In der heutigen Technologielandschaft scheint es, als würde jeder KI-Technologien entwickeln. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist zu einem Modewort geworden, das viele Unternehmen gerne auf ihre Produkte und Dienstleistungen anwenden wollen. Die Verwendung von KI als Pauschalbegriff ohne Substanz kann jedoch nicht nur irreführend sein, sondern auch der Glaubwürdigkeit der Branche schaden. In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die Fallstricke ein, die eine übermäßige Verwendung des Begriffs KI mit sich bringt, und erklären, warum die Entwicklung echter KI-Lösungen so schwierig ist und wie das SECO einen pragmatischeren und wertvolleren Ansatz verfolgt.
Warum die Entwicklung echter KI so schwierig ist
Die Entwicklung präziser KI-Lösungen ist keine leichte Aufgabe. Die folgenden Faktoren verdeutlichen die Komplexität und Ressourcenintensität, die damit verbunden sind:
- Bereitstellung von GPUs und NPUs: Für das Training von KI-Modellen ist eine erhebliche Rechenleistung erforderlich, die oft auf G/NPUs (Graphical/Neural Processing Units) angewiesen ist. Diese spezialisierten Hardware-Komponenten sind nicht nur teuer, sondern aufgrund der massiven Hardware-Anforderungen sowohl bei der Entwicklung von KI-Modellen als auch bei Kryptomünzen-Mining-Projekten auch rar. GPUs und NPUs ermöglichen die unübertroffene parallele Rechenleistung, die diese Technologien erfordern. Allein für den Anfang müssen Unternehmen viel in die Infrastruktur investieren.
- Extreme Kapitalintensität: KI-Forschung und -Entwicklung ist kostspielig. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen Millionen, wenn nicht gar Milliarden von Dollar in ihre Projekte stecken. Dazu gehören nicht nur die Hardwarekosten, sondern auch die Ausgaben für die Einstellung hochkarätiger Talente und die Aufrechterhaltung der laufenden Forschung, da KI ein Bereich ist, der tiefgreifende technische Fachkenntnisse erfordert. Die Entwicklung sinnvoller KI-Anwendungen erfordert eine Mischung aus Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und domänenspezifisches Wissen. Dieses Fachwissen ist rar und erfordert hohe Gehälter, was die Gesamtkosten in die Höhe treibt.
Angesichts dieser Herausforderungen ist es nicht verwunderlich, dass einige Unternehmen ihre KI-Versprechen nicht einhalten können. Der Markt hat schon so manches hochgejubelte KI-Produkt gesehen, das bei der Auslieferung enttäuschte.
AI-Hype: Lehren aus dem „Metaverse“-Buzzword
Der Missbrauch des Begriffs KI erinnert an frühere Hype-Zyklen, wie z. B. den „Metaverse“-Wahn. Wie bei der KI haben die Unternehmen das Metaverse-Konzept schnell aufgegriffen und virtuelle Erlebnisse versprochen, die unser Leben und Arbeiten verändern sollen. Doch trotz des großen Interesses hat das Metaversum seine Versprechungen größtenteils nicht eingelöst, und viele Projekte wurden zurückgefahren oder ganz aufgegeben. Meta, das frühere Facebook, investierte viel in das Metaversum, musste dann aber einen lauwarmen Empfang und erhebliche finanzielle Verluste hinnehmen. Die Lehren daraus sind klar: Ein übertriebener Technologiehype ohne einen klaren, praktischen Weg zur Wertschöpfung kann zu Marktversagen und Vertrauensverlust führen.
Die Anziehungskraft der künstlichen Intelligenz hat selbst große Unternehmen dazu verleitet, zu viel zu versprechen und zu wenig zu halten. Anfang dieses Jahres entschied ein kanadisches Gericht, dass Air Canada einem Kunden 600 Dollar plus Gerichtsgebühren erstatten muss, nachdem der Chatbot der Fluggesellschaft falsche Informationen über die Regeln der Trauerfallpolitik geliefert hatte - Air Canada argumentierte, dass der Chatbot eine separate juristische Person sei, die „für ihre eigenen Handlungen verantwortlich ist“, was die Verteidigung - und den relativ geringen Streitwert - noch absurder erscheinen lässt. Ein weiteres Beispiel ist das KI-Rekrutierungstool von Amazon, das den Einstellungsprozess automatisieren und rationalisieren sollte, bei dem sich jedoch bald herausstellte, dass es weibliche Bewerber benachteiligte, was zu erheblicher Kritik und schließlich zur Einstellung des Projekts führte.
