Wie gut sind deutsche Unternehmen auf den Daten-Tsunami vorbereitet? KI heißt: Daten ohne Ende

Die rasanten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz lassen Datenmengen explodieren. Eine aktuelle Studie von Hitachi Vantara zeigt, wie Firmen weltweit ihre Infrastruktur anpassen, mit Sicherheits- und Ethikfragen umgehen und welche Strategien sie für die KI-Zukunft verfolgen.

Künstliche Intelligenz ist derzeit das unbestritten heißeste Thema in der IT. Immer neue Modelle sprießen aus dem Boden und schaffen wiederum die Basis für immer neue Anwendungen.

Für Unternehmen bringt die KI-Revolution zahlreiche Herausforderungen mit sich, insbesondere im Bereich der Dateninfrastrukturen: Durch die enormen Mengen an benötigten Trainingsdaten wachsen die weltweiten Datenmengen immer schneller. Noch vor einem Jahr erwarteten Unternehmen eine Verdopplung des Datenspeichers binnen zwei Jahren.

Für eine aktuelle Studie befragte Hitachi Vantara weltweit 1.200 Personen zu den Auswirkungen von KI auf Dateninfrastrukturen, darunter 400 aus Europa und 75 aus Deutschland. Zwei Drittel (66 Prozent) der Befragten gehörten dem Management an (vor allem CTOs und CDOs), ein Drittel (34 Prozent) der IT. Die meisten Befragten (89 Prozent) arbeiten in Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als einer Milliarde Dollar und über 1.000 Mitarbeitern. Die Befragten stammen aus den verschiedensten Branchen, am häufigsten aus der Produktion (23 Prozent), Lager & Logistik (19 Prozent) und dem Finanzwesen (16 Prozent)

Von besonderem Interesse ist die Einschätzung der deutschen Befragten. Daher werden im Folgenden (sofern nicht anders angegeben) stets die deutschen Zahlen zugrunde gelegt.

Weltweit wächst der Bedarf an Datenspeicher

89 Prozent der Unternehmen speichern aktuell mehr als 50 Petabytes an Daten, mehr als die Hälfte (54 Prozent) sogar mehr als 100 Petabytes. Kritische Daten („mission critical") speichern 26 Prozent ausschließlich On-Premises, während 34 Prozent die Public Cloud, 41 Prozent Private-Cloud-Server und 27 Prozent hybride Cloud-Lösungen wählen (Mehrfachnennungen möglich).

Besonders sensible oder Personendaten speichern 40 Prozent ausschließlich On-Premises, 39 Prozent nutzen Public-Cloud-Server, 38 Prozent Private Cloud-Server und 39 Prozent hybride Cloud-Lösungen. Bei Betriebsdaten nutzen 27 Prozent On-Premises, 46 Prozent Public-Cloud-Server, 44 Prozent Private-Cloud-Server und nur 26 Prozent hybride Cloud-Lösungen - das ist der niedrigste Wert unter allen 15 Ländern!

Insgesamt nutzen weltweit 98 Prozent der Unternehmen mehr als eine Storage-Plattform. Immerhin 58 Prozent haben gar alle vier im Einsatz.

Genauigkeit geht vor Geschwindigkeit

Wie entwickeln sich Investitionen in KI in den nächsten beiden Jahren und welche Folgen hat das für die Infrastruktur? Die deutschen Studienteilnehmer erwarten einen Anstieg der Investitionen in KI um 116 Prozent, leicht unter dem Durchschnitt von 126 Prozent. Auffällig ist die relativ geringe Schätzung der Entwicklung bei Datenspeicher (+78 Prozent) und Prozessorleistung (+90 Prozent). Weltweit liegen die Zahlen hier um mehr als die Hälfte bzw. ein Drittel darüber (jeweils 122 Prozent).

Insgesamt 20 Prozent der Unternehmensdaten wurden zu Trainingszwecken herangezogen. Dabei waren im Durchschnitt 70 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert und 30 Prozent so genannte 'Dark Data'.

Ausnahmslos alle Befragten weltweit haben bereits KI im Einsatz. Beim Grad der Nutzung zeigen sich aber Unterschiede: Lediglich 3 Prozent der deutschen Unternehmen befinden sich noch in der Pilotphase von Projekten und 12 Prozent bezeichnen ihre Nutzung in realen Anwendungsszenarien als begrenzt.

Hingegen gaben 38 Prozent der Befragten an, bereits Use-Cases in großem Maßstab eingeführt zu haben und beinahe die Hälfte (47 Prozent) sieht KI bereits als kritisch für die Unternehmensfunktion. Die zusammengenommen 85 Prozent für die großflächige Einführung oder schon nahezu unverzichtbare Rolle von KI ist Spitze in Europa (gleichauf mit Spanien) und wird weltweit nur von China (90 Prozent) und Singapur (92 Prozent) übertroffen!

