Wir alle wissen inzwischen um die Vorteile, die Generative-AI-Tools wie ChatGPT und Co. in die Waagschale werfen. Doch auch hier gilt: Wo Licht, ist auch Schatten. Im Folgenden habe ich die aus meiner Sicht drei wichtigsten Nachteile generativer KI-Lösungen zusammengefasst, die Cloud-Operations-Profis auf dem Zettel haben sollten.

1. Applikationsflut

Das meiner Ansicht nach größte Problem in Zusammenhang mit Generative AI und Cloud Operations ist die Möglichkeit, mit Hilfe KI-basierter Low-Code- und No-Code-Tools Applikationen in bisher nicht dagewesener Geschwindigkeit zu erstellen. Schließlich müssen diese Anwendungen nicht nur bereitgestellt, sondern auch gemanagt werden.

Natürlich ist es grundsätzlich eine gute Sache, die Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen, damit sie mit den Geschäftsanforderungen Schritt halten kann. Allerdings beobachte ich inzwischen einen schon fast rücksichtslosen Ansatz bei der Applikationsentwicklung: Unternehmen machen sich zu wenig Gedanken über die ganzheitliche Rolle ihrer Anwendungen. Viele entstehen nur aus taktischen Gründen und sind desöfteren redundant. Unterdessen mühen sich Cloud-Operations-Teams ab, die drei- oder fünffache Anzahl von Anwendungen und den zugehörigen Datenbanken zu managen. Am Ende steht Chaos, das sich nicht skalieren lässt und zu viel kostet.

2. Systemskalierung

Generative KI-Systeme erfordern eine erhebliche Menge an Rechen- und Speicherressourcen - mehr als derzeit bereitgestellt wird. Um diese Ressourcen im Sinne einer Skalierung zu nutzen, ist es nicht damit getan, zusätzliche Storage- oder Compute-Services zu buchen.

Um mehr Ressourcen zu finden und bereitzustellen, die den schnell wachsenden Einsatz von eigenen Generative-AI-Systemen unterstützen, braucht es vor allem Planung. Diese obliegt im Regelfall den Operations-Teams. Sie müssen Ressourcen so einsetzen, dass der Wert der Systeme nicht beeinträchtigt oder ihre Fähigkeiten eingeschränkt werden. Die Abwägungen, die an dieser Stelle zu treffen sind, sind schier endlos.

3. Kostenexzesse

Eher eine geschäftliche als eine technische Frage ist die, was Sie gegen potenzielle Kostenexplosionen durch Generative-AI-Systeme tun können. Unternehmen müssen verstehen, wie und warum Cloud-Ausgaben getätigt werden und welchen geschäftlichen Nutzen sie bringen. Nur so können die Kosten in vordefinierte Budgets aufgenommen werden.

Entsprechend ist generative KI ein heißes Eisen in Unternehmen, die auf ihre Cloud-Ausgaben achten müssen: Die Entwickler in den Fachbereichen würden die Technologie gerne nutzen. Aber das kostet eben eine ganze Stange Geld und diese Kosten sind nicht immer zu rechtfertigen. Insbesondere dann, wenn Generative AI eher aus Imagegründen zum Einsatz kommen soll - obwohl auch traditionelle Entwicklungsansätze ausreichen würden. Also: Lassen Sie sich nicht vom Hype übermannen und prüfen Sie im Vorfeld, ob Ihr Use Case für den Einsatz generativer KI-Systeme geeignet ist. (fm)

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