{"id":26426,"date":"2024-04-08T10:28:32","date_gmt":"2024-04-08T08:28:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26426"},"modified":"2024-04-02T10:44:18","modified_gmt":"2024-04-02T08:44:18","slug":"verteilte-ki-chancen-und-risiken-fuer-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26426","title":{"rendered":"Verteilte KI: Chancen und Risiken f\u00fcr Unternehmen"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Oktay Tekin, Director Sales Engineers Enterprise DACH & Eastern Europe, Colt Technology Services<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

In vielen Unternehmen h\u00e4lt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) derzeit Einzug in die verschiedensten Bereiche und Prozesse, auch in der IT. Dabei treiben laut des Reports \u201eDigitale Infrastruktur 2023\u201c<\/a> von Colt vor allem junge IT-Entscheider die Einf\u00fchrung von KI voran. An der Befragung nahmen 755 IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte aus Europa, Gro\u00dfbritannien und Asien teil. IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte im Alter von 25 bis 34 Jahren haben KI mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit bereits f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen im Arbeitsalltag genutzt als \u00e4ltere Personen in dieser Rolle.<\/p>\n\n\n\n

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Quelle: Colt Technology Services<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung von KI in der IT ist das Netzwerk. Die KI unterst\u00fctzt bei verschiedenen Aufgaben wie Netzwerk\u00fcberwachung, -optimierung, -sicherheit oder -automatisierung. Das Netzwerk wiederum spielt in einer anderen Anwendung, der Distributed Artificial Intelligence (Verteilte K\u00fcnstliche Intelligenz), eine wichtige Rolle.<\/p>\n\n\n\n

Was ist verteilte KI?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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 k\u00f6nnen sogar auf unterschiedliche Rechenzentren und Standorte verteilt sein.<\/p>\n\n\n\n

Die Vorteile verteilter KI liegen in der effizienten Verarbeitung umfangreicher Datenmengen und dem Training komplexer KI-Modelle durch die Verteilung von Rechenressourcen. Zus\u00e4tzlich erm\u00f6glicht verteilte KI die Quantifizierung von KI-Anwendungen und gew\u00e4hrleistet eine stabile Architektur durch Redundanz und Ausfallsicherheit. Verteilte Systeme sind ausfallsicherer, da sie nicht von einem einzigen Knotenpunkt abh\u00e4ngig sind. Selbst wenn einzelne Knoten ausfallen sollten, kann das System effektiv weiterarbeiten. Auch k\u00f6nnen komplexe Aufgaben mithilfe der effizienten Nutzung von Ressourcen schneller gel\u00f6st 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 h\u00f6heren Risiko f\u00fcr Datenschutzverletzungen ausgesetzt.<\/p>\n\n\n\n

Ein konkretes Beispiel f\u00fcr 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 Sensordaten\u00fcberwachung, lokale Datenverarbeitung, automatisierte Bestandsverwaltung, Routenoptimierung sowie Lieferplanung zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n\n\n

Bestm\u00f6gliche Voraussetzungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eine wichtige Grundlage f\u00fcr 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 f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Vernetzung von Rechenzentren. So k\u00f6nnen problemlos gro\u00dfe Datenmengen und Rechenressourcen verarbeitet werden.<\/p>\n\n\n\n

Es ist ratsam, einen international aufgestellten Netzwerkanbieter auszuw\u00e4hlen, der sowohl die lokalen Anforderungen kennt als auch die F\u00e4higkeit besitzt, einheitliche Service-Level-Agreements f\u00fcr Bandbreiten, Latenzen und mehr l\u00e4nder\u00fcbergreifend anzubieten. Dadurch wird eine nahtlose Infrastruktur erm\u00f6glicht, was auch sinnvoll ist, wenn eine Expansion in neue M\u00e4rkte geplant ist oder weitere Standorte in anderen L\u00e4ndern an das Netzwerk angeschlossen werden sollen. All das kann f\u00fcr verteilte KI n\u00fctzlich sein.<\/p>\n\n\n\n

Herausforderungen und Chancen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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 gesch\u00fctzt sein. Denn bekanntlich ist jede Kette nur so stark wie ihr schw\u00e4chstes 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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