Neue Studie zeigt: Datenverwaltung ist eine der größten Herausforderungen der KI-Revolution
Campbell, Kalifornien (ots/PRNewswire)
Globale Studie unter mehr als 1.500 KI-Entscheidern zeigt, dass Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur „in Ordnung" halten, künftig führend im Bereich KI sein werden
Laut einer neuen globalen Studie, die von S&P Global Market Intelligence durchgeführt und von WEKA in Auftrag gegeben wurde, beschleunigt sich die Übernahme von künstlicher Intelligenz (KI) durch Unternehmen und Forschungsorganisationen, die neue Wertangebote schaffen wollen, aber die Herausforderungen in Bezug auf die Dateninfrastruktur und die Nachhaltigkeit von KI stellen Hindernisse für eine erfolgreiche Umsetzung in großem Maßstab dar. Diese Herausforderungen wurden durch das rasche Aufkommen generativer KI, die die Entwicklung des KI-Marktes im Jahr 2023 bestimmt, noch verschärft.
Diese Ergebnisse wurden heute als Teil des neuen S&P Global Berichts „2023 Global Trends in AI" (Globale KI-Trends) veröffentlicht. Die Forschungsergebnisse basieren auf einer umfassenden globalen Umfrage, die von S&P Global unter mehr als 1.500 KI-Praktikern und Entscheidungsträgern in mittleren bis großen Unternehmen und Forschungseinrichtungen in APAC, EMEA und Nordamerika durchgeführt wurde – einer der bisher größten ihrer Art.
Die Studie identifiziert die Chancen und Hindernisse, auf die Unternehmen auf ihrem Weg zur KI gestoßen sind, die einzigartigen Motivatoren und Werttreiber, die die globale KI-Übernahme in verschiedenen Branchen fördern, und gibt Einblicke in die Schritte, die Unternehmen ergreifen müssen, um in Zukunft mit KI erfolgreich zu sein.
„Der rasante Anstieg von Daten und leistungsintensiven Workloads wie generativer KI zwingt zu einem kompletten Umdenken bei der Speicherung, Verwaltung und Verarbeitung von Daten. Unternehmen in aller Welt müssen ihre Datenarchitekturen jetzt so aufbauen und skalieren, dass sie dies langfristig berücksichtigen können", sagte Nick Patience, Senior Research Analyst bei 451 Research, Teil von S&P Global Market Intelligence. „Obwohl die KI-Revolution noch in den Kinderschuhen steckt, ist eine der übergreifenden Erkenntnisse aus unserer Studie „2023 Global Trends in AI", dass die Dateninfrastruktur ein entscheidender Faktor dafür sein wird, welche Unternehmen sich als KI-Führer durchsetzen werden.1 Ein moderner Daten-Stack, der KI-Workloads und Hybrid-Cloud-Implementierungen effizient und nachhaltig unterstützt, ist entscheidend, um Unternehmensgröße und Wertschöpfung zu erreichen."
Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:
Die Akzeptanz von KI und ihre Anwendungsfälle nehmen zu, aber der Einsatz in Unternehmen ist nach wie vor schwer vorstellbar
- 69 % der Umfrageteilnehmer gaben an, mindestens ein KI-Projekt in der Produktion zu haben.
- Nur 28 % geben an, dass sie eine Größenordnung erreicht haben, bei der KI-Projekte in großem Umfang implementiert werden und einen erheblichen Geschäftswert schaffen.
- KI hat sich von einem reinen Kosteneinsparungsinstrument zu einem Umsatztreiber gewandelt: 69 % der Befragten nutzen AI/ML, um neue Umsatzquellen zu erschließen.
Datenverwaltung ist das größte technische Hindernis für die Übernahme von KI
- Das am häufigsten genannte technologische Hindernis für AI/ML Implementierungen ist die Datenverwaltung (32 %), noch vor den Herausforderungen der Sicherheit (26 %) und der Rechenleistung (20 %), was darauf hindeutet, dass die derzeitigen Datenarchitekturen vieler Unternehmen für die Unterstützung der KI-Revolution ungeeignet sind.
KI-Anwendungsfälle in Unternehmen verlagern sich von Kosteneinsparungen zu Topline Growth (Umsatzwachstum)
- 69 % der Befragten gaben an, dass sich ihre AI/ML-Projekte auf die Entwicklung neuer Umsatzträger und die Wertschöpfung konzentrieren, während 31 % noch immer auf die Kostensenkung ausgerichtet sind.
Mit der Reifung von KI-Initiativen sind ein hybrider Ansatz und mehrere Bereitstellungsstandorte erforderlich, um die Anforderungen an den Workload zu erfüllen
- AI/ML Workloads werden an einer Vielzahl von Standorten bereitgestellt, von der öffentlichen Cloud bis hin zu Unternehmensrechenzentren und zunehmend auch an Edge-Standorten. Befragte, die KI in der Produktion einsetzen, nutzen durchschnittlich mehr Einsatzorte (3,2 für Training, 2,5 für Inferenz) als diejenigen, die sich in Pilot- und Proof-of-Concept-Phasen befinden (2,9, 2,3).
- Die Public Cloud ist der primäre Einsatzort für das Training von AI/ML Modellen (47 %) und Inferencing (44 %).
