AI-Komplexitätsfalle Vermeiden: Einfache Strategien

Der Paradoxon der KI: Einfachheit vs. Komplexität

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in eine Organisation wird oft als Möglichkeit gesehen, Abläufe zu optimieren und Komplexität zu reduzieren. Doch der Weg von der Entwicklung über die Implementierung bis zur laufenden Unterstützung kann überwältigend sein und erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten sowie ständig weiterentwickelte Technologien. Kann KI also wirklich vereinfachen, während sie gleichzeitig so viel abverlangt?

Magisch oder viel Arbeit?

Chris Howard, globaler Forschungsleiter bei Gartner, weist auf die Fehleinschätzung hin, dass KI eine einfache Lösung ist. "KI scheint wie etwas Magisches, wirklich Einfaches, und kann alle möglichen erstaunlichen Dinge tun," sagt er in einem aktuellen Video. "Aber sobald man damit arbeitet, merkt man, dass es tatsächlich schwer ist und es Aspekte gibt, die wirklich kompliziert sind."

Die ständig wechselnde Landschaft der KI-Technologien, insbesondere im Bereich der generativen KI, trägt zur Verwirrung bei. Howard erklärt: "Sie haben noch nicht einen Punkt der Stabilität erreicht...wo es wirklich einfach ist zu verstehen, wie man die verschiedenen Teile zusammenfügen würde. Und weil sich das ändert, verursacht es Verwirrung – es ist super komplex." Außerdem ist das effektive Management von Daten entscheidend, aber herausfordernd. "Man muss die Daten an einem Ort zusammenführen, wo man tatsächlich damit arbeiten und bessere Ergebnisse erzielen kann. Was magisch aussah, ist tatsächlich viel Arbeit."

Trotz der Herausforderungen birgt KI das Potenzial, komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu vereinfachen. Smita Hashim, Chief Product Officer bei Zoom, glaubt, dass KI "helfen kann, Komplexität am Arbeitsplatz zu lösen und Produktivität sowie Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit zu steigern."

Allerdings ist KI keine Allheilmittel. Richard Demeny, ehemaliger Softwareentwicklungsberater bei Arm, warnt: "KI ist keine Wundermedizin." Er weist darauf hin, dass die Fähigkeiten der KI auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf tatsächlichem Verständnis basieren. "Es sind Menschen, die Systeme entwerfen, bauen und implementieren, und während KI einige Einstiegsrollen automatisieren und sicherlich erhebliche Produktivitätsgewinne bringen kann, kann sie nicht die Menge an praktischer Erfahrung ersetzen, die IT-Entscheidungsträger benötigen, um die richtigen Kompromisse zu treffen."

Demeny fügt hinzu, dass KI, um die besten Antworten zu liefern, "jede kleine Einzelheit im Kopf des Entscheidungsträgers kennen müsste. Es ist einfach praktischer, selbst zu einer Entscheidung zu kommen, mit etwas Unterstützung durch KI."

Hashim betont die Wichtigkeit der Auswahl der richtigen Plattformen. "Ihre Nutzer arbeiten mit vielen verschiedenen Anwendungen," sagt sie. "Wählen Sie Plattformlösungen, die offen sind und nahtlose Integrationen und Workflows ermöglichen. Diese Flexibilität ist entscheidend, um die Komplexität in der heutigen Multi-Vendor-Umgebung zu reduzieren."

Wie KI IT-Betriebsprozesse unterstützen kann

Da IT-Systeme zunehmend komplexer werden, stehen Unternehmen vor beispiellosen Herausforderungen. Bill Lobig, Vizepräsident für Produktmanagement und Observability bei IBM Automation, bemerkt: "Teams verwalten enorme Mengen an Anwendungen, nutzen verschiedene Clouds und On-Premises-Umgebungen – und die Anwendungen müssen funktionsfähig bleiben. Derzeit werden über 1.000 Anwendungen von Organisationen genutzt, und 82% der Unternehmensführer sagen, dass IT-Komplexität den Erfolg behindert."

Diese Komplexität führt zu Problemen wie isolierten Apps, potenziellen Ausfällen, Ressourcen- und Energieverschwendung sowie Leistungsproblemen. Lobig sieht in KI eine Lösung. "Wie können IT-Führer das Risiko dieser potenziellen Probleme managen und sich auf bevorstehende Situationen mit Ausfallzeiten vorbereiten? Die Antwort liegt in der Observability und im Ressourcenmanagement der Anwendungen – alles ermöglicht durch KI-gestützte Automatisierung."

Mit KI können Teams "die Zuweisung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen proaktiv optimieren, auf jeder Ebene des Stacks," erklärt Lobig. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit reaktiver Maßnahmen und Überdimensionierung, was sowohl Zeit als auch Geld spart.

Es ist entscheidend, sich über KI-Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten, um IT-Betriebsprozesse zu unterstützen. Lobig rät: "Passen Sie sich an und skalieren Sie mit hybrider Architektur an, während Sie einen ganzheitlichen Blick auf Leistung, Kosten und Wert über Anwendungen und Netzwerke hinweg behalten."

KI-Einführung muss durchdacht sein

Um sowohl KI als auch IT-Komplexität effektiv zu managen, ist eine durchdachte Einführung unerlässlich. Hashim schlägt vor, sich auf "die Einfachheit der Benutzererfahrung, die Qualität der KI und ihre Fähigkeit, Dinge zu erledigen," zu konzentrieren. Sie plädiert dafür, KI zu nutzen, um "alle Ihre Mitarbeiter auf ein höheres Niveau zu heben...so dass Ihre Organisation als Ganzes produktiver und zufriedener sein kann."

Howard betont die Bedeutung der Konsistenz beim Management von Komplexität. "Plattformen...machen Dinge konsistent. So können Sie Dinge tun – manchmal sehr komplizierte Dinge – auf konsistente und standardisierte Weise, die jeder kennt und nutzen kann. Selbst etwas so Einfaches wie Definitionen oder Taxonomien. Wenn alle die gleiche Sprache sprechen, also eine vereinfachte Taxonomie, dann ist es viel einfacher zu kommunizieren."

Letztendlich erinnert uns Demeny daran, dass "KI informierte Vorschläge machen kann, aber es sind immer noch Menschen, die die endgültigen Entscheidungen treffen und die Konsequenzen tragen." Er betont, dass "jedes Produkt, jede KI-Infrastruktur anders ist und die Komplexitäten jeder erfordern menschliche Einsicht. Die Rolle der KI sollte als Werkzeug zur Unterstützung gesehen werden, nicht als Ersatz für das Urteilsvermögen und die Expertise, die mit Erfahrung einhergehen."