Prognosen 2024: Eine datengetriebene Reise jenseits des Hypes
Simon Ninan
Senior Vice President, Business Strategy, Hitachi Vantara
09. Februar 2024
„Daten sind das neue Gold“: Dieses Sprichwort wurde Mitte der 2000er Jahre geprägt und setzte sich wie ein Lauffeuer durch, als Unternehmen nach Wegen suchten, wie Daten neuen Wert für sie schaffen könnten. In den 20 Jahren seither hat der Daten-Goldrausch mehrere Hochphasen erlebt, da neue Innovationen einen Hype und überhöhte Erwartungen erzeugen, die anschließend mit dem Einsetzen der Realität gemildert werden. Der neueste Provokateur ist die generative KI, die mit der Einführung von ChatGPT und den damit verbundenen Fortschritten zwischen 2022 und 2023 ins öffentliche Bewusstsein gerückt wurde. Die Wellen von Investitionen und atemlosen Prognosen, die ausgelöst wurden, werden zweifellos bis zu einem gewissen Grad nachlassen, aber es steht außer Frage, dass wir in eine neue Ära der Datenmöglichkeiten eintreten.
In diesem Zusammenhang wird 2024 ein interessantes Jahr sein: Wir werden sehen, wie Datenrealitätsprüfungen zustande kommen, aber anstatt Innovationen zu behindern, werden diese Prüfungen tatsächlich weitere Möglichkeiten eröffnen, die durch eine robustere Datengrundlage ermöglicht werden. Genau wie Gold haben Rohdaten, die ausgegraben, unraffiniert oder ungenutzt sind, keinen Wert. Der Schlüssel zum Erfolg in dieser neuen Landschaft liegt darin, die Leistungsfähigkeit von Daten und KI durch eine robuste Datengrundlage in der richtigen Umgebung zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Unternehmen, die dies annehmen, werden sich besser aufstellen, um zu überleben und zu gedeihen; diejenigen, die dies nicht tun, werden nicht nur etwas verpassen – sie werden zurückgelassen.
1. KI befähigt, wird real: durchdrungen von Vertrauen und Erklärbarkeit
Wir können immer noch Echos des anfänglichen Donners über ChatGPT hören. Bloomberg Intelligence schätzt, dass die generative KI bis 2032 ein Markt von 1,3 Billionen US-Dollar haben könnte, der mit einer jährlichen Wachstumsrate von 42% wächst. Allein im Jahr 2023 wurden pro Crunchbase-Daten fast 50 Milliarden US-Dollar durch generative KI und KI-bezogene Startups aufgebracht. Aber die Flitterwochenphase könnte zu Ende gehen. Die Flut von Investitionsgeldern, die zu Beginn hereinströmte, hat sich zu einem stetigen, aber rationalisierten Fluss entwickelt. Jetzt kommt der eigentliche Test: die Überwindung von geschäftlichen Unsicherheiten, Ängsten und Skepsis und die Umsetzung dieser großen, ehrgeizigen Konzepte in die Praxis.
KI an sich ist nicht neu, aber die Explosion von ChatGPT hat die generative KI ins Rampenlicht gerückt, indem sie diese Fähigkeiten demokratisiert und in die Hände von allen gelegt hat, mit einer Vielzahl von Anwendungsfällen, die vor allem auf die Steigerung der Produktivität ausgerichtet sind. Aber können wir ihr bei kritischen Entscheidungen und Prozessen im geschäftlichen Kontext vertrauen? Noch nicht ganz. Das Problem: ChatGPT und ähnlichen öffentlichen LLMs (Large Language Models) fehlt es an Kontext und Fachwissen. Sie können beeindruckende Geschichten erzählen, aber es fehlt ihnen an Tiefe für reale Anwendungen und an der Fähigkeit, in einem bestimmten Bereich oder Kundenkontext angemessen aussagekräftig zu sein. Und angesichts der weit verbreiteten Beispiele von Datenhalluzinationen sowie des Risikos von Datenverfälschung und -betrug fehlt ihnen auch die nötige Vertrauenswürdigkeit, um die Akzeptanz bei Geschäftsanwendern und Führungskräften zu fördern.
