Was ist KI-Computing?

Dieser Prozess, der für viele innovative Technologien wie generative KI, Edge Computing und das Internet der Dinge (IoT) von entscheidender Bedeutung ist, beruht auf der Entwicklung von KI-Modellen durch das Training eines Algorithmus auf großen Datensätzen.

In den letzten Jahren hat sich die KI wohl zur bahnbrechendsten Technologie unserer Zeit entwickelt und ist die Grundlage für Innovationen in vielen Branchen, wie z. B. Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Unterhaltung und mehr. KI-Computing und die Systeme und Prozesse, die dies ermöglichen, stehen im Mittelpunkt vieler dieser Transformationen.

KI-Computing hat viele reale Anwendungsmöglichkeiten und der Markt für seine Services wächst exponentiell. Laut Forbes gaben 64 % der Unternehmen im Jahr 2024 an, dass sie durch KI eine Produktivitätssteigerung erwarten, wobei die Marktprognose bis 2027 auf beeindruckende 407 Milliarden US-Dollar geschätzt wird.¹

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, mit der Computer und Maschinen die Art und Weise simulieren können, wie Menschen lernen, und viele der gleichen Fähigkeiten entwickeln, einschließlich Problemlösung und Entscheidungsfindung. 

Anwendungen, die KI einsetzen, können Objekte sehen und identifizieren, menschliche Sprachbefehle verstehen und darauf reagieren, Empfehlungen an Benutzer und Experten aussprechen und vieles mehr. KI-Computing unterstützt die Prozesse, die KI und ihre vielen Anwendungen möglich machen.

Maschinelles Lernen (ML) ist der Prozess der Erstellung von KI-Modellen, indem Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. ML umfasst eine breite Palette von Techniken, die es Computern ermöglichen, zu lernen und aus Daten Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne explizit für bestimmte Aufgaben programmiert zu sein. Ein KI-Modell ist ein Programm, das anhand einer Reihe von Daten trainiert wurde, um bestimmte Muster zu erkennen und ohne menschliche Hilfe Entscheidungen darüber zu treffen.

KI-Computing stützt sich stark auf zwei Konzepte, die Sie verstehen sollten, bevor Sie die Technologie für einen geschäftlichen Anwendungsfall in Betracht ziehen: neuronale Netze und Deep Learning.

Neural Networks sind Programme für maschinelles Lernen, die darauf trainiert wurden, Entscheidungen ähnlich wie Menschen zu treffen. Im menschlichen Gehirn arbeiten biologische Neuronen zusammen, um Phänomene zu erkennen, Optionen abzuwägen und zu einer Entscheidung zu gelangen. Neural Networks ahmen diesen Prozess durch ein Netzwerk nach, das aus Knoten, künstlichen Neuronen (auch als Eingabeschichten bezeichnet) und Ausgabeschichten besteht.

Jeder Knoten in einem neuronalen Netz ist mit anderen Knoten verbunden. Wenn die Ausgabe eines einzelnen Knotens einen bestimmten Wert überschreitet, wird er aktiviert und sendet seine Informationen an eine andere Schicht im Netzwerk. Auf diese Weise durchlaufen die Daten die Schichten des Netzwerks, sodass das neuronale Netzwerk ähnlich wie ein menschliches Gehirn funktioniert.

Deep Learning, eine Unterart des maschinellen Lernens, verwendet neuronale Netze, die aus vielen Schichten bestehen, auch als tiefe neuronale Netze bekannt, um den Entscheidungsprozess von Menschen zu simulieren. Deep Neural Networks bestehen aus einer Eingabe- und einer Ausgabeschicht sowie Hunderten von verborgenen Schichten, was sie von den Standard-Neural Networks unterscheidet (die in der Regel nur aus einer oder zwei verborgenen Schichten bestehen).

Die verschiedenen Ebenen in einem Deep Neural Network ermöglichen einen Prozess, der als unüberwachtes Lernen bekannt ist und Maschinen in die Lage versetzt, Informationen aus großen, unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren. Unüberwachtes Lernen hat maschinelles Lernen in großem Umfang ermöglicht und eignet sich gut für viele der komplexesten Aufgaben der KI-Datenverarbeitung – wie Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision –, bei denen es um die schnelle und genaue Identifizierung komplexer Muster in großen Datenmengen geht.

Der KI-Computing-Prozess besteht aus drei grundlegenden Schritten: Extrahieren/Laden/Transformieren (ETL), KI-Modellauswahl und Datenanalyse. Hier sehen Sie eine genauere Betrachtung der einzelnen Schritte.

