Worum geht es?
Im Zentrum der aktuellen technologiebezogenen Diskussionen steht der Aufstieg Generativer KI (GenAI) und wie sich damit Business-Modelle transformieren lassen. Auch wenn GenAI hervorragende Potenziale für Unternehmen birgt, geht damit allerdings auch eine Herausforderung einher: Die Organisation und Vernetzung von Daten. Datensilos, die isolierte, unzureichend miteinander kommunizierende Datenbestände darstellen, sind nur ein Problem. Kosten, Datenqualität und das Alignment mit den Geschäftszielen sind weitere Herausforderungen, die Unternehmen bei der Integration von GenAI angehen müssen. Viele Unternehmen beginnen mit eigenen Testmodellen in der Cloud. Sie setzen sich mit der Nutzung neuester Cloud-Angebote von Anbietern wie AWS, Google und Microsoft auseinander und erstellen auf diesen Plattformen ihre ersten KI-Modelle. Dabei vereinfachen Cloud-Technologien den Rollout der KI, helfen dabei, kosteneffizient zu skalieren und bieten die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten. Die große Herausforderung besteht jedoch darin, diese in der Testphase befindlichen KI-Projekte sinnvoll in den produktiven Einsatz zu übertragen. Es gilt, zwischen Experiment und produktiver Implementierung zu unterscheiden und eine Strategie für einen nachhaltigen Betrieb zu entwickeln.Zusammenfassung
- Generative KI (GenAI) bietet großes Potential für Geschäftsmodelle, stellt Unternehmen jedoch auch vor Herausforderungen in Bezug auf Datensilos, Kosten, Datenqualität und Geschäftsziele.
- Unternehmen beginnen häufig mit Test-Modellen in der Cloud, um den Umgang mit GenAI zu erlernen, scheitern aber oftmals an der produktiven Umsetzung.
- Die Herausforderung besteht darin, eine nachhaltige Strategie für den produktiven Einsatz der GenAI zu entwickeln und Test-Projekte erfolgreich auf produktive Anwendungen zu übertragen.
Was heißt das genau?
Die Nutzung und Integration von GenAI verspricht für viele Unternehmen, Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Doch der Übergang vom Erstellen von Testmodellen in der Cloud zur effektiven Nutzung in Produktion gestaltet sich als seine eigene Herausforderung. Unternehmen sollten einen gezielten Fokus auf eine nachhaltige Strategie zur produktiven Implementierung ihrer KI-Projekte legen und nicht bloß in Einzeltests verharren. Auch die Auswahl der richtigen Cloud-Plattform ist entscheidend, um die Potenziale voll ausschöpfen zu können und eine solide Basis für den erfolgreichen Rollout zu schaffen.Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag GenAI: der Weg von der Cloud in den produktiven Einsatz
Quelle: bigdata-insider.de - News bigdata-insider.de
Mon, 09 Dec 2024 10:44:34 +0000
