Es ist unbestreitbar, in welchem Maße KI in Organisationen eingedrungen ist – 35 % der Unternehmen haben bereits KI-basierte Workflows entwickelt, wenn nicht sogar Aspekte ihres Geschäfts vollständig automatisiert.
IT-Infrastrukturen sind jedoch ein anderes Thema. Obwohl sie transformative Möglichkeiten verspricht, kann KI auch als eine Art Pandora’s Box angesehen werden.
Unter der Oberfläche dieser Innovation liegt ein komplexes Netz von versteckten Kosten, die oft unbemerkt bleiben, bis sie beginnen, Budgets und Abläufe zu beeinträchtigen. Organisationen müssen diese Kosten navigieren, um einen ausgewogenen Ansatz zwischen Innovation und finanzieller Nachhaltigkeit zu erreichen. Lassen Sie uns betrachten, wie machbar KI wirklich ist.
Investitionen in Infrastruktur und Hardware
KI-Arbeitslasten erfordern immense Rechenleistung, die oft die Fähigkeiten standardmäßiger IT-Infrastrukturen übersteigt. Dies gilt insbesondere für Multi-Agenten, hochmoderne Modelle von Microsoft und OpenAI, aber die meisten solchen Lösungen sind nicht für die durchschnittliche Organisation gedacht.
Mit OpenAI, das ein Abonnementtier für 200 $/Monat einführt, wird zunehmend klar, dass die Abhängigkeit von Dritten nicht so finanziell klug ist, wie ursprünglich gedacht. Was ist also die Alternative?
Eine Option für Unternehmen besteht darin, gehostete GPU-Server in Rechenzentren zu mieten und ihre KI-Infrastruktur auszulagern. Es ist der „sweet spot“ zwischen Tools von Drittanbietern und der vollständigen Vor-Ort-Nutzung. Doch selbst das bedeutet, dass ein Drittanbieter zumindest einen Teil der Verantwortung trägt. Was ist mit der vollständigen lokalen Nutzung?
Eine Nvidia H100 kostet etwa 28.000 $, während ein Server mit 8 H200-GPUs mehr als 250.000 $ kostet.
Nicht zu vergessen, Sie benötigen fortschrittliche Kühlsysteme, um die signifikante Wärmeabgabe zu bewältigen, und allein diese Systeme können einen erheblichen Teil der Betriebskosten ausmachen. Verbesserte Stromversorgungen und erweiterte physische Räume – manchmal erfordern sie sogar ganz neue Rechenzentren -, erhöhen die finanzielle Belastung.
Über diese direkten Kosten hinaus müssen Sie auch Ausfallzeiten oder Verzögerungen während der Integrationsphase berücksichtigen, die sich weiter auf Produktivität und Budgets auswirken. Die kumulativen Kosten dieser Upgrades übersteigen oft die anfänglichen Budgetprognosen und schaffen langfristige finanzielle Verpflichtungen, die sorgfältig verwaltet werden müssen. Und das ist nur der Hardware-Teil.
Kosten für Datenbeschaffung und -verwaltung.
Sobald Sie die richtige Infrastruktur haben, ist es Zeit, die Modelle zu trainieren und zu feinabstimmen, die Sie verwenden werden. Das Training von KI-Modellen erfordert enorme Datenmengen, die oft aus internen Systemen und von Drittanbietern bezogen werden. Während die Kosten für den Erwerb proprietärer Datensätze gering sind, werden die mit der Annotation der Daten verbundenen Kosten sowie deren Strukturierung und Speicherung häufig unterschätzt.
Ungestrukturierte oder minderwertige Daten können zu Ineffizienzen und Fehlern im KI-Training führen, was Investitionen in Datenengineering-Teams oder Tools zur Vorbereitung von Datensätzen erforderlich macht. Sie können Datenbereinigungstools wie Trifacta oder Alteryx verwenden, um den Prozess durch Automatisierung wiederholter Reinigungsaufgaben zu optimieren.
Diese Tools erfordern jedoch Lizenzgebühren und benötigen geschulte Bediener, um ihren Nutzen zu maximieren. Darüber hinaus können Sie in Betracht ziehen, ML-spezifische Plattformen wie Databricks für effizientes Datenmanagement und -strukturierung zu nutzen, aber die Kosten sind immer noch vorhanden.
Mit wachsenden Datensätzen steigen die Speicherkosten – insbesondere wenn Compliance-Vorschriften eine langfristige Aufbewahrung oder bestimmte Formate erfordern. Hochleistungs-Speicherlösungen wie Amazon S3 oder Azure Blob Storage können Skalierbarkeit und Compliance-Anforderungen erfüllen, berechnen jedoch häufig Aufschläge für erweiterte Sicherheitsfunktionen oder regionsbezogenen Speicher.
Organisationen müssen diese Anforderungen mit ihren Budgetbeschränkungen im Einklang bringen und ihre Speicherstrategien kontinuierlich überprüfen, um unkontrollierte Ausgaben zu vermeiden. Das ganz zu schweigen von Schulungen, Q&A-Tests und der Zeit, die mit neu veröffentlichten Modellen verbracht wird.
Softwareentwicklung und Integration
Entgegen der Behauptung jeder anderen Startup-Unternehmen ist die Implementierung von KI nicht einfach Plug-and-Play. Zumindest wenn Sie keine Lösung von der Stange wollen. Daher erfordert die Anpassung von KI-Software an spezifische Geschäftsanforderungen erhebliche Entwicklungsanstrengungen. Diese Anstrengungen umfassen die Integration von KI-Systemen in vorhandene IT-Umgebungen, die oft die Modifizierung von Legacy-Systemen zur Gewährleistung der Kompatibilität erfordern.
