Die KI hat einen enormen Einfluss auf die Dateninfrastruktur: Eine Fibel, wie es dazu kam

Wir schreiben den Monat November 2024 und ich denke, man kann mit Sicherheit sagen, dass KI offiziell überall ist. In Cafés auf der ganzen Welt wird darüber gesprochen. Genau wie Ihre Kinder. Oder Ihre Eltern. Oder Ihre Großeltern. Vielleicht war sie ein wesentlicher Bestandteil Ihres letzten Autokaufs und wurde als Empfehlungsmaschine von Ihren Geräten zu Hause/vernetzten Geräten genutzt, die Sie hören und Ihr Leben verbessern wollen, indem sie Ihnen Produkte empfehlen, von denen sie glauben, dass Sie sie brauchen. Sie ist allgegenwärtig und wird jeden Tag mehr. Das ist der Grund, warum ich diesen Blog schreiben wollte. Erstens, um daran zu erinnern, woher die KI kommt. Zweitens, um zu erklären, wie sie heute eingesetzt wird. Und schließlich möchte ich Ihnen auf der Grundlage der mir zur Verfügung stehenden Forschungsergebnisse zeigen, wohin sich der Markt entwickeln könnte.

Ich beginne mit der Erforschung modernster Innovationen in den Bereichen Datenverwaltung und Infrastruktur, die liebevoll als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden. In den letzten zwei Jahrzehnten haben transformative Technologien die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Daten speichern, verarbeiten, analysieren und aus ihnen Wert schöpfen. Dann werde ich mich mit der Spitze dieser Fortschritte befassen, einschließlich des Aufstiegs der generativen KI (GenAI) und der entscheidenden Rolle von Grafikprozessoren (GPUs) bei der Umsetzung dieser Technologien.

Egal, ob Sie ein Geschäfts- oder IT-Leiter sind oder einfach nur neugierig auf die Zukunft sind, dies liefert die Erkenntnisse, die Sie benötigen, um sich in der sich entwickelnden KI-Landschaft zurechtzufinden.

Der Durchbruch der KI

KI ist seit langem ein Schlagwort und realisiert jetzt sein kommerzielles Potenzial durch GenAI – ein Bereich, der sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, die die menschliche Kreativität in einem noch nie dagewesenen Ausmaß nachahmen. Diese Revolution treibt neue Innovationsstufen voran, verändert die Arbeitsweise von Unternehmen und erschließt kreative Lösungen für komplexe Herausforderungen.

Diese Fortschritte sind nur dank der Weiterentwicklung der Hardware, insbesondere der GPUs, möglich. Einst hauptsächlich für Grafiken verwendet, sind GPUs heute für die KI unerlässlich, da sie mit ihren leistungsstarken Rechenfähigkeiten ein effizientes Modelltraining und Inferenz ermöglichen.

KI und generative KI sind die neuesten disruptiven Technologien, die in die Fußstapfen anderer wie Network-Attached Storage (NAS), Virtualisierung und Solid-State-Laufwerke (SSDs) treten. Jede dieser Innovationen hat die Art und Weise, wie wir Daten und IT-Abläufe verwalten, neu definiert. KI ist bereit, dasselbe zu tun und uns in eine neue Ära der Produktivität und Kreativität zu führen.

Wo alles begann...

Alan Turing, ein Pionier der theoretischen Informatik und künstlichen Intelligenz, legte in den 1930er Jahren mit seinem Konzept einer „Universalmaschine“, heute als Turingmaschine bekannt, den Grundstein für die moderne Computertechnik. Sein bahnbrechendes Dokument aus dem Jahr 1950 stellte den Turing-Test vor, der nach wie vor ein grundlegendes Instrument zur Bewertung der maschinellen Intelligenz und zur Gestaltung der ethischen Überlegungen der KI von heute ist.

Die KI als wissenschaftliches Gebiet nahm 1956 auf der Dartmouth-Konferenz Form an. John McCarthy und Pioniere wie Marvin Minsky und Herbert A. Simon führten dort offiziell den Begriff der Künstlichen Intelligenz ein. Die frühe KI-Forschung konzentrierte sich auf symbolische Methoden zur Problemlösung, aber im späten 20. Jahrhundert fand eine Verlagerung zum Machine Learning statt, die durch Fortschritte bei der Rechenleistung und der Datenverfügbarkeit vorangetrieben wurde.

Die jüngste Explosion des Deep Learning – eine Teilmenge des maschinellen Lernens unter Verwendung komplexer neuronaler Netze – hat die KI revolutioniert und Fortschritte bei der Bild- und Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und autonomen Systemen gemacht. Dank dieser und anderer Entwicklungen hat sich KI schnell über die akademische Welt hinaus zu einer transformativen Kraft in allen Branchen entwickelt, die Innovation und Effizienz vorantreibt.

