglichkeit eignet sich gut für Unternehmen, die keine Anpassung benötigen und keine speziellen Vorgaben für den Datenschutz beachten müssen.
Erhalten Sie das Beste aus beiden Welten
Ein Hybridmodell kombiniert lokale und Cloud-Ressourcen und bietet ein Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Skalierbarkeit. Es ist damit ideal für Unternehmen mit speziellen Anforderungen in Bezug auf Datenschutz oder Latenz.
Näher am Geschehen
Edge-Computing bringt Computing und Speicher näher an den Ort, an dem die Ressourcen benötigt werden. Dies reduziert die Latenz und verbessert den Datenschutz und die Zuverlässigkeit, weil die Daten lokal verarbeitet werden. Diese Option ist perfekt für Remote- oder geschäftskritische Anwendungen.