1. Extrahieren/Laden/Transformieren (ETL): Data Scientists bereiten einen Datensatz durch einen Prozess vor, der als Extrahieren/Transformieren/Laden (ETL) bekannt ist, ein Datenintegrationsverfahren, das Daten aus mehreren Quellen kombiniert, bereinigt und organisiert. Nach der Durchführung von ETL werden die Daten in einem Data Warehouse, Data Lake oder einem anderen Zielsystem gespeichert. ETL bereitet Daten für Datenanalysen und ML-Workstreams auf, die für KI-Computing und KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind. ETL-Pipelines werden häufig verwendet, um Daten aus Altsystemen zu extrahieren und zu verfeinern, die Datenqualität zu verbessern und zu bereinigen und die Daten konsistenter zu machen.
2. Auswahl des KI-Modells: Der zweite Schritt im KI-Rechenprozess ist die Auswahl eines KI-Modells, das für die beabsichtigte Geschäftsanwendung geeignet ist. Für verschiedene Geschäftsanwendungsfälle eignen sich unterschiedliche Modelle. Fragen, die bei der Auswahl des richtigen KI-Modells helfen können, sind unter anderem: Mit welchen Daten wurde das KI-Modell trainiert? Wer hat es erstellt? Und welche Sicherheitsmechanismen oder Verhaltensregeln sind vorhanden?
3. Datenanalyse: Der Schritt der Datenanalyse, auch Inferenz genannt, ist der letzte Schritt im KI-Rechenprozess. In diesem Schritt lassen Data Scientists Daten durch das von ihnen ausgewählte KI-Modell laufen, um umsetzbare Erkenntnisse und Business Intelligence zu generieren. Dies ist der kritischste Teil des KI-Computing-Prozesses, da dies der Moment ist, in dem die KI-Datenverarbeitung dem Unternehmen ihren geschäftlichen Nutzen erbringt.

Grafikprozessoren (GPUs) sind zu einer kritischen Komponente der KI-Datenverarbeitung geworden, seit NVIDIA 1999 die erste gebaut hat. Ursprünglich wurden GPUs entwickelt, um Computergrafiken und Bildverarbeitung zu beschleunigen. Sie sind hochleistungsfähig und können mathematische Berechnungen schneller durchführen und lösen als herkömmliche CPUs. Grafikprozessoren helfen dabei, die Zeit zu reduzieren, die ein Computer benötigt, um mehr als ein Programm auszuführen, und beschleunigen KI- und ML-Workloads.

Heute werden viele führende KI-Anwendungen von GPUs angetrieben, wie z. B.IBMs cloudnativen KI-Supercomputer Vela, die hohe Geschwindigkeiten erfordern, um mit immer größeren Datensätzen zu trainieren. KI-Modelle werden auf GPUs von Rechenzentren trainiert und ausgeführt, die in der Regel von Unternehmen betrieben werden, die wissenschaftliche Forschung oder andere rechenintensive Aufgaben durchführen.

Heute macht eine bestimmte Art von KI mehr Schlagzeilen als andere: generative KI oder GenAI. In verschiedenen Branchen stößt GenAI, das Originaltexte, Bilder, Videos und andere Inhalte erstellen kann, in neue, spannende Bereiche der KI-Nutzung vor.

Generative KI war der Grund für viele der jüngsten Durchbrüche im KI-Computing, einschließlich der Entwicklung von ChatGPT durch Microsofts OpenAI im Jahr 2022. Es bietet viele Produktivitätsvorteile, die moderne Unternehmen gerne für ihre geschäftlichen Anforderungen nutzen. Laut McKinsey nutzt bereits ein Drittel der Unternehmen generative KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion.²

Das Training generativer KI umfasst die Erstellung von Deep-Learning-Modellen, die als Grundlage für verschiedene Arten von generativen KI-Anwendungen dienen. Large Language Models (LLMs), eine Kategorie von Foundation Models, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden, spielen eine wichtige Rolle. Es gibt auch Foundation Models, die als multimodale Foundation Models oder einfach multimodale KI bezeichnet werden und mehrere Arten der Inhaltserstellung unterstützen können.

KI-Computing ist für die digitalen Transformationsinitiativen vieler erfolgreicher moderner Unternehmen von entscheidender Bedeutung und trägt dazu bei, dass digitale Technologien nahtlos in bestehende Prozesse und Abläufe integriert werden können. Hier sind fünf der beliebtesten Vorteile, die KI-Computing für Unternehmen bringt.

KI hilft bei der Automatisierung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben, steigert die Effizienz und reduziert das Burnout-Risiko der Mitarbeiter. Einige der Aufgaben, bei denen es helfen kann, sind die Datenerfassung und -verarbeitung, die Lagerhaltung und -verfolgung, die Ausführung von Routineaufgaben in der Fertigung und die Verwaltung von entfernten Systemen und Equipment. KI-Computing spielt eine Schlüsselrolle dabei, dass sich Arbeitnehmer auf kreativere, anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.

KI-Computing kann die Entscheidungsfindung durch aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten unterstützen oder den Entscheidungsprozess auf der Grundlage seiner eigenen datengesteuerten Entscheidungsfindung vollständig automatisieren. Durch eine Kombination aus Rechenleistung, Unterstützung und Automatisierung hilft KI Unternehmen jeder Größe, intelligentere Entscheidungen zu treffen und auf komplexe Probleme in Echtzeit zu reagieren, ohne menschliches Eingreifen.

