Standardisierung gewinnt

Warum KI-Projekte das ganze Unternehmen fordern

02.10.2018
Von Florian Kurzmaier
Die bloße Fülle an Lösungen, Technologien und Methoden im Umfeld der Künstlichen Intelligenz (KI) fordert Unternehmen, die sich mit KI auseinandersetzen, auf vielen Ebenen. Wie Anwender diese Herausforderungen adressieren können, haben wir mit Jens Mannteufel von TechData besprochen.

Was ist wirklich wichtig, wenn man sich mit KI-Projekten beschäftigt? Ein konkreter Use Case und kleiner dimensionierte Projekt-Scopes sind ein guter Anfang, um im Anschluss mit den Learnings und dem Projekt selbst skalieren zu können. Das jedenfalls hat uns Jens Mannteufel von TechData, mit dem wir im Vorfeld der COMPUTERWOCHE-Veranstaltung "Hands on AI" am 25. Oktober 2018 in Köln gesprochen haben, verraten.

COMPUTERWOCHE: Was genau ist KI für Sie?

Jens Mannteufel: KI, und damit sprechen wir sowohl über Machine Learning als auch Deep Learning, hat das Potential, viele Geschäftsprozesse und Abläufe zu automatisieren, die bisher kaum oder nur schwer automatisiert werden konnten. Diese Automatisierung erlaubt es, existierende Geschäftsmodelle zu optimieren oder ganz neue Anwendungsgebiete und Geschäftsbereiche zu erschließen. Neue Technologien wie GPU basiertes Rechnen haben insbesondere dem Bereich Deep Learning neuen Auftrieb gegeben. So lassen sich jetzt Problemstellungen bewältigen, die zwar vor Jahren schon konzeptuell behandelt wurden, aber noch nicht umsetzbar waren. Davon profitieren wir jetzt natürlich in zunehmendem Maße. Die Geschwindigkeit, in der wir neue Anwendungen für KI entdecken, nimmt immer noch zu.

Jens Mannteufel unterstützt IBM Business Partner und deren Kunden beim Aufbau der passenden IT-Infrastruktur und der notwendigen Skills für AI-Projekte.
Jens Mannteufel unterstützt IBM Business Partner und deren Kunden beim Aufbau der passenden IT-Infrastruktur und der notwendigen Skills für AI-Projekte.
Foto: TechData

CW: Auf welche konkreten KI-Technologien hat sich Ihr Unternehmen spezialisiert? Was waren die Gründe für diese Positionierung?

Mannteufel: Unser Fokus ist die IT-Infrastruktur für KI Anwendungen bestehend aus Hardware, Software und auch der Bereitstellung dieser Komponenten als Service. Wir stellen sowohl leistungsfähige Serversysteme auf Basis IBM Power 9 als auch den notwendigen Speicher zur Verfügung, der die großen Datenmengen aufnehmen kann, die insbesondere im Bereich Deep Learning anfallen. Zudem liefern wir einen Software-Stack basierend auf Linux und mehreren Deep Learning Frameworks, zugeschnitten auf diese Infrastruktur. Das ermöglicht unseren Kunden, sich auf die Entwicklung der KI-Lösung zu konzentrieren, also der eigentlichen fachlichen Entwicklung und Anwendung der KI.

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CW: Wo liegen aus Ihrer Sicht die größten Herausforderungen, mit denen sich Anwender beim Anpacken von KI-Aktivitäten konfrontiert sehen?

Mannteufel: Durch die Differenziertheit und schiere Fülle der Themen, die derzeit mit Methoden der KI behandelt werden, fehlt oftmals das Expertenwissen. Projekte sind oft "one of a kind", es fehlt demnach an der Wiederholbarkeit und erfahrenen Fachleuten. Sobald allgemein im Markt die Erfahrungen mehr und mehr zunehmen, lassen sich neue Felder auch schneller erschließen. Das hat auch zu spezifischen Entwicklungen in unserem Hause geführt, um Infrastruktur für KI-Projekte schneller implementieren und in Betrieb nehmen zu können.

CW: Was ist die wichtigste Erkenntnis, die Sie aus der Implementierung von KI-Lösungen bei Ihren Kunden bisher mitnehmen konnten?

Mannteufel: Um eine umfassende KI-Lösung zu erstellen benötigt es viele unterschiedliche Expertisen: die Fachabteilung, die den Business Case erstellt und das Fachwissen hat. Den Data Engineer oder Data Scientist, der in der Lage ist zu definieren, welche Algorithmen mit welchen Daten zur Lösung des Geschäftsproblems notwendig sind und wie sie wo und in welcher Form zur Verfügung stehen müssen. Der IT Architekt oder Specialist, der die dazu notwendige Infrastruktur designen und betreiben kann, die in der Lage ist, die Anforderungen an Compute, Storage und Netzwerk abzudecken. Eine wichtige Erkenntnis hier ist: je mehr standardisierte, wiederholbare und supportete Technologien er einsetzen kann, desto besser kann der Kunde sich im Projekt auf die neuen Themen und die damit verbundenen Herausforderungen konzentrieren. Je besser und abgestimmter die Infrastruktur (Hardware, Betriebssystem, Libraries, Frameworks etc.) dabei sind, desto effizienter kann der Kunde seine Lösung bauen.

CW: Viele Unternehmen beginnen zunächst klein. Was ist dabei besonders wichtig?

