Trotz des wachsenden Interesses und der Begeisterung für generative KI (GenAI) zeichnen sich große Herausforderungen ab, die den Erfolg von GenAI-Projekten gefährden. Dies ergab eine gemeinsam von der Enterprise Strategy Group (ESG) und Hitachi Vantara, der Tochtergesellschaft für Datenspeicherung, Infrastruktur und Hybrid-Cloud-Management der Hitachi, Ltd. (TSE: 6501), durchgeführte Studie, für die 800 IT- und Business-Führungskräfte in den USA, Kanada und Westeuropa befragt wurden. Untersucht wurden die Rolle der Dateninfrastruktur für GenAI in Unternehmen und die damit verbundenen Entscheidungen, die einer erfolgreichen Implementierung zugrunde liegen. Dabei wurde festgestellt, dass 97 Prozent der Unternehmen, die GenAI im Einsatz haben, dies als eine ihrer Top-5-Prioritäten ansehen. In den USA war die Wahrscheinlichkeit dafür um 35 Prozent höher als bei den europäischen Befragten.
Fast zwei Drittel (63 Prozent) gaben an, dass sie bereits mindestens einen Anwendungsfall für GenAI identifiziert haben. Mehrere Faktoren stellen aber ernsthafte Risiken für Unternehmen dar:
Weniger als die Hälfte (44 Prozent) der Unternehmen verfügen über klar definierte und umfassende Richtlinien zu GenAI.
Nur etwas mehr als ein Drittel (37 Prozent) ist der Meinung, dass ihr Infrastruktur- und Daten-Ökosystem gut auf die Implementierung von GenAI-Lösungen vorbereitet ist; Führungskräfte der C-Ebene gaben 1,3-mal häufiger an, dass ihr Infrastruktur- und Daten-Ökosystem sehr gut vorbereitet ist – eine bemerkenswerte Diskrepanz!
61 Prozent der Befragten stimmten zu, dass die meisten Nutzer nicht wissen, wie sie GenAI nutzen können und für 51 Prozent mangelt es an qualifizierten Mitarbeitern mit GenAI-Kenntnissen.
40 Prozent der Befragten fühlen sich nicht gut über die Planung und Durchführung von GenAI-Projekten informiert.
„Immer mehr Unternehmen springen auf den GenAI-Zug auf, was nicht überraschend ist. Aber es ist auch deutlich erkennbar, dass die Grundlage für eine erfolgreiche Nutzung von GenAI noch nicht geschaffen ist und das volle Potenzial so nicht ausgeschöpft werden kann“, sagte Ayman Abouelwafa, Chief Technology Officer bei Hitachi Vantara. „Um das Potenzial von GenAI zu erschließen, bedarf es einer soliden Grundlage mit einer robusten und sicheren Infrastruktur, die den Anforderungen dieser leistungsstarken Technologie gerecht wird.“
Schaffung der Grundlage für Enterprise GenAI
Die Daten zeigen, dass Unternehmen nach kostengünstigeren Infrastrukturoptionen suchen, wobei auch Datenschutz und Latenz wichtige Faktoren sind. 71 Prozent der Befragten stimmten zu, dass ihre Infrastruktur vor der Durchführung von GenAI-Projekten modernisiert werden muss – überwältigende 96 Prozent der Umfrageteilnehmer bevorzugen dabei nicht-proprietäre Modelle, 86 Prozent werden Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen und 78 Prozent wünschen sich eine Mischung aus On-Premises und Public Cloud für den Aufbau und die Nutzung von GenAI-Lösungen. Langfristig erwarten die Unternehmen, dass die Nutzung proprietärer Modelle zunehmen wird – laut der Umfrage um das Sechsfache –, da sie an Fachwissen gewinnen und versuchen, sich vom Wettbewerb abzuheben.
„Die Notwendigkeit einer höheren Genauigkeit zeigt sich darin, dass Unternehmen die relevantesten und aktuellsten Daten in ein Large Language Model einfließen lassen, gefolgt von dem Wunsch, mit Technologien, Vorschriften und sich verändernden Datenmustern Schritt zu halten“, so Mike Leone, Principal Analyst bei der Enterprise Strategy Group. „Die Verwaltung von Daten mit der richtigen Infrastruktur ermöglicht nicht nur ein höheres Maß an Genauigkeit, sondern verbessert auch die Zuverlässigkeit, wenn sich Daten und Geschäftsbedingungen weiterentwickeln.“
Triebkräfte und Hindernisse für die Akzeptanz
Laut der Studie gibt es mehrere Bereiche, die Unternehmen dazu bringen, in GenAI zu investieren, aber auch welche, die sie davon abhalten. Bei der Frage, was die Investitionen von Unternehmen in GenAI antreibt, konzentrierten sich die am häufigsten genannten Anwendungsfälle auf Prozessautomatisierung und -optimierung (37 Prozent), prädiktive Analytik (36 Prozent) und Betrugserkennung (35 Prozent). Wenig überraschend ist die Verbesserung der betrieblichen Effizienz der am häufigsten genannte Bereich, in dem die Unternehmen Ergebnisse sehen. Allerdings hat weniger als die Hälfte (43 Prozent) bis zu diesem Zeitpunkt Vorteile realisiert.
Mehr als vier von fünf (81 Prozent) Befragten stimmten zu, dass es bei der Entwicklung und Nutzung von Anwendungen, die GenAI nutzen, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften geht, während 77 Prozent der Befragten der Meinung waren, dass Fragen der Datenqualität geklärt werden müssen, bevor die Ergebnisse von GenAI akzeptiert werden.
Hitachi Vantara arbeitet aktiv an der Entwicklung von KI-Lösungen für die Anforderungen moderner Unternehmen. Das Unternehmen hat vor kurzem Hitachi iQ vorgestellt, seine branchenoptimierte Lösungssuite für KI-Workloads, die über grundlegende Integrations- und Testfunktionen hinausgeht, indem sie branchenspezifische Funktionen auf den KI-Lösungsstapel aufbaut und so die Relevanz für das Geschäft eines Unternehmens erhöht.
Ergänzend zu Hitachi iQ unterstützt Hitachis Center for Excellence (COE) für generative KI die Kunden auf ihrem Weg und hilft dabei, Risiken zu kontrollieren, damit die Kunden ihren Weg zu den KI-Führern von heute und den Marktführern von morgen beschleunigen können. Weitere Informationen zu Hitachi Vantaras Know-how im Bereich KI finden Sie unter: www.hitachivantara.com.