Um GenAI wirklich nutzen zu können, müssen Anwendungen mit spezifischen Kontexten und Daten "geerdet" werden. Dazu kann es gehören, die KI auf relevante und eindeutige Quellen zu verweisen, die Datenlinie zu validieren und sichtbar zu machen, zusätzliche Klarheit über die gewünschten Ergebnisse zu schaffen, Schutzmaßnahmen zum Schutz von Daten zu schaffen oder sogar benutzerdefinierte LLMs zu erstellen, die auf spezialisierten Daten trainiert sind. Das Ziel: genaue, erklärbare Ergebnisse, denen Sie vertrauen können. Die Vertrauenswürdigkeit der datengestützten Ergebnisse hängt von der Sicherstellung der Qualität der Daten selbst (Garbage-in, Garbage-out), der Qualität der Prozesse, die diese Daten manipulieren und interpretieren, und natürlich der Qualität der Infrastruktur ab, die diese Daten speichert, sichert und überwacht.
Die Technologieführer im Jahr 2024 werden einen iterativen Ansatz verfolgen und kontinuierlich lernen und sich anpassen, wenn sich das Feld weiterentwickelt. Sie werden die doppelte Strategie verfolgen, den Wert der KI durch schrittweise Anwendungsfälle zu beweisen und gleichzeitig die grundlegenden Bausteine für zukünftige KI-Innovationen zu schaffen. Darüber hinaus wird das Aufkommen neuer Vorschriften und Standards die Annahme und Priorisierung ethischer KI-Prinzipien, Transparenz und verantwortungsvoller KI-Entwicklung vorantreiben. Dies kann nicht nur dazu beitragen, Risiken zu mindern, sondern auch das volle Potenzial der KI für das Gemeinwohl und den wirtschaftlichen Erfolg zu erschließen. Die Flitterwochen mögen vorbei sein, aber die Zukunft von GenAI hat gerade erst begonnen.
2. Edge und IoT: Der Datenexplosion den Biss nehmen
Die Grenzen zwischen der physischen und der digitalen Welt verschwimmen weiter. Forbes schätzt, dass die IoT-Einführung weiter zunehmen wird, da Daten bis Ende 2024 in Echtzeit zwischen mehr als 200 Milliarden IoT-verbundenen Geräten ausgetauscht werden. Eine Konvergenz, die unser Verständnis unserer Umgebung massiv erweitert und den Weg für wirklich immersive Erlebnisse ebnet. Das ist die gute Nachricht.
Die Herausforderung: Unternehmen haben bereits Schwierigkeiten, mit dem exponentiellen Wachstum dieser Daten Schritt zu halten. Das Rauschen, das durch diese Datenlawine entsteht, erschwert es den wahren Einsichten und dem Wert, durchzukommen. Ein Großteil dieser Daten wird am Edge generiert, wo Herausforderungen in Bezug auf Konnektivität, Sicherheit und Skalierbarkeit zu Hindernissen für die Wertschöpfung werden.
Eine Lösung liegt in der Edge KI: die Kopplung von Edge Computing mit den jüngsten Innovationen in der KI-Effektivität. Der Einsatz von KI-Algorithmen und -Anwendungen in Edge-Geräten ermöglicht die Filterung, Verarbeitung und Verfeinerung von Daten näher an der Quelle als in einem privaten Rechenzentrum oder einer Cloud-Computing-Einrichtung. Dieser Ansatz kann die Edge-Informationen über eine Vielzahl von Eingaben hinweg erhöhen, die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit erhöhen, die Echtzeitreaktion durch reduzierte Verzögerungen und Systemüberlastungen verbessern, die Netzwerkkosten senken und die Sicherheit und den Datenschutz der Daten erhöhen. Gleichzeitig kann Cloud Computing solche Edge-Bereitstellungen von KI unterstützen und ergänzen, indem das KI-Modell während des Trainings und dem Um-Training ausgeführt, die neuesten Versionen des KI-Modells und der Anwendung verwaltet und komplexere Anfragen verarbeitet werden.
KI am Edge birgt ein immenses Potenzial für Unternehmen, sich in der IoT-Datenflut zurechtzufinden und ihren Wert zu erschließen. Durch die Bewältigung wichtiger Herausforderungen und strategische Investitionen können Unternehmen KI nutzen, um ihre Abläufe zu transformieren, Prozesse zu optimieren und sich in der datengesteuerten Zukunft einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
3. Die Cloud wächst: Von Cloud-First zu Cloud-Smart
Jahrelang wurde die Cloud als das A und O für die IT-Bedürfnisse von Unternehmen angepriesen. Die Cloud ist zu einem Funktionsprinzip geworden, das die Datenplattformen, auf denen wir arbeiten, antreibt und unser Geschäft ausbaut. Die Verlockung von Cloud-Skalierung, Geschwindigkeit, Flexibilität und Einfachheit hat sowohl große als auch kleinere, wachsende Unternehmen dazu veranlasst, in massive digitale Transformationen zu investieren. Aber dieser "Cloud-only" - oder "Cloud-first" -Ansatz ist auf seine eigene Realitätswand gestoßen. IDC-Daten zeigen, dass 70 bis 80 Prozent der Unternehmen zumindest einen Teil ihrer Daten aus der öffentlichen Cloud „zurückführen“. Dazu gehören sowohl große Unternehmen, die Großhandelsmigrationen in die Cloud ohne ausreichende Vorbereitung durchgeführt haben, als auch Cloud-native Startups, die eine Skalierung erreicht haben.
