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Globale Studie von mehr als 1.500 Entscheidungsträgern im Bereich KI zeigt, dass Organisationen, die ihre Dateninfrastruktur “im Griff” haben, die zukünftigen KI-Führer sein werden
CAMPBELL, Kalifornien, 17. August 2023 — Laut einer neuen globalen Studie, die von S&P Global Market Intelligence in Auftrag gegeben und von WEKA durchgeführt wurde, beschleunigt sich die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) durch Unternehmen und Forschungsorganisationen, die danach streben, neue Wertschöpfungsmodelle zu entwickeln, aber Herausforderungen bei der Dateninfrastruktur und der Nachhaltigkeit von KI stellen Hindernisse für eine erfolgreiche großflächige Implementierung dar. Diese Herausforderungen wurden durch die rasche Entwicklung generativer KI verschärft, die die Evolution des KI-Marktes im Jahr 2023 geprägt hat.
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Diese Ergebnisse wurden heute im Rahmen des neuen Berichts “2023 Global Trends in AI” von S&P Global Market Intelligence veröffentlicht. Die Forschungsergebnisse basieren auf einer umfassenden globalen Umfrage von S&P Global unter mehr als 1.500 KI-Praktikern und Entscheidungsträgern in mittelgroßen bis großen Unternehmen und Forschungsorganisationen in der APAC-Region, EMEA und Nordamerika – eine der umfangreichsten dieser Art bis dato.
Die Studie identifiziert die Chancen und Hindernisse, auf die Organisationen in ihrem KI-Weg gestoßen sind, die einzigartigen Motivatoren und Werttreiber, die die globale KI-Einführung über Branchen hinweg vorantreiben, und liefert Einblicke darin, welche Schritte Organisationen in Zukunft unternehmen müssen, um mit KI erfolgreich zu sein.
“Der raketenhafte Anstieg daten- und leistungsintensiver Workloads wie generativer KI zwingt zu einem kompletten Umdenken darüber, wie Daten gespeichert, verwaltet und verarbeitet werden. Organisationen überall müssen ihre Datenarchitekturen jetzt und langfristig so aufbauen und skalieren, dass dies berücksichtigt wird”, sagte Nick Patience, Senior Research Analyst bei 451 Research, Teil von S&P Global Market Intelligence. “Obwohl wir uns noch am Anfang der KI-Revolution befinden, lässt sich aus unserer Studie ‘2023 Global Trends in AI’ ableiten, dass die Dateninfrastruktur ein entscheidender Faktor dafür sein wird, welche Organisationen als KI-Führer hervorgehen werden.1 Der Besitz einer modernen Datenarchitektur, die KI-Workloads und hybride Cloud-Bereitstellungen effizient und nachhaltig unterstützt, ist entscheidend, um Unternehmensmaßstab und Wertschöpfung zu erreichen.”
Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:
Einführung und Anwendungsfälle von KI beschleunigen sich, Unternehmensmaßstab bleibt jedoch schwierig zu erreichen
- 69% der Befragten gaben an, mindestens ein KI-Projekt in Produktion zu haben.
- Nur 28% geben an, Unternehmensmaßstab erreicht zu haben, mit weit verbreiteter Implementierung von KI-Projekten und erheblichem Geschäftswert.
- KI hat sich von einer reinen Kostensenkungsmaßnahme zu einem Umsatztreiber entwickelt, wobei 69% der Befragten KI/ML für neue Umsatzströme nutzen.
Datenmanagement ist der häufigste technische Hemmschuh für die KI-Einführung
- Der am häufigsten genannte technologische Hemmschuh für KI/ML-Einsätze ist Datenmanagement (32%), noch vor Herausforderungen bei Sicherheit (26%) und Rechenleistung (20%) – ein Hinweis darauf, dass die Datenarchitekturen vieler Organisationen nicht für die KI-Revolution geeignet sind.
KI-Anwendungsfälle verschieben sich von Kostensenkung hin zu Umsatzwachstum
- 69% der Befragten gaben an, dass ihre KI/ML-Projekte sich auf die Entwicklung neuer Umsatztreiber und Wertschöpfung konzentrieren, gegenüber 31%, die sich immer noch auf Kostensenkung konzentrieren.
Mit zunehmender Reife von KI-Initiativen werden hybride Ansätze und multiple Bereitstellungsorte für die Workload-Anforderungen benötigt
- KI/ML-Workloads werden an verschiedenen Orten bereitgestellt, vom öffentlichen Cloud bis hin zu Rechenzentren vor Ort und zunehmend Edge-Standorten.
- Die öffentliche Cloud ist der primäre Bereitstellungsort für KI/ML-Modelltraining (47%) und -inferenz (44%).
- Diejenigen, die die öffentliche Cloud für KI/ML nutzen, setzen häufiger auf hybride Ansätze mit mehr Bereitstellungsorten für Training (4,2 im Durchschnitt) und Inferenz (3,2), im Vergleich zu denen, die die öffentliche Cloud nicht nutzen (2,2 bzw. 1,9).