Bei der KI-Implementierung stehen Genauigkeit und Profit/ROI im Vordergrund (jeweils 48 Prozent), gefolgt von Nachhaltigkeit, Kosten, Sicherheit, Compliance und Geschwindigkeit. Immerhin drei Viertel der Befragten betrachten KI wie den Bereich Forschung & Entwicklung und erwarten, dass sich die Investitionen langfristig auszahlen.

In welchen Bereichen ist die Besorgnis im Zusammenhang mit der Implementierung von KI am größten? Genannt werden hier Wissen und die Einhaltung von Vorschriften (35 Prozent), das Anheuern qualifizierter Mitarbeiter (34 Prozent) und die Identifizierung von Use-Cases und Anwendungen (34 Prozent). Interessant ist, dass die deutschen Befragten sich nur zu 16 Prozent um die Datenqualität für das KI-Training sorgen, während der weltweite Durchschnitt hier bei mehr als dem doppelten Wert (37 Prozent) liegt.

17 Prozent sind besorgt über ihren Datenspeicher: Für diese Gruppe ist aber die Sicherheit des Speichers kein Thema (0 Prozent), sie sorgen sich vor allem um die Speicherkapazität (53 Prozent).

Verbreitung der unterschiedlichen Modelle

Aber KI ist nicht gleich KI: Gefragt wurde, ob ein Unternehmen auch freie oder Open-Source-Modelle angepasst hat beziehungsweise nutzt. 70 Prozent haben das bestätigt, 30 Prozent mit “Nein” geantwortet.

Ein KI- beziehungsweise ein Large Language Model (LLM) eines anderen Unternehmens angeschafft hat etwas mehr als die Hälfte (54 Prozent). Die große Mehrheit (82 Prozent) nutzt ein öffentliches Modell eines LLM-Anbieters wie „ChatGTP“, „Gemini“, „Claude“, „LLama“ oder wie sie alle heißen.

Offensichtlich findet auch das Bereitstellungsmodell “KI As-a-Service” (AIaaS) Anklang: 62 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen bereits einen solchen Service.

Bei der Frage, wie erfolgreich die verschiedenen Bereitstellungsmodelle bei KI sind, zeigt sich ein durchweg positives Bild mit nur geringen Unterschieden. „Hoch zufrieden“ oder „zufrieden“ zeigen sich mit im Unternehmen gebauten LLMs 94 Prozent, mit angeschafften Modellen 91 Prozent und mit öffentlichen Modellen 89 Prozent. Mietmodelle (AIaaS) mit 78 Prozent und freie und Open-Source-Modelle mit 83 Prozent liegen etwas dahinter, sind aber immer noch sehr positiv angesehen.

Dafür scheint KI zu einem guten Geschäft für die globalen Systemintegratoren wie Accenture oder Deloitte zu werden: Mehr als zwei Drittel (68 Prozent) der deutschen Unternehmen sind eine Partnerschaft mit einem dieser Unternehmen eingegangen, das ist über dem weltweiten Durchschnitt (63 Prozent). Diese Partnerschaften zahlen sich auch für die Kunden aus: 81 Prozent sind damit „hoch zufrieden“ oder „zufrieden“.

Use-Case und Erfolgsfaktoren

Für welche geschäftlichen Probleme eignet sich KI? Vor allem für verbesserte Entscheidungsfindung (41 Prozent), zur Prozessoptimierung (35 Prozent), erweiterte Kundeninteraktionen (35 Prozent), das Finden neuer Geschäftsmöglichkeiten (35 Prozent) und die Analyse großer Datensätze (34 Prozent), geben die Befragten an.

Im Unternehmenseinsatz stellen aktuell besonders das 'Halluzinieren' der Modelle und das 'Black Box'-Phänomen, also die oft nicht nachvollziehbaren Ergebnisse, Verantwortliche vor Herausforderungen. Laut der Studie schätzen die deutschen Befragten den Output des KI-Modells in 28 Prozent der Zeit als korrekt ein, 20 Prozent der Zeit halluzinierten die Modelle. Bei der fehlenden Nachvollziehbarkeit des Outputs liegt für 41 Prozent die Antwort in einer Verbesserung der Qualität der Trainingsdaten, während 36 Prozent durch Explainable AI (XAI)-Techniken mehr Transparenz schaffen wollen.

Auch wenn nicht alles auf Anhieb perfekt funktioniert, gaben doch alle Befragten an, dass mindestens ein KI-Projekt erfolgreich abgeschlossen wurde. Aber was sind die Erfolgsfaktoren?