Diese Beispiele zeigen, dass KI zwar ein immenses Potenzial hat, die Nutzung dieses Potenzials aber alles andere als einfach ist und eine sorgfältige Abwägung der ethischen Implikationen erfordert.
SECOs praktischer Ansatz als AI-Enabler
Wir bei SECO sind uns der Herausforderungen und potenziellen Fallstricke bewusst, die sich ergeben, wenn man ohne Substanz auf den KI-Zug aufspringt: Deshalb positionieren wir uns als KI-Enabler. Unsere umfassende Erfahrung in der Sammlung, Qualifizierung und Nutzung von IoT-Daten durch unsere robusten Software- und Hardware-Lösungen bietet eine solide Grundlage für praktische, reale KI-Anwendungen.
Der Ansatz von SECO konzentriert sich auf zwei Hauptkundensegmente:
OEMs (Original Equipment Manufacturers): Durch den Einsatz unserer vertikalen IoT-Lösungen können OEMs nahtlos KI-Lösungen von Drittanbietern in ihre Produkte integrieren. Dadurch können sie erweiterte, KI-gesteuerte Funktionen - wie z. B. vorausschauende Wartung - anbieten, ohne komplexe KI-Algorithmen von Grund auf zu entwickeln. KI-Modelle für die vorausschauende Wartung können beispielsweise Ausfallzeiten erheblich reduzieren, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter betrieblicher Effizienz führt.
Systemintegratoren und Cloud-Service-Anbieter: Unsere Open-Source-IoT-Suite Clea ist speziell für Entwickler konzipiert. Sie bietet eine flexible, skalierbare Plattform für den Aufbau von KI-Pipelines mit Docker-Containern und deren einfache Bereitstellung im Feld, während sie sich um den Ausgleich und die Skalierung von KI-Workloads in einer nativen Kubernetes-Umgebung kümmert. Der benutzerfreundliche GUI-Drop-In-Mechanismus von Clea vereinfacht die Integration von KI-Funktionen und ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Entwicklung großartiger KI-gesteuerter vertikaler Lösungen zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der KI-Bereitstellung herumzuschlagen.
Unsere Kunden können unsere Technologie nutzen, um KI-Anwendungen zu entwickeln oder KI-Modelle von Drittanbietern zu integrieren, die aussagekräftig und effektiv sind und mit ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Wir stellen die Tools und die Infrastruktur bereit, die erforderlich sind, damit KI nicht nur ein Marketing-Schlagwort bleibt, sondern Realität wird.
Fazit
Der Hype um KI ist real, aber die Herausforderungen sind es auch. Wir bei SECO glauben, dass ein praktischer, wertorientierter Ansatz der Schlüssel zur effektiven Nutzung von KI ist. Indem wir uns als Enabler positionieren und kontinuierlich in unsere KI-unterstützenden Technologien investieren, helfen wir unseren Kunden, die Komplexität von KI zu bewältigen und das Versprechen von KI in eine greifbare, wirkungsvolle Realität zu verwandeln. Egal, ob Sie ein OEM sind, der sein Produkt mit KI verbessern möchte, oder ein Systemintegrator, der robuste IoT+KI-Lösungen entwickeln möchte, SECO bietet die Plattform und das Know-how, die für den Erfolg notwendig sind.
Sind Sie bereit zu erfahren, wie KI Ihr Unternehmen über das Schlagwort hinaus verändern kann? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit unseren Experten auf, um zu besprechen, wie die Lösungen von SECO Ihnen helfen können, die Komplexität von KI zu bewältigen und Ihre Visionen in die Realität umzusetzen.