Der Energie- und CO2-Fußabdruck von KI setzt Unternehmensnachhaltigkeitsziele unter Druck, die Cloud bietet jedoch Verbesserungspotenzial
- 68% der Befragten gaben an, sich Sorgen über die Auswirkungen von KI/ML auf den Energieverbrauch und den CO2-Fußabdruck ihres Unternehmens zu machen.
- 74% der Befragten sagten, dass Nachhaltigkeit ein wichtiger oder entscheidender Motivator für die Verlagerung mehrerer Workloads in die öffentliche Cloud ist.
Veraltete Dateninfrastrukturen und Legacy-Architekturen beeinträchtigen direkt die Nachhaltigkeitsleistung von KI
- 77% der Befragten gaben an, dass ihre Datenarchitekturen ihre Nachhaltigkeitsleistung direkt beeinflussen.
Organisationen müssen ihre Daten und Infrastruktur “in Ordnung” bringen, um mit KI führen zu können
- Unternehmen, die eine moderne Datenarchitektur nutzen, um bedeutende Datenherausforderungen (Quellen, Typen, Anforderungen etc.) zu bewältigen, können KI-Workloads über mehrere Infrastrukturbereiche hinweg unterstützen.
“Diese umfassende Studie von S&P Global bestätigt, was wir von unseren Kunden immer wieder hören: Traditionelle Dateninfrastrukturen haben einen direkten negativen Einfluss auf ihre Fähigkeit, KI effizient und nachhaltig im großen Maßstab einzusetzen, weil sie nicht für leistungsintensive Workloads der Gegenwart oder hybride Cloud- und Edge-Szenarien entwickelt wurden”, sagte Liran Zvibel, Mitgründer und CEO von WEKA. “Genauso wenig wie man erwarten würde, Batterietechnologien der 1990er Jahre zur Stromversorgung moderner Elektrofahrzeuge wie Teslas einzusetzen, kann man Datenmanagement-Ansätze, die für Datenherausforderungen der letzten Jahrhunderte entwickelt wurden, für Anwendungen der nächsten Generation wie generative KI erwarten. Organisationen, die eine moderne Datenarchitektur aufbauen, die KI-Workloads nahtlos vom Edge bis zur Cloud unterstützt, werden die künftigen Führer und Disruptoren sein.”
Um mehr über den Bericht “2023 Global Trends in AI” von S&P Global Market Intelligence zu erfahren, besuchen Sie www.weka.io/trends-in-AI, um den vollständigen Bericht zu lesen, oder registrieren Sie sich für ein kostenloses Webinar von WEKA und S&P Global Market Intelligence am 26. September 2023: www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey.
Forschungsmethodik
Die Erkenntnisse im Bericht “2023 Global Trends in AI” von S&P Global Market Intelligence basieren auf einer Umfrage, die im 2. Quartal 2023 unter 1.516 Entscheidungsträgern und Einflussnehmern im Bereich KI/ML in Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von über 10 Mio. US-Dollar durchgeführt wurde. Die Studie konzentrierte sich auf Befragte mit KI/ML-Projekten in Pilotphasen und Produktion in folgenden Branchen: Luft- und Raumfahrt & Verteidigung, Automobilindustrie, Hochschulwesen, Finanzen, Energie/Öl & Gas, Regierung, Gesundheitswesen, Informationstechnologie, Life Sciences, Fertigung, Medien & Unterhaltung sowie Telekommunikation. Der Bericht zieht auch den konzeptionellen Hintergrund weiterer von S&P Global durchgeführter Forschungen heran.
Über WEKA
WEKA leitet einen Paradigmenwechsel bei der Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten in der Cloud- und KI-Ära ein. Die WEKA® Data Platform ist eine Softwarelösung, die statische Datensilos in dynamische Datenpipelines verwandelt, die GPUs effizient antreiben und leistungsintensive Workloads nahtlos und nachhaltig über Edge, Core, Cloud, Hybrid- und Multicloud-Umgebungen unterstützen. Ihre fortschrittliche cloudnative Architektur ist darauf ausgelegt, komplexe Datenherausforderungen im großen Maßstab zu lösen und Leistungssteigerungen von bis zu 100x zu erzielen. WEKA hilft führenden datengetriebenen Organisationen der Welt, Forschungs- und Entdeckungsdurchbrüche sowie Geschäftsergebnisse zu beschleunigen – darunter acht Unternehmen aus dem Fortune 50. Wir sind in über 20 Ländern weltweit vertreten und werden von Dutzenden renommierter Investoren unterstützt. Weitere Informationen unter www.weka.io oder auf LinkedIn, Twitter und Facebook.
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1 Quelle: S&P Global Market Intelligence, Bericht “2023 Global Trends in AI”, August 2023