Im Gegensatz zu Menschen braucht KI keine Pausen, um zu schlafen, zu essen oder neue Energie zu schöpfen. Sie ist immer eingeschaltet und stets verfügbar. KI-Tools wie Chatbots und virtuelle Assistenten helfen Unternehmen, ihren Kunden rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr Dienstleistungen bereitzustellen. In anderen Anwendungsbereichen, wie z.B. in der Fertigung und in der Lagerverwaltung, hilft KI-Computing bei der Qualitätskontrolle und der Ausgabe sowie des Bestands.

KI-Computing trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit von Arbeitsunterbrechungen aufgrund menschlicher Fehler zu verringern. Von der Unterstützung von Menschen durch Erkenntnisse und Unterstützung bei der Leistungssteigerung über die Benachrichtigung der Belegschaft auf potenzielle Probleme bis hin zur vollständigen Automatisierung kritischer Prozesse – KI-Computing steht an vorderster Front bei der Schaffung effizienterer und effektiverer Geschäftsprozesse. Und aufgrund ihrer flexiblen, anpassungsfähigen Natur können KI-Modelle ständig lernen und sich verbessern, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern weiter verringert, wenn sie mit neuen Daten in Berührung kommen.

KI-Computing hilft bei der Automatisierung gefährlicher Arbeiten, wie der Entsorgung von Munition oder der Reparatur von Geräten unter schwer zugänglichen, gefährlichen Bedingungen. KI-Drohnen können beispielsweise eine Pipeline tief unter Wasser reparieren oder einen Satelliten, der in einer Umlaufbahn kilometerweit über der Erde schwebt, wo es schwierig und gefährlich ist, einen Menschen hinzuschicken. Darüber hinaus sind viele selbstfahrende Fahrzeuge, wie ferngesteuerte Drohnen, Autos und Militärfahrzeuge, bei der Ausführung ihrer wichtigsten Aufgaben stark auf KI-Computing angewiesen.

Hier stellen wir Ihnen einige der spannendsten Geschäftsanwendungen vor, die KI-Computing bietet.

KI-Plattformen ermöglichen Cloud Computing auf mehrere wichtige Arten. KI-Systeme verfügen in erster Linie über starke Entscheidungsfähigkeiten, die sie ideal für IT-Ökosysteme machen. Cloud-Provider nutzen KI, um eine Vielzahl kritischer Abläufe in Rechenzentren zu automatisieren . KI hilft bei der Bereitstellung und Skalierung von Services, der Erkennung von Problemen und der Erkennung potenzieller  Cybersicherheitsbedrohungen. 

Da KI-Computing-Anwendungsfälle mit der Einführung neuer KI-gestützter Anwendungen wie IoT und generativer KI zunehmen, wird Cloud-KI schnell zu einer Möglichkeit, um KI-Services in geschäftliche Lösungen einzubetten. 

Eine der beliebtesten Anwendungen für KI-Computing ist der Kundensupport, bei dem Chatbots und virtuelle Assistenten Kundenanfragen, Support-Tickets und mehr bearbeiten. KI-Computing-Tools basieren auf Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI, um Kundenprobleme schnell und umfassend zu lösen. Außerdem sind Chatbots und virtuelle Assistenten im Gegensatz zu Mitarbeitern rund um die Uhr verfügbar, sodass die Mitarbeiter für geeignetere Aufgaben zur Verfügung stehen.

KI-Computing-Tools wie ML und Deep-Learning-Algorithmen können Anomalien in Transaktionen und anderen großen Datenquellen erkennen und Unternehmen dabei helfen, potenzielle kriminelle Aktivitäten aufzudecken. Banken nutzen beispielsweise KI-Computertools, um ungewöhnliche Ausgabenmuster und Kundenanmeldungen von nicht erkannten Standorten aus zu erkennen. Darüber hinaus können Unternehmen, die einen KI-gestützten Betrugsschutz nutzen, Bedrohungen leichter erkennen und darauf reagieren und so die Auswirkungen auf die Kunden begrenzen.

Viele Unternehmen setzen zunehmend auf KI-Computing, um personalisiertere Customer Experiences und Kampagnen zu erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit bei einer bestimmten Zielgruppe Anklang finden. Mithilfe von Daten aus dem Kauf- und Browserverlauf von Kunden kann die KI-Datenverarbeitung Produkte und Dienstleistungen empfehlen, die auf die Interessen einer Einzelperson zugeschnitten sind und nicht auf eine breitere demografische Zielgruppe.

Personalabteilungen setzen KI-Computing-Tools ein, um den Einstellungsprozess zu optimieren. KI-Computing hilft bei der Optimierung von Ressourcen, einschließlich der Prüfung von Lebensläufen und der Zusammenführung von Bewerbern und Arbeitgebern. Darüber hinaus helfen KI-Systeme dabei, Schritte im Einstellungsprozess zu automatisieren, wodurch die Zeit verkürzt wird, die benötigt wird, um Bewerber über ihren Bewerbungsstatus zu informieren.

KI-Computing verbessert die Entwicklungsprozesse der innovativsten Anwendungen von heute. Die generative KI-Codegenerierung kann den Codierungsprozess verkürzen und die Modernisierung von Altanwendungen beschleunigen. KI-Computing hilft auch dabei, die Konsistenz von Codes zu gewährleisten und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler im Entwicklungsprozess zu verringern.