Oracle präsentiert fünf Erfolgsfaktoren für umfassende Effizienzgewinne
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) verspricht vielen Unternehmen erhebliche Produktivitätsvorteile. Allerdings zeigt die Praxis, dass eine reine Punktlösung – wie sie die meisten Unternehmen einsetzen – die enormen KI-Potenziale bei Weitem nicht ausschöpft. Um größtmögliche Effizienzgewinne zu erzielen, muss KI vielmehr nahtlos in die gesamte IT-Infrastruktur integriert werden – vom Backend bis zu den Anwendungen.
„Was Unternehmen benötigen, sind generative KI-Fähigkeiten und Use Cases, die sich unmittelbar auf die Geschäftsergebnisse auswirken“, betont Greg Pavlik, SVP für Oracle Cloud Infrastructure. „KI-Modelle müssen auf die Daten und das spezifische geistige Eigentum des Unternehmens zugeschnitten sein, um Ergebnisse zu liefern, die nur ein vertrauter Lösungspartner bieten kann.“
Der Paradigmenwechsel zu einem ganzheitlichen KI-Ansatz ist bereits in vollem Gange. Anstatt isolierte Tools zusammenzufügen, setzen immer mehr Unternehmen auf Partner für eine Komplettlösung aus einer Hand – von der Infrastruktur bis zu den Anwendungen.
Die fünf zentralen Erfolgsfaktoren eines durchgängigen KI-Ansatzes:
1. Leistungsstarke, cloudbasierte Infrastruktur als Basis für KI-Workloads
Cloud-Lösungen sollten eine skalierbare und hochperformante Umgebung für rechenintensive KI-Modelle und – Anwendungen liefern. Die Cloud-Architektur erlaubt es zudem, Ressourcen bei Bedarf dynamisch bereitzustellen.
2. Nahtlose Integration generativer KI von der Datenbank bis zu SaaS-Anwendungen
Generative KI-Funktionen sollten sich übergreifend in Datenbank-, Analyse- und Anwendungsportfolio einbetten lassen. So werden KI-Fähigkeiten reibungslos in bestehende Workflows und Prozessketten integriert.
3. Verfügbarkeit in der Public Cloud sowie On-Premises mit Dedicated Regions
Neben der Public Cloud besteht auch die Möglichkeit, KI-Dienste in kundeneigenen Rechenzentren über Dedicated Regions bereitzustellen und mit lokalen Daten und Systemen zu verknüpfen.
4. Strikte Datensicherheit durch Dedicated Deployments ohne Daten-Sharing
KI-Modelle lassen sich als dedizierte Instanzen auf abgeschlossener Infrastruktur bereitstellen, ohne Daten mit Dritten zu teilen. So bleiben sensible Unternehmensdaten stets unter Kontrolle.
5. Branchenspezifische KI-Modelle mit effizienter Anpassungsmöglichkeit
Im Idealfall sind Modelle für typische Anwendungsfälle in Unternehmen vorkonfiguriert. Sie können durch Finetuning auf Branchendaten oder Unternehmenswissen schnell für den produktiven Einsatz optimiert werden.
Mithilfe von Komplett-Plattformen profitieren Unternehmen von einem lückenlosen KI-Erlebnis und können KI-Vorteile wie kontextsensitive Datenanalysen, automatisierte Dokumentenerstellung oder Natural Language Queries voll ausschöpfen. Dabei sind Datenschutz und -sicherheit jederzeit gewährleistet.
„Unser durchgängiger Lösungs-Stack aus Infrastruktur, integrierten KI/ML-Datenbanken und generativem KI-Service ist einzigartig. Und das ist erst der Anfang“, resümiert Pavlik. Dieser ganzheitliche Ansatz liefert Unternehmen eine Basis, um die vollen Potenziale einer KI-gestützten Transformation zu heben – von optimierten Modellen bis zu produktivitätssteigernden Anwendungen.
Bild: Oracle KI im IT-Stack Quelle: Oracle
Quelle:Oracle Deutschland
