Paul Speciale, CMO, Scality
Enterprise-KI entwickelt sich zunehmend von isolierten Experimenten hin zu produktiven Geschäftsprozessen. Dabei gewinnt ein Ansatz besonders an Bedeutung: Private-KI.
Mit Private-KI ist nicht ausschließlich der Betrieb eigener Modelle innerhalb der eigenen Infrastruktur gemeint. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten, Modelle und KI-Prozesse über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unter den eigenen Anforderungen an Kontrolle, Sicherheit, Governance, Leistung und Compliance zu betreiben. Die konkrete Ausprägung dieser Kontrolle unterscheidet sich dabei je nach Branche, Anwendungsfall und regulatorischen Anforderungen teilweise deutlich.
Private-KI kann daher unterschiedliche Bereitstellungsmodelle umfassen, von dedizierten Private-Cloud Umgebungen über hybride Cloud-Architekturen bis hin zu individuell abgestimmten Infrastrukturmodellen, die lokale, gehostete oder Cloud-basierte Ressourcen kombinieren. Entscheidend ist nicht der Ort der Bereitstellung, sondern die Fähigkeit, Daten dort zu verwalten, zu schützen und verfügbar zu machen, wo es für das Unternehmen sinnvoll ist, mit der erforderlichen Datenhoheit, Skalierbarkeit, Flexibilität und Governance.
Ein Krankenhaus, das KI zur Unterstützung der diagnostischen Bildgebung einsetzt, weist ein anderes Risikoprofil auf als beispielsweise eine Bank, die KI zur Betrugserkennung nutzt. Ein Hersteller, der Sensordaten aus Produktionsanlagen analysiert, hat andere Anforderungen an Latenzzeiten und Datenbewegungen als eine Behörde, die KI in Bürgerdienste integriert.
Trotz dieser Unterschiede bleibt eine zentrale Erkenntnis für die Infrastruktur gleich: Der Erfolg von KI entscheidet sich auf der Datenebene.
Während KI den Weg von der Experimentierphase in produktive Umgebungen vollzieht, erkennen Unternehmen zunehmend, dass die Skalierung von KI nicht allein eine Frage von Modellen oder Rechenleistung ist. Modelle, GPUs und Anwendungen spielen eine wichtige Rolle. Ebenso entscheidend ist jedoch, wie effizient Daten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg gespeichert, bewegt, verwaltet, geschützt und verfügbar gemacht werden.
Damit rücken grundlegende Fragen in den Mittelpunkt: Wo befinden sich die Daten? Wer kann darauf zugreifen? Wie werden sie geschützt? Wie schnell können sie für KI-Anwendungen bereitgestellt werden? Wie bleiben sie langfristig nutzbar?
Diese Fragen gewinnen insbesondere in regulierten Branchen mit hohem Datenaufkommen an Bedeutung. Jede Branche führt KI aus der Perspektive ihrer eigenen Prozesse, ihres individuellen Risikoprofils und ihrer spezifischen Datentypen ein. Die Anforderungen an die zugrunde liegende Infrastruktur ähneln sich jedoch zunehmend.
Enterprise-KI: Mehr als ein einzelner Workload
Ein großer Teil der öffentlichen KI-Diskussion konzentriert sich weiterhin auf generative KI und Large Language Models (LLMs). Innerhalb von Unternehmen ist das Bild jedoch deutlich vielfältiger.
Organisationen arbeiten mit einer Vielzahl unterschiedlicher KI-Ansätze, darunter klassisches Machine Learning, durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweiterte Foundation-Modelle, feinabgestimmte oder kundenspezifische Modelle, Computer Vision, Zeitreihen- und IoT-Analysen, Empfehlungs- und Personalisierungstechnologien sowie Edge- und verteilte KI.
Diese Vielfalt ist entscheidend. Unternehmen führen KI nicht als abstraktes Konzept ein, sondern setzen sie gezielt für konkrete Geschäftsprozesse, Datentypen und geschäftliche Anforderungen ein. Die Konsequenz: Es gibt nicht ‘eine’ KI-Infrastruktur. Stattdessen benötigen Unternehmen flexible Grundlagen, die unterschiedliche Workloads, Datenquellen und Betriebsmodelle unterstützen können.
Gesundheitswesen und Life Sciences: Kontrollierte KI für sensible Daten
Organisationen im Gesundheitswesen und in den Life Sciences treiben den Einsatz von KI voran, gehen dabei jedoch häufig besonders sorgfältig vor.
Der Grund liegt nicht in fehlender Innovationsbereitschaft. Vielmehr verwalten diese Organisationen einige der sensibelsten und datenintensivsten Umgebungen überhaupt, von Patientenakten und klinischen Notizen über medizinische Bilddaten und Forschungsdaten bis hin zu genomischen Informationen.
