IT-Budgets werden gekürzt, der Gürtel an vielen Stellen enger geschnallt. Gleichzeitig bereiten sich viele Unternehmen für 2024 und eine Flut neuer Generative-AI-Anwendungen vor. Es ist deshalb an der Zeit, sich darüber Gedanken zu machen, wer das alles bezahlen soll und wie Cloud Computing in Zusammenhang mit Generative-AI-Initiativen unterstützen kann.

Unternehmen, die den potenziellen Wert von generativer, künstlicher Intelligenz für ihre Branche und ihr Unternehmen ignorieren, könnte das teuer zu stehen kommen - oder sogar die Existenz kosten. So dürften Unternehmen, die ihre Lieferketten mit Hilfe von Generative AI optimieren, künftig deutlich effizienter arbeiten als diejenigen, die das nicht tun. Diese Firmen werden in der Lage sein, schneller zu produzieren, bessere Kundenerfahrungen zu liefern und höhere Qualität zu niedrigeren Preisen zu bieten - so zumindest das Versprechen.

Natürlich werden wir dieses Niveau nicht so schnell erreichen, wie wir es uns wünschen. Klar ist jedoch, dass sich viele Dinge ändern werden, und die Unternehmen zurückbleiben, die nicht Schritt halten können. Je nach Branche und Geschäftsmodell könnten viele dieser Firmen letztlich sterben, wenn sie nicht in der Lage sind, Cloud-basierte generative KI effektiv und rechtzeitig für sich zu nutzen.

Wer soll das bezahlen?

Es mag durchaus merkwürdig scheinen, über Budgets zu sprechen, obwohl die meisten Unternehmen den Wert von Generative AI noch gar nicht erfasst haben. Die, die das getan haben, bereiten sich allerdings auf eine deutliche Verschiebung der IT-Prioritäten vor. Schließlich wird der Einsatz von generativen KI-Lösung eine erhebliche Summe Geld kosten.

Dazu kommt, dass die IT in den meisten Unternehmen immer noch nicht als Profit Center, sondern als Kostenstelle wahrgenommen wird. Diese Kosten werden im gesamten Unternehmen auf der Grundlage von Größe, Nutzung, Produktivität und anderen Möglichkeiten der Budgetaufteilung zugewiesen. In der Tat bekommen die meisten Unternehmen ihre Cloud-Ausgaben erst jetzt mit dem Aufkommen von Finops in den Griff.

Das Problem bei generativer KI (die auch nur eine weitere Art von Cloud Service darstellen wird) besteht vor allem darin, dass ein hohes Maß an Entwicklungsinvestition erforderlich sein wird: Sie werden sehr wahrscheinlich weit mehr CPUs, GPUs und Speichersysteme benötigen als Sie jetzt noch denken. In der Vergangenheit wurden diese Investitionen auch auf die Fachabteilungen verteilt. Normalerweise zu gleichen Teilen, wenn alle von den neuen Anwendungen profitierten (beispielsweise einem Cloud-basierten ERP).

Zu viele Unternehmen haben zu viele Fehler gemacht, die den Wert, den sie aus Cloud-Initiativen hätten ziehen können, zunichte gemacht haben:

• Sie haben sich zu sehr auf Lift and Shift verlassen und dabei bessere Wege zu einer kostengünstigeren Cloud-Infrastruktur ignoriert und

• sie haben Cloud Computing als Cost-Cutting-Maßnahme statt als Investition wahrgenommen.

Den Preis dafür bezahlen diese Firmen jetzt: Sie müssen einen Schritt zurückgehen und Probleme nachträglich beheben. Oder anders ausgedrückt: Sie verlagern dieselben Workloads zweimal in die Cloud.

Meine Empfehlung: Behandeln Sie generative KI als das, was sie wirklich ist: eine strategische Investition, die irgendwann den Wert Ihres Unternehmens bestimmen kann. In diese Technologie sollten Unternehmen gleich beim ersten Mal auf die richtige Art und Weise investieren, denn ich bin mir relativ sicher, dass es in diesem Bereich keine zweite Chance geben wird. (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.