Der Aufstieg der GPU in der KI

Die Entwicklung der KI ist eng mit dem Aufstieg der GPUs verbunden. In den frühen 2000er Jahren leisteten die Stanford-Forscher Ian Buck und Pat Hanrahan Pionierarbeit bei der Verwendung von GPUs für die allgemeine Datenverarbeitung mit BrookGPU. Diese Arbeit legte 2006 den Grundstein für die CUDA-Plattform von NVIDIA und verwandelte GPUs von grafikorientierten Tools in leistungsstarke Geräte, die in der Lage sind, ein breites Spektrum wissenschaftlicher und technischer Aufgaben zu beschleunigen.

Ein entscheidender Moment kam 2012, als Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton GPUs verwendeten, um AlexNet zu trainieren, ein tiefes neuronales Netzwerk, das den ImageNet-Wettbewerb dominierte. Dieser Sieg verdeutlichte das immense Potenzial von GPUs im Bereich Deep Learning, was zu einer weit verbreiteten Einführung in der KI-Forschung und -Anwendungen führte.

KI, maschinelles Lernen (ML) und GenAI sind drei disruptive Technologien, die schnell dazu beitragen, unsere Welt neu zu gestalten. Während die beiden letzteren Zweige der KI sind, spielen sie jeweils eine einzigartige Rolle bei der Förderung von Innovationen.

1. Künstliche Intelligenz (KI): KI ist ein breites Feld, das sich der Schaffung von Systemen widmet, die Aufgaben erfüllen, die menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Entscheidungsfindung und Verständnis der natürlichen Sprache. Es ist disruptiv, weil es Branchen durch die Automatisierung kognitiver und manueller Aufgaben, die Steigerung der Effizienz und die Einführung neuer Problemlösungsmethoden verändert. Zum Beispiel prognostiziert KI Patientendiagnosen im Gesundheitswesen schneller und genauer als herkömmliche Methoden.
2. Maschinelles Lernen (ML): Eine Teilmenge von KI, ML konzentriert sich auf Systeme, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung verbessern. Maschinelles Lernen ist aufgrund seiner vielfältigen Anwendungen besonders disruptiv, von der prädiktiven Analyse in der Wirtschaft bis hin zu personalisierten Empfehlungen für Streaming-Dienste. Seine Fähigkeit, Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen, verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Produktivität in verschiedenen Sektoren.
3. Generative KI: GenAI-Systeme erstellen neue Inhalte – Text, Bilder, Musik, sogar Code –, die der von Menschen generierten Ausgabe ähneln. Technologien wie GPT für Text und DALL·E für Bilder sind disruptiv, weil sie neue Möglichkeiten in Kreativität und Automatisierung eröffnen. Sie reduzieren den Zeit- und Kostenaufwand für die Erstellung von Inhalten, ermöglichen personalisierte Inhalte in großem Maßstab und treiben Innovationen in den Bereichen Unterhaltung, Design und Bildung voran.

Wie GenAI sich heute auf das Geschäft auswirkt

Die disruptive Natur dieser Technologien beruht auf ihrem Potenzial, die Funktionsweise von Unternehmen grundlegend zu verändern, den Arbeitsmarkt zu beeinflussen, neue Produktkategorien zu schaffen und Wettbewerbslandschaften zu verändern. Ihre Anwendungen können zu Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen, neuen Geschäftsmodellen und sogar zu völlig neuen Branchen führen, so dass bestehende Unternehmen sich anpassen müssen oder Gefahr laufen, überflüssig zu werden.

Laut einer aktuellen Studie von Hitachi Vantara in Zusammenarbeit mit der Enterprise Strategy Group (ESG), die sich mit dem Thema KI beschäftigt, gaben 97% der Unternehmen, die ein GenAI-Projekt in der Mache haben, an, dass dies eine der 5 wichtigsten Prioritäten für ihr Unternehmen ist. Im Vergleich dazu haben 63% der Unternehmen mindestens einen Anwendungsfall für GenAI in ihrem Unternehmen identifiziert. Diese Zahlen verdeutlichen die transformativen Möglichkeiten dieser Technologie für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, ihr Serviceangebot erweitern oder bessere und wirkungsvollere Entscheidungen mit ihren Daten treffen wollen.

Erkenntnisse aus dieser Studie zeigen, wie generative KI Innovationen und Effizienz in mehreren Branchen fördert und skalierbare Lösungen bietet, die die Personalisierung, Entscheidungsfindung und operative Effektivität verbessern.

Hier ist ein Blick auf fünf Schlüsselbereiche, in denen Unternehmen mit GenAI als Teil ihres neuen Geschäftsmodells erfolgreich sind.

