Im Rahmen seines AI Readiness Index hat der Netzwerkriese Cisco weltweit mehr als 8.100 Technologie- und Unternehmensentscheider (davon circa 300 in Deutschland) befragt, um das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) - und die Fähigkeit, die Technologie auch zu nutzen - zu messen.

Eine maßgebliche Erkenntnis der Umfrage: Zwar sind sich 95 Prozent der befragten Unternehmen bewusst, dass KI die Belastung für die IT-Infrastruktur erhöhen wird - dennoch verfügen nur 17 Prozent über entsprechend flexible Netzwerke, um die komplexen Anforderungen von Generative AI (GenAI) zu bewältigen. Aus dieser Diskrepanz schlussfolgern die Experten, dass es für eine breite Einführung von KI im Unternehmensumfeld - allem Hype zum Trotz - noch zu früh ist.

Das gilt insbesondere für die deutsche Unternehmenslandschaft: Lediglich 7 Prozent der deutschen Firmen sind demnach optimal auf den KI-Einsatz vorbereitet. Damit liegt Deutschland deutlich unter dem europäischen Durchschnitt (14 Prozent). Insbesondere die Bereiche Infrastruktur und Daten lassen dabei zu wünschen übrig, wie Christian Korff, Mitglied der Geschäftsleitung von Cisco Deutschland, festhält: "Die genutzte Infrastruktur bestimmt in hohem Maße die KI-Fähigkeiten eines Unternehmens, doch aktuell ist diese in Deutschland oft noch nicht bereit für einen hochskalierten Einsatz von künstlicher Intelligenz."

"We see a future with #AI that’s innovative, efficient, and trustworthy" But how ready are you for its integration? EVP, Chief Strategy Officer, and GM @lizcentoni offers some insight from the #CiscoAI Readiness index. https://t.co/pxzyTQskXR pic.twitter.com/SCg0bfJLc8

— Cisco (@Cisco) November 14, 2023

Automatisierungsappell

Weltweit verfügten 23 Prozent der Unternehmen über eine begrenzte oder gar keine Skalierbarkeit, wenn es darum geht, neuen KI-Herausforderungen innerhalb ihrer aktuellen IT-Infrastrukturen zu begegnen, schreiben die Cisco-Experten und fügen hinzu: "Um den erhöhten Leistungs- und Rechenanforderungen gerecht zu werden, benötigen mehr als drei Viertel der Unternehmen zusätzliche GPUs im Rechenzentrum. Darüber hinaus geben 30 Prozent der Befragten zu, dass ihr Netzwerk in Sachen Latenz und Durchsatz verbesserungswürdig ist. Weitere 48 Prozent der Befragten sehen der Realität bereits in Auge und wissen, dass sie in diesem Bereich nachbessern müssen, um den künftigen Anforderungen gerecht zu werden."

Um ihre KI Readiness zu erhöhen, empfiehlt Cisco den Unternehmen, Automatisierungs-Tools für die Netzwerkkonfiguration zu nutzen, um die Datenübertragung zwischen KI-Workloads zu optimieren: "Automatisierung reduziert manuelle Eingriffe, verbessert die Effizienz und ermöglicht, die Infrastruktur dynamisch an die Anforderungen von KI-Workloads anzupassen.

Die Kombination dieser Faktoren wird darüber entscheiden, ob ein Unternehmen 'I/O-reich' oder 'I/O-arm' ist. Das wird sich wiederum die Spreu vom Weizen trennen: Die einen können KI vollumfänglich nutzen, die anderen nicht", schreiben die Forscher.

Angriffserkennungsmängel

Was den Bereich IT-Sicherheit angeht, kommt Ciscos Umfrage zu dem Ergebnis, dass 97 Prozent der Teilnehmer bereits gewisse Maßnahmen etabliert haben, um die Daten, die für KI-Modelle genutzt werden, abzusichern. Allerdings verfügen dabei lediglich 68 Prozent auch über die Möglichkeiten, Angriffe auf ihre Modelle auch zu erkennen.

Entsprechend warnen die Cisco-Experten: "Unternehmen sind nicht vollständig auf die Cybersecurity-Bedrohungen vorbereitet, die mit der Einführung von KI einhergehen. Je mehr Daten - auch vertrauliche oder sensible - von KI verarbeitet werden, desto größer wird der Anreiz für böswillige Akteure, diese Systeme anzugreifen."

Weil zudem 25 Prozent der befragten Entscheider in ihren Unternehmen lediglich ein begrenztes Bewusstsein für Security Threats sehen, appelliert Cisco, die Bestrebungen in Sachen Aufklärung beziehungsweise Awareness Building zu verstärken. Im Bereich Security gibt es aber auch Positives zu berichten: Immerhin 77 Prozent der Umfrageteilnehmer haben eine erweiterte oder Ende-zu-Ende Verschlüsselung zu Datenschutzzwecken implementiert.

Weitere interessante Erkenntnisse aus Ciscos AI Readiness Index:

• KI treibt den Energieverbrauch: Komplexe Berechnungen und Datenverarbeitungsaufgaben, die KI-Modellen innewohnen, erhöhen den Energieverbrauch - insbesondere in Rechenzentren. Allerdings verfügen nur 44 Prozent der Befragten über eine entsprechend optimierte Infrastruktur - 55 Prozent schätzen sich diesbezüglich als nicht oder nur ansatzweise vorbereitet ein. Die Cisco-Forscher folgern, dass Technologien, die mehr Leistung bei geringerem Energieverbrauch realisieren, mit zunehmender KI-Verbreitung zum wettbewerbsentscheidenden Faktor werden.

• Skill Gaps und Ressourcenmangel weiter problematisch: 47 Prozent der Umfrageteilnehmer sehen die Ressourcenlage in ihren Unternehmen als "mäßig" an. Gut ausgestattet sehen sich 29 Prozent, vom Gegenteil berichten weitere 24 Prozent. Dabei fällt auf: Die Teilnehmer, die in Unternehmen mit mehr als 1.500 Beschäftigten arbeiten, fühlen sich etwas häufiger unterversorgt. Darüber hinaus identifizieren im Rahmen der Umfrage 37 Prozent der Befragten Kompetenzlücken, wenn es darum geht, KI-Tools zu verstehen und zu beherrschen.

• Effektive Analyse-Tools gehen Hand in Hand mit KI-Anwendungen und einer Datenstrategie: 67 Prozent der Befragten bewerten die Fähigkeiten ihrer Analyse-Tools positiv, wenn es um komplexe KI-bezogene Datensätze geht. Allerdings geben auch 74 Prozent an, ihre Tools seien nicht vollständig mit den verwendeten Datenquellen und KI-Plattformen integriert. (fm)

Dieser Beitrag basiert in Teilen auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Network World.