Die individuelle Entwicklung verursacht nicht nur einmalige Kosten, sondern auch laufende Kosten für Updates und Optimierung. Gleichzeitig müssen Sie das Team schulen und das Framework für neue Arbeitsabläufe entwerfen.
Viele Organisationen unterschätzen den erforderlichen Zeitaufwand und die erforderliche Expertise, um die Kluft zwischen hochmodernen KI-Algorithmen und funktionsfähigen, zuverlässigen Anwendungen zu überbrücken. Dies führt zu Entwicklungsengpässen und einem Verlust der Kohäsion.
Operationelle und Compliance-Risiken von KI-Modellen
Mit einem einzigen ChatGPT-Prompt, der 900% mehr Energie verbraucht als eine Google-Suche, ist es kein Geheimnis, dass KI energiehungrig ist. AI-Modelle erfordern zudem eine kontinuierliche Überwachung und Feinabstimmung, um wirksam zu bleiben. Bedingungen im realen Leben verändern sich oft, so dass LLMs anfällig für Modellverschiebung sind, wenn sie unbeaufsichtigt bleiben.
Die Überwachung der Leistung, das Neuschulen von Modellen und die Anpassung an neue Datensätze erfordern eine kontinuierliche operative Überwachung, was zu höheren Betriebsausgaben führt. Was ist, wenn eine neue, bessere API veröffentlicht wird? Jede Stunde zählt, was zu einem Teufelskreis aus ständigem Testen, Benchmarking und Prozesswechsel führen kann.
KI operiert in einer komplexen rechtlichen und ethischen Landschaft. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO oder HIPAA erfordert gründliche Audits und die Einrichtung robuster Governance-Frameworks. Nicht-Einhaltung kann zu hohen Geldstrafen, Rufschädigung oder sogar rechtlichen Herausforderungen führen.
Audits, Zertifizierungen und Einhaltung ethischer KI-Richtlinien werden oft als Nachgedanken behandelt, was später zu überstürzten und kostspieligen Implementierungen führt. Die proaktive Bewältigung dieser Anforderungen erfordert die Einstellung von Rechts- und Compliance-Experten, regelmäßige Überprüfungen und die Implementierung automatisierter Compliance-Tools.
Abhängigkeit von Cloud-Automatisierung.
Während die Cloud-Automatisierung die Bereitstellung von KI durch die Bereitstellung skalierbarer und flexibler Umgebungen vereinfacht, bringt sie versteckte Abhängigkeiten mit sich. Sicher, Sie müssen sich vielleicht nicht mit den Hardwarekosten herumschlagen, aber was ist mit der Sicherheit?
Zur gleichen Zeit können Organisationen, die stark auf Cloud-Services angewiesen sind, Schwierigkeiten haben, die Kosten zu kontrollieren, insbesondere bei dynamischen Preismodellen, die auf Nutzungsdaten basieren. Eine übermäßige Abhängigkeit von Cloud-Automatisierung ohne strenge Kostenkontrolle kann zu Budgetüberschreitungen führen, da Sie nicht die Kontrolle haben.
Dennoch ist die vollständige Aufgabe der Cloud-Automatisierung keine Lösung. Die Flexibilität, die sie bei der Skalierung von Ressourcen und der Integration mit anderen IT-Systemen bietet, bleibt für die KI-Adoption von unschätzbarem Wert. Die Herausforderung besteht darin, ihre Nutzung zu optimieren und dabei finanzielle Risiken zu minimieren. Denken Sie in Richtung des hybriden Cloud-Datenmanagements, sowohl als Mittel zur Diversifizierung als auch als geringer Schritt in Richtung Dezentralisierung im Sinne der Sicherheit.
Sicherheitsimplikationen
KI-Systeme sind attraktive Ziele für Cyberangriffe aufgrund ihrer hochwertigen Daten und Entscheidungsfähigkeiten. Daher erfordert die Sicherstellung der Sicherheit von KI-Anwendungen Investitionen in fortschrittliche Cybersicherheitstools, Penetrationstests und kontinuierliches Monitoring.
Der Punkt ist—Hacker wissen, dass Sie KI mit einer erheblichen Menge an Daten gefüttert haben, und sie sind nicht schüchtern, dies selbst für Social Engineering-Zwecke zu nutzen. In einigen Fällen müssen KI-lastige Unternehmen mehr Mittel umschichten, um die Infrastruktur zu sichern. Ebenso stellen angreifende Attacken, bei denen böswillige Akteure KI-Modelle manipulieren, eine einzigartige Bedrohung dar. Es ist immer noch unklar, wie man einen angemessenen Schutz vollständig etablieren kann.
Das Potenzial von KI nutzen
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Modernisierung von IT-Infrastrukturen, zur Förderung von Innovationen und zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen. Dennoch erfordern ihre versteckten Kosten sorgfältige Planung, Budgetierung und kontinuierliches Management.
Indem Sie diese Herausforderungen ganzheitlich angehen, können Sie das Potenzial von KI nutzen und gleichzeitig finanzielle und operationale Stabilität aufrechterhalten. Ganz zu schweigen davon, dass die Dinge nur besser werden, je leistungsfähiger und fortschrittlicher die Modelle werden.