Verteilte KI: Chancen und Risiken für Unternehmen
Autor/Redakteur: Oktay Tekin, Director Sales Engineers Enterprise DACH & Eastern Europe, Colt Technology Services/gg
In vielen Unternehmen hält Künstliche Intelligenz (KI) derzeit Einzug in die verschiedensten Bereiche und Prozesse, auch in der IT. Dabei treiben laut des Reports „Digitale Infrastruktur 2023“ von Colt vor allem junge IT-Entscheider die Einführung von KI voran. An der Befragung nahmen 755 IT-Führungskräfte aus Europa, Großbritannien und Asien teil. IT-Führungskräfte im Alter von 25 bis 34 Jahren haben KI mit größerer Wahrscheinlichkeit bereits für eine Vielzahl von Anwendungen im Arbeitsalltag genutzt als ältere Personen in dieser Rolle.
Ein Beispiel für die Anwendung von KI in der IT ist das Netzwerk. Die KI unterstützt bei verschiedenen Aufgaben wie Netzwerküberwachung, -optimierung, -sicherheit oder -automatisierung. Das Netzwerk wiederum spielt in einer anderen Anwendung, der Distributed Artificial Intelligence (Verteilte Künstliche Intelligenz), eine wichtige Rolle.
Was ist verteilte KI?
Verteilte KI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI in einer dezentralen Umgebung operiert. Dabei werden Rechenressourcen und Daten auf mehrere Knotenpunkte oder Computer verteilt. Die einzelnen Knoten können sogar auf unterschiedliche Rechenzentren und Standorte verteilt sein.
Die Vorteile verteilter KI liegen in der effizienten Verarbeitung umfangreicher Datenmengen und dem Training komplexer KI-Modelle durch die Verteilung von Rechenressourcen. Zusätzlich ermöglicht verteilte KI die Quantifizierung von KI-Anwendungen und gewährleistet eine stabile Architektur durch Redundanz und Ausfallsicherheit. Verteilte Systeme sind ausfallsicherer, da sie nicht von einem einzigen Knotenpunkt abhängig sind. Selbst wenn einzelne Knoten ausfallen sollten, kann das System effektiv weiterarbeiten. Auch können komplexe Aufgaben mithilfe der effizienten Nutzung von Ressourcen schneller gelöst werden. Weitere Vorteile von verteilter KI liegen im Bereich des Datenschutzes, da sensible Daten dann nicht an einem einzelnen Ort gespeichert oder bearbeitet werden. Sind die Daten alle an einem zentralen Ort gespeichert, sind sie einem höheren Risiko für Datenschutzverletzungen ausgesetzt.
Ein konkretes Beispiel für verteilte KI ist die Implementierung eines intelligenten Lager- und Logistiksystems auf Basis des Internet der Dinge (IoT). Dabei arbeiten mehrere KIs in einem verteilten System zusammen, um komplexe Aufgaben wie Sensordatenüberwachung, lokale Datenverarbeitung, automatisierte Bestandsverwaltung, Routenoptimierung sowie Lieferplanung zu übernehmen.
Bestmögliche Voraussetzungen
Eine wichtige Grundlage für Unternehmen, die verteilte KI einsetzen wollen, ist eine modern ausgebaute digitale Infrastruktur in Form eines Glasfaser-Netzwerkes. Glasfaser garantiert hohe Bandbreiten in Backbone-Verbindungen und sorgt für eine zuverlässige Vernetzung von Rechenzentren. So können problemlos große Datenmengen und Rechenressourcen verarbeitet werden.
Es ist ratsam, einen international aufgestellten Netzwerkanbieter auszuwählen, der sowohl die lokalen Anforderungen kennt als auch die Fähigkeit besitzt, einheitliche Service-Level-Agreements für Bandbreiten, Latenzen und mehr länderübergreifend anzubieten. Dadurch wird eine nahtlose Infrastruktur ermöglicht, was auch sinnvoll ist, wenn eine Expansion in neue Märkte geplant ist oder weitere Standorte in anderen Ländern an das Netzwerk angeschlossen werden sollen. All das kann für verteilte KI nützlich sein.
Herausforderungen und Chancen
Die dezentrale Struktur verteilter KI birgt allerdings auch Herausforderungen, etwa im Hinblick auf die Datensicherheit. Wenn Daten verteilt gespeichert sind und verarbeitet werden, muss jedes System gleich gut geschützt sein. Denn bekanntlich ist jede Kette nur so stark wie ihr schwächstes Glied. Unternehmen sollten deshalb bewusst auf umfassende IT-Security und generell hohe Sicherheitsstandards setzen. Auch in der IT-Sicherheit wird zunehmend KI eingesetzt, etwa zur Risikobewertung und zur Erkennung von Anomalien im Datenverkehr.