Anders ausgedrückt: Die Zukunft der IT-Infrastruktur liegt in der Hybrid Cloud, einem Ausgleich der Workloads zwischen der öffentlichen Cloud (sogar mehreren öffentlichen Clouds), lokalen und Co-Location-Umgebungen. Hinter diesem großen Rebalancing stehen Bedenken hinsichtlich der Kosten der Cloud in Form von Datenübertragungsgebühren, Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes, Anforderungen an die Datensouveränität aufgrund länderspezifischer Gesetze zur Datenresidenz und sogar Leistungsüberlegungen für latenzempfindliche und unternehmenskritische Anwendungen.
Die Notwendigkeit des Zeitalters ist es, "Cloud Smart" zu sein. „Wo sich Daten befinden, erfordert einen durchdachten Ansatz und hängt unter anderem von einer Reihe von Faktoren ab: der Art der Anwendungen, dem Inhalt der Daten, dem Profil der Benutzer und den Anforderungen und Einschränkungen der beteiligten Regionen. Eine hybride Cloud-Grundlage unterstützt eine robuste Datenverwaltung, die wiederum eine effektivere Datennutzung durch leistungsstarke KI-Anwendungen ermöglicht, die Geschäftsentscheidungen und umsetzbare Erkenntnisse fördern. IDC-Daten zeigen, dass in naher Zukunft mehr als 50% der Investitionen in GenAI-Projekte in die digitale Infrastruktur fließen.
Die richtigen Entscheidungen in der Infrastruktur können entscheidend sein, um die Datenrendite für Unternehmen zu maximieren. Investitionen in hybride Cloud-Management-Plattformen, einschließlich FinOps-Funktionen zur Verwaltung von Cloud-Kosten, werden an Bedeutung gewinnen, da Unternehmen die Grundlage für zukünftiges datengetriebenes Wachstum schaffen.
Die Cloud-ähnliche Nutzung wird ein Teil dieser Story sein: Erwarten Sie einen anhaltenden Paukenschlag in Richtung "Alles-as-a-Service". Der Fokus auf Ergebnisse und die Einhaltung von SLAs mit der Möglichkeit, für das zu zahlen, was man bekommt, wird die Einfachheit von Cloud-Zahlungen und -Nutzung in die entstehenden hybriden Cloud-Konfigurationen bringen. Technologieführer, die sich im Jahr 2024 für As-a-Service-Modelle (aaS) entscheiden, werden erhebliche Vorteile in Bezug auf Agilität, Effizienz, Sicherheit und Kostenoptimierung erzielen. Durch einen strategischen Ansatz bei der Einführung von aaS können sie neue Möglichkeiten für Wachstum, Innovation und Wettbewerbsdifferenzierung in einer zunehmend digitalen Welt erschließen.
4. Cyber-Ausfallsicherheit erfordert Business Transformation
Die Bedrohung durch Ransomware ist nicht neu. Es steht jedoch außer Frage, dass diese Angriffe immer ausgefeilter und opportunistischer werden, einschließlich des Einsatzes von KI, um Systemschwachstellen zu identifizieren und anzugreifen. Auch die möglichen Folgen sind schwerwiegender. Die Fälle von Datendiebstahl und Erpressung nehmen zu, und Ransomware-as-a-Service-Plattformen haben begonnen, sich zu vermehren, auch wenn die Compliance-Anforderungen immer strenger werden. In einem Bericht von Sophos heißt es, dass im Jahr 2023 66% aller Unternehmen von Ransomware betroffen waren, wobei die Schwere der Forderungen laut dem „Coalition 2023 Cyber Claims Report“ ebenfalls ein Rekordhoch erreichte.
Die Cyber-Ausfallsicherheit im Jahr 2024 geht über die bloße Verhinderung von Datenverletzungen und die Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität hinaus. Mit der Integration von Technologie und Wirtschaft in alle Aspekte des Geschäftsbetriebs entstehen zusätzliche Risiken, die einen umfassenderen Ansatz für die Cyber-Ausfallsicherheit erfordern. Unternehmen werden in erheblichem Umfang in die Verbesserung ihrer Cybersicherheitskapazitäten investieren, und zwar durch fortschrittliche Bedrohungserkennung, Machine Learning und adaptive Verhaltensanalysen sowie durch die Aktualisierung von Unternehmensrichtlinien und -prozessen.