Da gibt es eine ganze Reihe, am häufigsten genannt wurden in Deutschland ein erfahrenes KI-Team (38 Prozent) und eine robuste Infrastruktur (37 Prozent), aber auch ein gutes Projekt-Management und klar definierte Ziele oder Use Cases (je 33 Prozent).

KI als relativ junge und sehr dynamische Technologie teilt sich ein Problem mit vielen anderen IT-Bereichen: Es gibt zu wenig Fachkräfte. Die befragten Unternehmen haben die notwendigen Spezialisten angestellt (56 Prozent) oder auch externe Experten konsultiert (55 Prozent). Zum Teil wurde auch selbst experimentiert (42 Prozent) oder Qualifikation im Selbstlernen intern aufgebaut (44 Prozent).

Sicherheitsfragen und Vertrauen

Das Thema Sicherheit spielt im KI-Kontext eine große Rolle, hat aber auch viele Facetten: Am häufigsten befürchten die deutschen Befragten, Daten nach einem Ransomware-/Killware-Angriff oder aufgrund eines Fehlers einer internen KI nicht mehr wiederherstellen zu können. Eine weitere Befürchtung sind Strafzahlungen nach Datenschutzvorfällen (genannt von jeweils 37 Prozent der Befragten).

Immerhin 89 Prozent gehen davon aus, dass Hacker stärker von KI profitieren als die Verteidiger der Cybersecurity. Dafür herrscht aber eine relativ optimistische Grundhaltung zu den eigenen Schutzmaßnahmen: 85 Prozent glauben, dass alle Mitarbeiter von Partnern für Dateninfrastruktur sich zu 100 Prozent an die Vorgaben zur Cyber-Sicherheit halten.

Von den eigenen Mitarbeitern sind sie zu 86 Prozent überzeugt, es gibt beim Vertrauen also praktisch keinen Unterschied. Falls doch etwas schief geht, glauben 88 Prozent, einen Datenschutzvorfall rechtzeitig genug erkennen zu können, um Unternehmensdaten zu schützen.

Ethik und Nachhaltigkeit

Die Nutzung von KI im Unternehmen wirft auch ethische Fragen auf. Bevor sie sich damit befassen, wollen aber 70 Prozent zuerst die Technik in den Griff bekommen. Dementsprechend haben nur 9 Prozent Frameworks oder Richtlinien für ethische KI im Einsatz.

In Nachhaltigkeit sehen 40 Prozent kein Hindernis für eine verantwortliche KI, während ein Drittel (33 Prozent) entsprechende Aspekte nicht als Teil ihrer KI-Strategie betrachtet. 24 Prozent haben dazu nicht die Leute, 22 Prozent nicht die richtige Infrastruktur, 19 Prozent fehlt ein Standard, der darüber informiert, was nachhaltige KI überhaupt bedeuten soll.

Immerhin 78 Prozent der Top-Manager (CEOs, Inhaber oder Board-Mitglieder) halten KI für eine Revolution, ein „must-have” oder für „Magisch und eine Silberkugel”. Bei den Kunden sind 80 Prozent derselben Ansicht, bei IT-Führungspersonal/ CIOs/CTOs hingegen nur 68 Prozent und beim IT-Personal 73 Prozent.

Für „einen überflüssigen Hype und Zeitverschwendung“ oder gar eine Bedrohung und einen „Job-Killer” halten KI 21 Prozent der Top-Manager, 16 Prozent der Kunden, 22 Prozent des IT-Personals aber immerhin fast ein Drittel (32 Prozent) der Gruppe aus IT-Führungspersonal/ CIOs/ CTOs. Offensichtlich fühlt sich die zweite Führungsebene durch KI eher bedroht, während Kunden die Technologie besonders positiv sehen.

Die Studie zeigt deutlich, dass KI für deutsche Unternehmen immense Chancen bietet, aber auch erhebliche Herausforderungen im Bereich der Dateninfrastruktur mit sich bringt. Die exponentiell steigenden Datenmengen, die Notwendigkeit einer flexiblen und sicheren Dateninfrastruktur sowie der Bedarf an qualifizierten Fachkräften erfordern strategische Planung und Investitionen. Unternehmen, die sich diesen Herausforderungen stellen und ihre Dateninfrastruktur zukunftsfähig gestalten, können die Vorteile von KI nutzen, um Innovationen voranzutreiben, Prozesse zu optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Dabei dürfen jedoch Aspekte wie Datensicherheit, Ethik und Nachhaltigkeit nicht vernachlässigt werden. Der erfolgreiche Weg in die KI-Zukunft erfordert ein ganzheitliches Verständnis der Technologie und ihrer Auswirkungen auf die Dateninfrastruktur sowie eine verantwortungsvolle Umsetzung.

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