Mit der zunehmenden Nutzung von KI in Diagnostik, Forschung, Betrieb und der Interaktion mit Patienten muss die Infrastruktur deshalb mehr leisten als reine Rechenleistung. Sie muss Zugriffskontrollen, Datenintegrität, Aufbewahrung, Wiederherstellung und nachvollziehbare Prozesse unterstützen.
Im Gesundheitswesen beginnt vertrauenswürdige KI aus diesem Grund mit vertrauenswürdigen Daten.
Finanzdienstleistungen: KI im datengetriebenen Maßstab
Finanzinstitute arbeiten seit Jahren datengetrieben und setzen Analytik sowie Automatisierung in zahlreichen Bereichen ein. Neue, LLM-basierte Ansätze ergänzen dabei bestehende Machine-Learning Anwendungen wie Betrugserkennung, Risikomodellierung, algorithmischen Handel, Kundensegmentierung oder Personalisierung.
Die Anforderungen an die Infrastruktur sind entsprechend hoch. Finanzdienstleister müssen schnell handeln und gleichzeitig klare Kontrollmechanismen gewährleisten. KI-Systeme greifen häufig auf große Mengen an Transaktions-, Markt-, Kunden- und Referenzdaten zu. Latenzzeiten können Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Datenqualität kann Risiken verändern. Ausfallsicherheit, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Anforderungen bleiben dauerhaft entscheidend. Für Finanzinstitute geht es bei Private-KI daher nicht nur darum, moderne Modelle einzusetzen. Entscheidend ist, diese Modelle in kontrollierten Datenumgebungen produktiv nutzbar zu machen.
Fertigungsindustrie: Operative KI vom Edge bis zum Kernsystem
In der Fertigungsindustrie ist KI eng mit physischen Systemen, Produktionsumgebungen und Lieferkettenprozessen verbunden.
Daten entstehen an verschiedenen Stellen: in Sensoren, Maschinen, Videoanalysesystemen, Qualitätssicherungsplattformen und Unternehmensanwendungen. Einige Anwendungen benötigen eine Verarbeitung möglichst nah an der Produktionslinie. Andere erfordern zentrale Analysen über mehrere Werke und Regionen hinweg.
Diese Verbindung von Edge- und Kernumgebungen stellt besondere Anforderungen an Datenmanagement und Speicherarchitekturen. Unternehmen benötigen Plattformen, die verteilte Daten, unterschiedliche Workloads, wachsende Sensor- und Video-Datenmengen sowie hohe Verfügbarkeit unterstützen. Für Hersteller bedeutet KI nicht nur bessere Analysen. Sie wird zunehmend zu einem Bestandteil der Art und Weise, wie operative Prozesse individuell gesteuert und optimiert werden.
Öffentlicher Sektor: Souveränität, Kontrolle und Kontinuität
Der Einsatz von KI im öffentlichen Sektor wird durch andere Rahmenbedingungen geprägt. Mögliche Anwendungsfälle reichen von Bürgerdiensten und Aktenverwaltung über Verkehr und Forschung bis hin zu aufgabenspezifischen Analysen. Viele dieser Bereiche umfassen sensible Daten, langfristige Aufbewahrungsanforderungen und hohe Erwartungen an Verfügbarkeit und Kontinuität.
Aus diesem Grund beginnt die Diskussion über Private-KI im öffentlichen Bereich häufig mit Vertrauen und Governance. Organisationen müssen nachvollziehen können, wo Daten gespeichert werden, wer darauf zugreifen kann, wie sie geschützt werden und wie Dienste nach Störungen wiederhergestellt werden können. Das bedeutet nicht, dass KI im öffentlichen Sektor weniger ambitioniert ist. Vielmehr treten die Anforderungen an Kontrolle, Transparenz und Zuverlässigkeit stärker hervor.
Produktive KI hängt von der gesamten Datenpipeline ab
Die Unterschiede zwischen den Branchen zeigen, warum KI-Infrastrukturen nicht nach einem einheitlichen Modell aufgebaut werden können.
Gleichzeitig gibt es eine gemeinsame Erkenntnis: Produktive KI hängt von der gesamten Datenpipeline ab. Diese Pipeline umfasst Datenaufnahme, Aufbereitung, Speicherung, Training, Feinabstimmung, Inferenz, Modellspeicherung, Vektorspeicher, Referenzdaten, Schutzmechanismen, Wiederherstellung und langfristiges Management. Jede Phase stellt unterschiedliche Anforderungen an die zugrunde liegende Infrastruktur.
