Equinix-Umfrage zu KI in Unternehmen Viele deutsche Infrastrukturen sind nicht KI-ready

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Equinix (Germany) GmbH

Fast die Hälfte der IT-Führungskräfte in Deutschland bezweifelt, dass ihre derzeitige digitale Infrastruktur für KI-Technologie ausgelegt ist – und das, obwohl 82 Prozent der IT-Entscheider die Vorteile von KI nutzen möchten. Das zeigt eine aktuelle Umfrage von Equinix.

44 Prozent der in Deutschland befragten IT-Führungskräfte (weltweit 42 %) sind der Ansicht, dass ihre aktuelle IT-Infrastruktur nicht vollumfänglich auf die Anforderungen von KI-Technologie ausgelegt ist, trotz weitreichender Implementierung von KI über verschiedene Branchen hinweg. Das zeigt die Equinix-Umfrage zu globalen Technologietrends 2023, welche die Einschätzung von IT-Führungskräften zu den Fortschritten bei KI in ihren Unternehmen untersuchte. Die Umfrage folgt auf ein Jahr mit bedeutenden KI-Durchbrüchen, die eine rasche Verbreitung der Technologie in Anwendungen sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich zur Folge hatten.

„Tech-Führungskräfte auf der ganzen Welt beschleunigen die Integration von KI in ihren Unternehmen. Dabei wird KI zunehmend zu einer entscheidenden Fähigkeit, um intelligente und autonome Systeme zu ermöglichen, die ein modernes Unternehmen antreiben. Diejenigen, die KI nicht optimal nutzen, könnten ins Hintertreffen geraten“, sagt Kaladhar Voruganti, Senior Technologist bei Equinix.

Die Umfrage bestätigt, dass die KI-Implementierung in allen Industriezweigen steigt. 82 Prozent der in Deutschland befragten IT-Entscheidungsträger (weltweit 85 %) möchten von den Vorteilen der KI profitieren. Sie nutzen KI bereits in Schlüsselbereichen oder planen, sie dort einzusetzen. Unternehmen in Deutschland nutzen KI oder planen ihren Einsatz am häufigsten in den Bereichen IT Operations (82 %), Cybersecurity (80 %), Forschung und Entwicklung (65 %) sowie Customer Experience (62 %).

Allerdings stellen erhöhte Kosten und fehlendes internes Wissen (jeweils 41 %) für über vier von zehn Befragten in Deutschland eine Hürde zur Implementierung neuer Technologien wie KI dar.

Über alle Regionen hinweg gaben IT-Führungskräfte in EMEA die größte Unsicherheit an, was die Möglichkeiten ihrer Infrastruktur für die Anforderungen von KI betrifft (49 %). Diese Unsicherheit liegt im Vergleich bei 44 Prozent bei Entscheidungsträgern im asiatisch-pazifischen Raum und bei 32 Prozent auf dem amerikanischen Kontinent.

Neben der Optimierung der digitalen Infrastruktur hat die Umfrage auch die Notwendigkeit von Weiterbildung und Zusammenarbeit herausgestellt, damit IT-Teams den Einsatz der entsprechenden Infrastruktur optimieren können. 36 Prozent der Befragten in Deutschland wünschen sich beim Ausbau ihrer IT-Teams Fachwissen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen.

Jens-Peter Feidner, Managing Director Deutschland bei Equinix, sagt: „KI gehört ohne Zweifel zu den vielversprechendsten Entwicklungen der Digitalisierung. Die Umfrage zeigt, dass ein starker Wille unter deutschen Firmen herrscht, KI in einem breiten Spektrum ihrer Abteilungen zu nutzen. Doch der effektive Einsatz von KI erfordert bestimmte Anforderungen an die digitale Infrastruktur, bedeutet oft hohe Kosten und setzt qualifiziertes Personal voraus. Dem können Unternehmen oftmals nicht allein gerecht werden. Daher spielen Rechenzentren hier die wesentliche Rolle, denn sie stellen die nötige Infrastruktur sowie digitale Ökosysteme bereit. Die ambitionierten KI-Ziele der deutschen Regierung zeigen deutlich den Stellenwert dieser Technologie für Deutschland. Doch ohne mehr und eng vernetzte Rechenzentren kann diese nicht erfolgreich werden.“

„Die erfolgreiche Entwicklung von genauen KI-Modellen hängt von einem sicheren und schnellen Zugang zu internen und externen Datenquellen ab, die sich über mehrere Clouds und Datenbroker verteilen lassen“, fügt Voruganti hinzu. „Wenn Unternehmen beispielsweise damit beginnen, ihre eigenen privaten generativen KI-Lösungen zu entwickeln, möchten sie ihre vertraulichen Daten an einem privaten und sicheren Ort mit schnellem Zugriff auf externe Datenquellen und KI-Modelle verarbeiten. Zudem bewegen wir uns in einer Ära, in der immer mehr Daten an der Edge entstehen. Daher muss die KI-Verarbeitung aus Leistungs- und Datenschutzgründen und aufgrund der Kosten an die Edge verlagert werden. Um die oben genannten Anforderungen zu erfüllen, können Technologieführer hybride Lösungen implementieren, bei denen das Training von KI-Modellen und die Modellinferenz an verschiedenen Orten stattfinden können. Um skalierbare KI-Lösungen zu schaffen, müssen Unternehmen letztlich überlegen, ob ihre IT-Rahmenwerke die erforderliche Datenaufnahme, -freigabe, -speicherung und -verarbeitung massiver und vielfältiger Datensätze bewältigen können, ohne Nachhaltigkeit aus den Augen zu verlieren.“

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