1. Automatisierte Erstellung von Inhalten und Berichten: Generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit der Erstellung von Inhalten in verschiedenen Branchen umgehen. Unabhängig davon, ob es sich um die Erstellung von Finanzberichten, medizinischen Zusammenfassungen oder Kundenreaktionen handelt, kann KI die Produktion genauer, konformer und personalisierter Inhalte in großem Maßstab automatisieren, wodurch der manuelle Aufwand erheblich reduziert und die Konsistenz verbessert wird.
2. Personalisierung und Kundenbindung: Die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse ist in jedem Markt von entscheidender Bedeutung. GenAI ermöglicht es Unternehmen, Dienstleistungen, Beratung und Kommunikation auf individuelle Vorlieben und Bedürfnisse abzustimmen und so die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu verbessern.
3. Generierung synthetischer Daten und Wahrung der Privatsphäre: Generative KI wird zunehmend verwendet, um synthetische Datensätze für Trainingsmodelle zu erstellen, insbesondere in sensiblen Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Privatsphäre zu wahren und gleichzeitig die Genauigkeit und Robustheit von KI-gesteuerten Lösungen wie Betrugserkennung, Diagnose und Kunden-/Patientenbetreuung zu verbessern.
4. Risikomanagement und prädiktive Analytik: GenAI ist ein leistungsstarkes Tool für die Modellierung und Szenarioanalyse, das Unternehmen dabei hilft, Risiken vorherzusehen und zu verwalten. Im Finanzwesen kann es die Marktbedingungen für verschiedene Handelsstrategien simulieren. Im Gesundheitswesen hilft es bei der Vorhersage von Patientenergebnissen, und in der Kunden-/Patientenbetreuung und -fürsprache hilft es, potenzielle Probleme präventiv anzugehen.
5. Virtuelle Assistenten und automatisierter Support: KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots revolutionieren die Kundeninteraktionen branchenübergreifend. Diese Tools bieten Echtzeit-Support, bearbeiten routinemäßige Anfragen und führen Benutzer durch komplexe Prozesse, geben menschlichen Agenten die Möglichkeit, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, und verbessern die Gesamteffizienz des Dienstes.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Umsetzung

Trotz der potenziellen Vorteile benötigen Fortune-2000-Unternehmen Hilfe bei der Einführung von KI. Dazu gehören Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, ethische Erwägungen, der Bedarf an qualifiziertem Personal und die Integration von KI in Altsysteme. Ein erfolgreicher Einsatz erfordert oft einen strategischen Ansatz, erhebliche Investitionen in Talente und Technologie sowie eine Kultur, die Innovation und kontinuierliches Lernen unterstützt. In der bereits erwähnten ESG-Studie wird die Sicherheit als größtes Problem genannt (38%), gefolgt von Kosten/technischer Verschuldung (27%), Datenverfügbarkeit und -qualität (27%) und Integrationsproblemen (25%).

Starten Sie durch mit dem AI Discovery Service für Hitachi iQ

Der AI Discovery Service für Hitachi iQ ist eine Beratungslösung der Hitachi Vantara Professional Services, das Unternehmen dabei unterstützt, KI-Technologien reibungslos in ihren Betrieb zu integrieren. Und, was noch wichtiger ist, KI zur Wertschöpfung zu nutzen. Als Teil des Hitachi iQ Portfolios unterstützt dieser Service Unternehmen dabei, wichtige KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, ihre aktuelle Dateninfrastruktur zu bewerten und den potenziellen ROI von KI-Initiativen abzuschätzen.

Der Service ist auf die individuellen Anforderungen jedes Unternehmens zugeschnitten und bietet eine strategische Roadmap für die Bewältigung der Komplexität der KI-Einführung. Dazu gehören die Bewertung notwendiger Technologien, die Durchführung von Proof-of-Concept (POC) Tests und die Planung der vollständigen Bereitstellung. Mit flexiblen Optionen, die von kurzfristigen Engagements bis hin zu eingehender Beratung und Implementierungsunterstützung reichen, ist unser AI Discovery Service an unterschiedliche Geschäftsanforderungen anpassbar. In Kombination mit dem Hitachi iQ-Lösungsportfolio – das über eine KI-fähige Infrastruktur verfügt, die die NVIDIA DGX BasePOD ^TM -Speicherzertifizierung erhalten hat – bietet dieser Service die robuste, skalierbare Grundlage, die zur Unterstützung fortschrittlicher KI-Workloads und zur Förderung der digitalen Transformation erforderlich ist.

Seien Sie in den kommenden Wochen und Monaten gespannt auf weitere Informationen zu Hitachi iQ sowie auf eine Fortsetzung dieser Fibelreihe mit hilfreichen Hintergrundinformationen und Einblicken in den Bereich der KI. Als Nächstes werfen wir einen Blick auf die Retrieval-augmented Generation (RAG). Hilfreiche und wichtige Informationen für alle, die KI nutzen möchten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und operative Spitzenleistungen zu erzielen. Wir sehen uns hier bald wieder.

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• Blog: Auf der Suche nach Geschäftsergebnissen im Bereich der Unternehmens KI? Einführung von Hitachi iQ mit NVIDIA DGX BasePOD
• Blog: Entdecken Sie das Potenzial Ihrer KI-Initiativen und -Anwendungen, um GenAI-Erfolg zu erzielen