Kooperative Ansätze werden unerlässlich sein: vom Informationsaustausch zwischen Unternehmen, Anbietern und Regierungsbehörden über Bedrohungsdatenbanken und andere gemeinsame Ressourcenentwicklung bis hin zur gemeinsamen Vorbereitung auf die Cybersicherheit.
Unternehmen, die ihren eigenen Kunden und Stakeholdern vertrauenswürdige Ergebnisse versprechen, werden bei der Suche nach strategischen Partnern zunehmend Vertrauen an die Spitze ihrer eigenen Kriterien setzen. Daher wird die Fähigkeit von Infrastruktur- und Datenlösungsanbietern, eine "unzerstörbare" Datengrundlage zu gewährleisten, wird also zum Gebot der Stunde. Cyber-Ausfallsicherheit ist nicht mehr nur eine technische Herausforderung, sondern eine geschäftliche Notwendigkeit, die auf dem Radar des Managements ganz oben steht. Reaktive Maßnahmen müssen der Proaktivität weichen. Alleingänge müssen der Stärke weichen, die sich mit einem vertrauenswürdigen Ökosystem aufbauen lässt.
5. Nachhaltigkeit
Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) und 8 BillionTrees verbrauchen Rechenzentren heute 200 TWh Strom pro Jahr, mit 3 bis 5 Millionen Gallonen Wasser pro Tag (genug für 30.000-50.000 Menschen) und erzeugen fast 4% der globalen Treibhausgasemissionen, mehr als die Treibhausgasemissionen der Luftfahrtindustrie. Und das alles vor den Auswirkungen von KI. Die Synergy Research Group berichtet, dass sich allein die Kapazität von Hyperscale-Rechenzentren in den nächsten sechs Jahren fast verdreifachen wird, angetrieben durch KI. Gartner glaubt, dass KI bis 2025 mehr Strom verbrauchen könnte als die menschlichen Arbeitskräften, was die CO2-Null-Gewinne ausgleicht. Mit der zunehmenden Einführung von KI und der zunehmenden Komplexität von maschinellen Lernmodellen wird der Verbrauch von Daten, Energie und Rechenressourcen nur noch zunehmen.
Angesichts all dessen ist die gute Nachricht, dass KI auch Teil der Lösung sein kann. Nachhaltige KI-Praktiken können eine echte Wirkung entfalten, die Effizienz verbessern und sogar den Fußabdruck der KI überwinden. Dazu gehören Hardware, die so optimiert ist, dass sie weniger Energie verbraucht, föderatives Lernen, energieeffiziente Kodierung, etc. Gartner gibt an, dass die Auswirkungen sogar zwischen 5 und 10 Prozent weniger Kohlendioxidemissionen betragen könnten.
Das erwarten wir für 2024: Unternehmen ringen zunehmend mit dem Gleichgewicht zwischen der Verdoppelung von KI- und digitalen Investitionen und der verstärkten Fokussierung auf die Minimierung ihrer Umweltauswirkungen.
Die Wahl der Anbieter von Speicher- und Infrastrukturhardware ist für Unternehmen, die ihre Investitionen in die digitale Transformation planen, von entscheidender Bedeutung: Die richtige Wahl kann den Fußabdruck dieser Unternehmen für die kommenden Jahre bestimmen. Darüber hinaus hoffen wir, zusätzliche Investitionen in Rechenzentren in erneuerbare Energien wie Solarmodule und Windkraftanlagen, Kühltechniken wie kostenlose Kühlung und die Verwaltung der Serverauslastung außerhalb der Stoßzeiten zu sehen.
Der Weg, der im Jahr 2024 vor uns liegt, mag entmutigend aussehen. Dieser Strudel sich überschneidender und oft konkurrierender Kräfte schafft einen Nebel der Unsicherheit. Dennoch überwiegen die Möglichkeiten die Herausforderungen, und wir erwarten ein Jahr, in dem sich kühne Investitionen in Daten wirklich auszuzahlen beginnen. Unternehmen, die sich auf diese Reise begeben, brauchen vertrauenswürdige Partner, um dieses Abenteuer gemeinsam zu meistern - und wir freuen uns darauf, dieser Partner zu sein und Sie bei jedem Schritt auf dem Weg zu unterstützen.
Zusätzliche Ressourcen
Simon Ninan
Simon Ninan is Senior Vice President of Business Strategy at Hitachi Vantara