- Diejenigen, die die Public Cloud für die Ausführung von AI/ML nutzen, verwenden mit größerer Wahrscheinlichkeit einen hybriden Ansatz, der mehr Standorte sowohl für das Training (durchschnittlich 4,2) als auch für die Inferenz (3,2) umfasst, im Gegensatz zu denjenigen, die die Public Cloud nicht nutzen (2,2, 1,9).
Energie- und Carbon-Fußabdruck der KI belasten die Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen, aber die Cloud bietet einen Weg zur Verbesserung
- 68 % der Befragten gaben an, dass sie über die Auswirkungen von AI/ML auf den Energieverbrauch und auch den Carbon-Fußabdruck ihres Unternehmens besorgt sind
- 74 % der Befragten gaben an, dass Nachhaltigkeit ein wichtiger oder entscheidender Beweggrund für die Verlagerung von Workloads in die Public Cloud ist.
Veraltete Dateninfrastrukturen und veraltete Architekturen wirken sich direkt auf die Nachhaltigkeitsleistung von KI aus
- 77 % der Befragten gab an, dass sich ihre Datenarchitekturen direkt auf ihre Nachhaltigkeitsleistung auswirken.
Unternehmen müssen ihre Daten- und Infrastruktur „in Ordnung" bringen, um mit KI führend zu sein
- Unternehmen, die eine moderne Datenarchitektur zur Bewältigung erheblicher Datenherausforderungen (Quellen, Arten, Anforderungen usw.) einsetzen, können KI Workloads über mehrere Infrastrukturstandorte hinweg bewältigen.
„Diese umfangreiche Studie von S&P Global bestätigt, was WEKA wiederholt von unseren Kunden gehört hat: Traditionelle Dateninfrastrukturen haben einen direkten, negativen Einfluss auf ihre Fähigkeit, KI effizient und nachhaltig im großen Maßstab zu nutzen, weil sie nicht mit Blick auf moderne leistungsintensive Workloads oder Hybrid-Cloud- und Edge-Modalitäten entwickelt wurden", sagte Liran Zvibel, Mitbegründer und CEO bei WEKA. „Genauso wenig wie man erwarten würde, dass ein modernes Elektrofahrzeug wie ein Tesla mit Batterietechnologien aus den 1990er Jahren betrieben werden kann, kann man auch nicht erwarten, das Datenmanagementansätze, die für die Datenherausforderungen des letzten Jahrhunderts entwickelt wurden, Anwendungen der nächsten Generation wie generative KI unterstützen. Unternehmen, die einen modernen Daten-Stack aufbauen, der darauf ausgelegt ist, die Anforderungen von KI Workloads zu unterstützen, die sich nahtlos vom Edge über den Core bis zur Cloud erstrecken, werden als Marktführer und Störfaktoren der Zukunft auftreten."
Weitere Informationen zur Studie „2023 Global Trends in AI" von S&P Global Market Intelligence finden Sie unter www.weka.io/trends-in-AI. Dort können Sie auch den vollständigen Bericht lesen oder sich für das kostenlose Webinar von WEKA und S&P Global Market Intelligence am 26. September 2023 anmelden: www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey.
Forschungsmethodik
Die Ergebnisse des S&P Global Market Intelligence Bericht „2023 Global Trends in AI" basieren auf einer Studie, die im 2. Quartal 2023 unter 1.516 AI/ML Entscheidungsträgern/Einflussnehmern in Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von über 10 Mio. USD durchgeführt wurde. Die Studie konzentrierte sich auf Befragte mit AI/ML-Projekten in Pilot- und Produktionsumgebungen in den folgenden Branchen: Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Automobilindustrie, Hochschulwesen, Finanzen, Energie/Öl und Gas, Behörden, Gesundheitswesen, Informationstechnologie, Life Sciences (Biowissenschaften), Fertigung, Medien und Unterhaltung sowie Telekommunikation. Der Bericht stützt sich auch auf kontextbezogenes Wissen aus zusätzlichen Forschungsarbeiten, die von S&P Global durchgeführt wurden.
Informationen zu WEKA
WEKA führt einen Paradigmenwechsel bei der Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten im Zeitalter von Cloud und KI herbei. Die WEKA® Datenplattform ist eine Softwarelösung, die stagnierende Datensilos in dynamische Datenpipelines umwandelt, die GPUs effizient betreiben und leistungsintensive Workloads nahtlos und nachhaltig unterstützen. Ihre fortschrittliche Cloud-native Architektur ist für die Lösung komplexer Datenherausforderungen im großen Maßstab optimiert und bietet 10-100-fache Leistungsverbesserungen in Edge-, Core-, Cloud-, Hybrid- und Multicloud-Umgebungen. WEKA hilft den weltweit führenden datengesteuerten Organisationen, Durchbrüche in der Forschung und Entdeckung zu erzielen und Geschäftsergebnisse zu beschleunigen – darunter acht der Fortune 50. Wir sind weltweit in mehr als 20 Ländern tätig und werden von Dutzenden erstklassiger Investoren unterstützt. Erfahren Sie mehr auf www.weka.io oder verbinden Sie sich mit uns auf LinkedIn, Twitter und Facebook.
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1 Quelle: S&P Global Market Intelligence, 2023 Global Trends in AI Report, August, 2023 https://www.weka.io/trends-in-ai/
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