Rechenleistung bleibt wichtig. Doch produktive KI hängt ebenso davon ab, wie zuverlässig Unternehmen Daten bereitstellen, Pipelines absichern, Anwendungen mit aktuellen Informationen versorgen und Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verwalten können.
Gerade bei KI-Workloads mit großen Mengen unstrukturierter Daten wird die Speicherarchitektur zu einem strategischen Bestandteil. Sie verbindet Leistungsfähigkeit, Ausfallsicherheit, Kontrolle und langfristige Nutzbarkeit.
Infrastrukturreife wird zum Wettbewerbsvorteil
Erfahrene KI-Anwender betrachten Infrastruktur zunehmend nicht mehr als eine nachträgliche Ergänzung eines KI-Projekts. Sie planen die Datenbasis vielmehr frühzeitig und berücksichtigen den gesamten Lebenszyklus von KI-Workloads. Dabei setzen viele Organisationen auf flexible Plattformen statt auf isolierte Einzellösungen. Ziel ist es, langfristige Anpassungsfähigkeit sicherzustellen und den Wert von KI-Investitionen nachhaltig zu steigern.
Viele Infrastrukturprobleme werden in frühen Pilotprojekten nicht sichtbar. Sie entstehen häufig erst, wenn KI produktiv wird: wenn mehr Teams auf Ergebnisse angewiesen sind, Datenmengen wachsen, Compliance-Anforderungen komplexer werden oder mehrere KI-Anwendungen um dieselben Ressourcen konkurrieren.
Die Anforderungen unterscheiden sich je nach Branche:
-Gesundheitswesen und Life Sciences benötigen vertrauenswürdige Datenprozesse für sensible und regulierte Informationen
-Finanzdienstleister benötigen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Nachvollziehbarkeit
-Fertigungsunternehmen benötigen Edge-to-Core-Architekturen für operative Echtzeitanwendungen
Organisationen des öffentlichen Sektors benötigen Souveränität, Kontinuität und starke Governance
Die Anwendungsfälle differieren. Die strategische Herausforderung ist jedoch dieselbe.
KI macht Dateninfrastruktur zur strategischen Entscheidung
Branchenübergreifend behandeln erfolgreiche Unternehmen Private-KI nicht als isoliertes Technologieprojekt. Sie gestalten ihre Systeme entlang der gesamten Datenpipeline, von der Aufnahme und Speicherung über Schutz und Governance bis hin zu Inferenz und Wiederverwendung.
Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse wird die Fähigkeit, Daten zuverlässig zu verwalten, zu einem entscheidenden Faktor für den langfristigen Erfolg. Die nächste Phase der Enterprise-KI wird nicht allein dadurch entschieden, wer die leistungsfähigsten Modelle einsetzt. Entscheidend wird sein, welche Organisationen KI sicher, zuverlässig und wiederholbar in realen Geschäftsumgebungen betreiben können. Dafür wird eine Infrastruktur benötigt, die konsequent auf Daten ausgerichtet ist.
Private-KI gewinnt an Bedeutung, weil Unternehmen Kontrolle über ihre Daten, Modelle und Prozesse benötigen. Jede Branche verfolgt ihren eigenen Weg bei der Einführung von KI. Die grundlegende Voraussetzung bleibt jedoch gleich: eine Dateninfrastruktur, die KI über den gesamten Lebenszyklus hinweg zuverlässig unterstützt. Die Zukunft von Enterprise-KI wird deshalb nicht allein durch die Leistungsfähigkeit von Modellen bestimmt, sondern durch die Fähigkeit von Organisationen, die passende Grundlage für deren nachhaltigen Einsatz zu schaffen.
Scality adressiert zentrale Herausforderungen moderner Datenspeicherung: Wachstum, Sicherheit, Performance und Kosten. Entwickelt für durchgängige Cyber-Resilienz bietet der S3-Objektspeicher von Scality mit CORE5 einen ganzheitlichen Schutz auf allen Ebenen des Systems, von der API bis zur Architektur. Die patentierte MultiScale Architektur ermöglicht eine nahezu unbegrenzte, unabhängige Skalierung in sämtlichen kritischen Dimensionen, um den dynamischen Anforderungen moderner Workloads gerecht zu werden. Führende Unternehmen weltweit vertrauen auf Scality, um leistungsstarke KI-Initiativen zu beschleunigen, Cloud-Deployments zu optimieren und ihre Daten zuverlässig zu schützen. Als „Leader“ von Gartner ausgezeichnet, steht die Software von Scality für höchste Zuverlässigkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit. Folgen Sie uns auf LinkedIn und erfahren Sie mehr unter www.scality.com sowie in unserem Blog.
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