Die Kombination aus generativer KI und Cloud bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich

In einer Zeit der rasanten Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz zweifelt niemand daran, dass künstliche Intelligenz zu einem Mainstream-Trend geworden ist, und es besteht kein Grund, an den Veränderungen zu zweifeln, die KI für die Welt mit sich bringen wird. Wenn Unternehmen jedoch über die Funken nachdenken, die aus der Kollision von KI und Cloud Computing entstehen, müssen sie zunächst an ein praktisches Problem denken: Die Bereitstellung zu vieler Anwendungen führt zu Erweiterungsproblemen und führt zu Kostenüberschreitungen.

Obwohl die Anwendung künstlicher Intelligenztechnologie mit generativer KI als Kern Unternehmen Vorteile bringen kann, gibt es auch einige Probleme. Wir müssen es umfassend betrachten und die Vor- und Nachteile abwägen. Im Vergleich zum schnellen Einsatz generativer KI ist es von entscheidender Bedeutung, umfassend darüber nachzudenken, wie die Anwendung dieser neuen Technologien effektiv verwaltet werden kann, damit technologische Innovationen keine negativen Auswirkungen auf das Unternehmen haben.

Konkret wird generative KI beim Betrieb in der Cloud auf drei Probleme stoßen:

1. Beschleunigen Sie die Bereitstellung von Cloud-Anwendungen

Das ist das erste Missverständnis. In der aktuellen Situation können wir mithilfe generativer KI-Entwicklungstools schnell Anwendungen mit No-Code- oder Low-Code-Mechanismen erstellen. Doch mit zunehmender Anzahl bereitgestellter Anwendungen kann es für Unternehmen leicht passieren, dass sie die Kontrolle verlieren.

Grundsätzlich stimmen wir diesem Technologietrend natürlich voll und ganz zu. Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung der Anwendungsbereitstellung, der Erfüllung von Geschäftsanforderungen und der Verbesserung der Effizienz spielt. Denn viele in den 1990er und frühen 2000er Jahren entwickelte Anwendungen waren nicht zufriedenstellend und schränkten die Geschäftsentwicklung in gewissem Maße ein. Alle Verbesserungsmethoden sind gut für das Geschäft!

Es ist nur so, dass wir manchmal einen fast rücksichtslosen Ansatz bei der Anwendungsentwicklung beobachten, bei dem die für den Aufbau und die Bereitstellung dieser Systeme erforderliche Arbeit nur Tage und manchmal sogar Stunden dauert. Unternehmen machen sich kaum Gedanken über die allgemeine Rolle von Anwendungen, und viele davon sind speziell für taktische Zwecke entwickelt und häufig überflüssig. Sie müssen drei- bis fünfmal so viele Anwendungen und verbundene Datenbanken verwalten, wie sie sollten. Das ganze Chaos wird nicht nur nicht skalierbar sein, es wird auch die Kosten hoch halten.

2. Sinnvoller Ressourceneinsatz

Generative KI erfordert viele Rechen- und Speicherressourcen, sicherlich viel mehr, als derzeit von Unternehmen genutzt wird. Die Bereitstellung weiterer Speicher- und Rechendienste führt nicht nur zu einer größeren Expansion, sondern erfordert auch die vollständige Nutzung dieser Ressourcen.

In die Ressourcenbeschaffung und -bereitstellung müssen Überlegungen und Planungen einbezogen werden, um den schnell wachsenden Einsatz generativer KI zu unterstützen. Dies liegt oft in der Verantwortung des Betriebsteams, die richtige Menge an Ressourcen auf die richtige Art und Weise einzusetzen, ohne den Wert dieser Systeme zu zerstören oder ihre Funktionalität einzuschränken. Der gesamte Prozess ist ein Kompromiss, der nicht über Nacht zustande kommt.

3. Kostenüberschreitung

Da sich Unternehmen auf den Einsatz professioneller Systeme zur Überwachung und Verwaltung von Cloud-Kosten konzentrieren, können wir einen deutlichen Anstieg der Mittel zur Unterstützung generativer KI beobachten. Was sollten Unternehmen zu diesem Zeitpunkt tun?

Dies ist ein geschäftliches Problem, kein technisches Problem. Unternehmen müssen verstehen, warum Cloud-Ausgaben getätigt werden, warum sie getätigt werden und welche kommerziellen Vorteile sie für das Unternehmen haben. Die Kosten können dann in das vordefinierte Budget eingerechnet werden.

Für Unternehmen, die ihre Cloud-Ausgaben begrenzen, ist dies ein Ausgangspunkt. Branchenentwickler möchten häufig aus geschäftlichen Gründen generative KI nutzen. Obwohl die hohen Rechen- und Speicherkosten der generativen KI oben erläutert wurden, müssen Unternehmen dennoch den Geschäftswert sicherstellen und Mittel beschaffen.

Obwohl generative KI in vielen Situationen eine gute Leistung erbringt, befindet sie sich oft noch im Anfangsstadium und es mangelt an einer angemessenen Kostenschätzung. Generative KI kann in einigen Situationen auf einfache taktische Aufgaben angewendet werden, in denen traditionelle Entwicklungsmethoden gleichermaßen möglich sind. Diese Überbeanspruchung ist seit den Anfängen der künstlichen Intelligenz ein Dauerthema. Die Realität ist, dass diese Technik nur bei bestimmten Geschäftsproblemen funktioniert. Die aktuelle Situation ist, dass generative KI aufgrund der weit verbreiteten Publizität und übermäßigen Nutzung sehr beliebt geworden ist.

Unternehmen müssen tiefer über Implementierungspläne nachdenken, wenn die Technologie zur KI-Generierung ausgereift ist. Wenn die Cloud-Unterstützung in diesem Zeitraum nicht mithalten kann, kann dies negative Auswirkungen haben.

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