Mannteufel: Da viele Projekte sehr klein anfangen war es uns von Anfang an wichtig, einen möglichst skalierbaren und standardisierten Blueprint für die Infrastruktur zur Verfügung zu stellen. So können wir von sehr kleinen Installationen ohne GPU Unterstützung und internem Speicher bis hin zu großen Rechenclustern mit vielen GPUs, parallelen Filesystemen, Flash Speicher und vielen anderen Technologien mehr skalieren. Und dies mit einem Mix an Open Source Produkten wo diese sinnvoll sind, aber auch IBM-Produkten, die diesen Produktmix anreichen. Ein Beispiel wäre hier Kubernetes für kleine Umgebungen, oder aber IBM Cloud Private, die den Betrieb von mittleren und größeren Umgebungen vereinfacht.

Informieren Sie sich, wie und mit welchen Technologien andere Unternehmen AI-Projekte umgesetzt haben und welche Faktoren wichtig waren, um den gewünschten Wertbeitrag zu erzielen. Hands on AI ist der richtige Rahmen für Austausch, Vernetzung und gegenseitige Unterstützung. Kommen Sie am 25. Oktober nach Köln und starten Sie Ihre Reise in die AI-Zukunft! Sichern Sie sich noch heute Ihr Ticket!
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Foto: IDG

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CW: Können Sie uns verraten, welche konkreten Tipp Sie Anwendern für erste KI-Aktivitäten mitgeben? Was ist das wichtigste, was Sie bei der Umsetzung Ihrer bisherigen Projekte gelernt haben?

Mannteufel: Ein konkreter Tipp wäre, sich im Vorfeld genau mit den unterschiedlichen benötigten Expertisen auseinanderzusetzen. Gegebenenfalls sollte ein Kunde sich frühzeitig externe Experten hinzuziehen, die ihn dabei beraten können, wie ein KI Projekt orchestriert werden sollte. Der zweite Tipp wäre, sich immer an konkreten Use-Cases oder Business Cases zu orientieren, im Kleinen anzufangen um dann mit zunehmender Expertise auch größere Projekte stemmen zu können.

CW: Was muss ein Unternehmen Ihrer Ansicht nach mitbringen, um KI-ready zu sein? Was empfehlen Sie Unternehmen, die noch ganz am Anfang stehen und damit beginnen wollen, Künstliche Intelligenz im Unternehmensalltag einzubinden?

Mannteufel: Ähnlich wie bei der vorangegangenen Frage sollten sich die Kunden frühzeitig Rat holen, wenn die KI Expertise im eigenen Hause nicht vorhanden ist, wovon in der Regel auszugehen ist. Das Entwickeln einer Strategie und möglichen Use Cases ist genauso wichtig, wie der Start mit kleinen überschaubaren Projekten. Eine flexible Infrastruktur die es ermöglicht, sich auf die Geschäftsprobleme zu konzentrieren, ohne bei der Implementierung von Null anfangen zu müssen.

CW: Mit KI werden gelegentlich Dystopien verbunden. Diskussionen zum Thema sind oft von ethischen Bedenken und Rufen nach Regulierung geprägt. Wie stehen Sie dazu?

Mannteufel: Auch wenn wir die ethischen Bedenken in Bezug auf KI zur Kenntnis nehmen so teilen wir den dystopischen Denkansatz nicht. In dem für uns absehbaren Zeithorizont sehen wir KI als eine Ergänzung der kognitiven Fähigkeiten des Menschen oder der Automatisierung von speziellen industriellen Abläufen. Von einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz, die nicht auf spezielle Bereiche trainiert ist, sind wir noch weit entfernt. KI werden von Menschen gesteuert, und diese bestimmen die Einsatzbereiche. Entsprechend den ethischen Grundsätzen der Personen, Unternehmen und staatlichen Organisationen, wird sich KI in Zukunft entwickeln.

CW: Wo sehen Sie das Thema KI in 5 Jahren?

Mannteufel: Technologien mit KI werden zunehmend in den Unternehmensalltag einziehen. Von der automatisierten Überwachung von Produktions- und Geschäftsprozessen bis hin zu komplexen Themen wie z.B. die rechtlichen Auswirkungen von bestimmten Handlungen im Geschäftsalltag oder Compliance. Viele dieser Geschäftsfelder werden uns heute noch als nicht anwendbar für KI erscheinen, aber mit zunehmender Erfahrung werden sich mehr und mehr Lösungsbereiche für KI Lösungen anbieten.

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CW: Deutschland möchte in den nächsten Jahren zum führenden KI-Standort aufsteigen. Trotz dieser Ambitionen sind die Innovationstreiber aus diesem Bereich eher in den USA, in China und in Israel zu finden. Weshalb ist das so und was muss sich in Deutschland ändern, damit das Ziel, der führende KI-Standort zu werden, erreicht werden kann?

Mannteufel: Ein wichtiger Faktor neben der Technologie ist die Zusammenarbeit von unterschiedlichen Firmen und Kunden. Komplementäres Wissen zusammenzubringen ist eine wichtige Aufgabe für die nächsten Jahre, um die komplexen Themengebiete abdecken zu können, ohne das ein Jeder alles lernen muss. Eine Vorreiterrolle für KI nimmt aktuell das autonome Fahren ein, wobei vielmals die vielen kleineren Anwendungsfälle in der Fertigungsindustrie oder im Dienstleistungssektor vernachlässigt werden. Gerade hier steckt jedoch ein enormes Potential der KI, was einen KI-Standort Deutschland ausmachen kann. Wir führen viele Gespräche mit unseren Partnern und führen Workshops mit dem Ziel durch, zum Einen sein strategisches Portfolio im Bereich KI festzulegen und zum anderen komplementäre Unternehmen zu finden, mit denen man am Markt gemeinsam Projekte durchführen kann. Zudem unterstützen wir mit Meetups, Projekt-, Marketing und Veranstaltungssupport.