Nur aufbereitete Daten führen zu vorzeigbaren KI-Ergebnissen

am 10. September 2019
Durch die Digitalisierung unterliegen Unternehmen einem beständigen Wandel, der immer wieder neue Themen in den Fokus rückt. In unserer Serie „3 Fragen an …“ geben Experten von Fujitsu Einblicke in aktuelle Problemstellungen in der IT. In dieser Folge äußert sich KI-Experte Eric Schnepf über die Bedeutung von und Herausforderungen durch KI für Wirtschaft und Unternehmen.

Herr Schnepf, Künstliche Intelligenz weckt große Erwartungen bei den Unternehmen. Welchen Einfluss hat KI aus Ihrer Sicht auf die Wirtschaft?

Eric Schnepf: Über kurz oder lang wird KI alle Unternehmen betreffen, auch der Mittelstand kommt zunehmend unter Druck, KI-basierte Lösungen einzusetzen, um im Wettbewerb mithalten zu können.

Mit KI lassen sich nicht nur die Prozesskosten senken und das Kundenerlebnis verbessern, zum Beispiel mit KI-unterstützten Foto-Apps. Firmen können damit Daten auf ganz neue Art und Weise nutzen und so gänzlich neue Geschäftsmodelle umsetzen, etwa durch Datenanalyse, Predictive Maintenance, alsovorausschauende Wartung, intelligente Steuerungen und vieles mehr. Verzichten Unternehmen auf die Nutzung von KI-Technologien, droht Ihnen ein Verlust der Wettbewerbsfähigkeit.

KI kann auch eine wichtige Rolle spielen, damit Unternehmen eine positive Außendarstellung erreichen - als moderne, innovative und zukunftsorientierte Organisation. Dies wiederum ermöglicht eine Steigerung des Unternehmenswertes und ist ein gutes Signal in Richtung Shareholder.

Welche aktuellen Herausforderungen und auch Risiken sehen sich Unternehmen bei der Nutzung von KI gegenüber?

Eric Schnepf: Angesichts des aktuellen Facharbeitermangels ist die entscheidende Hürde, die sich Unternehmen stellt, die passenden Mitarbeiter mit den erforderlichen Skills in KI und Analytics zu finden und zu gewinnen.

Eine weitere Herausforderung ist es, die Daten für das Trainieren von KI-Anwendungen aufzubereiten - also zu klassifizieren, mit passenden Merkmalen und Tags zu versehen. Schlecht qualifizierte Daten oder nicht repräsentative Daten führen auch zu schlechten Ergebnissen in der KI. Um effizient in das Thema KI einzusteigen, sollten Firmen daher einen erfahrenen KI-Provider mit ins Boot holen, der KI-Lösungen anbietet und dabei unterstützt, die richtigen Lösungen - etwa Plattformen, Software-definierte Infrastrukturen - aber auch Strategien und Methoden zu identifizieren und auszuwählen.

Was sollten CIOs bei der Ausrichtung ihres Rechenzentrums auf KI-Anforderungen beachten?

Eric Schnepf: Es ist entscheidend, dass Firmen einem ganzheitlichen KI-Ansatz folgen auf Basis eines Software-defined Data Center und Insel-Lösungen von Anfang an vermeiden. Außerdem sollte auf eine effiziente, performante Datenbereitstellung geachtet werden, um vorzeigbare KI-Ergebnisse erzielen zu können. Schließlich sollten IT-Leiter auf Infrastruktur-Lösungen setzen, die eine bestmögliche Energieeffizienz aufweisen, in Form eines guten Performance-Watt-Verhältnisses und einer effizienten Kühlungstechnik im Rechenzentrum.

Eric Schnepf studierte Mathematik an der Universität Karlsruhe. In der Forschungsgruppe für numerische Strömungsmechanik entwickelte er Software auf Vektorrechnern. Seit 1985 war er in verschiedenen Funktionen im HPC-Business für Siemens, Siemens Nixdorf und Fujitsu Siemens Computers tätig. Heute ist Eric Schnepf als Lead Solution Architect bei Fujitsu Technology Solutions in München tätig und beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit IT-Infrastruktur-Lösungen für innovative, rechenintensive Anwendungsgebiete wie technisch-wissenschaftliche Simulationen und Deep Learning für KI.
Eric Schnepf studierte Mathematik an der Universität Karlsruhe. In der Forschungsgruppe für numerische Strömungsmechanik entwickelte er Software auf Vektorrechnern. Seit 1985 war er in verschiedenen Funktionen im HPC-Business für Siemens, Siemens Nixdorf und Fujitsu Siemens Computers tätig. Heute ist Eric Schnepf als Lead Solution Architect bei Fujitsu Technology Solutions in München tätig und beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit IT-Infrastruktur-Lösungen für innovative, rechenintensive Anwendungsgebiete wie technisch-wissenschaftliche Simulationen und Deep Learning für KI.
Foto: Fujitsu Technology Solutions