KI-Demokratisierung: Ist Ihr Unternehmen darauf vorbereitet?

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Es gab einmal eine Zeit, da konnte man ein Experte für die Verwaltung der IT-Infrastruktur sein. Und heute? Nicht mehr so sehr. Moderne digitale Umgebungen umfassen so viele Dienste und Spezialisierungen, dass es für einen Einzelnen unmöglich ist, sie alle zu beherrschen.

Gleichzeitig war die Bedeutung der IT-Infrastruktur und das Ausmaß, in dem Unternehmen für die grundlegende Geschäftskontinuität auf sie angewiesen sind, noch nie so groß wie heute.

Da die Rechenkosten tendenziell sinken und Abfragen in natürlicher Sprache und die Nutzbarkeit von maschinellem Lernen (ML) zunehmen, erleben wir das, was wir die „Demokratisierung der KI“ nennen. Dieser Trend hat viele Facetten, aber sie laufen auf eine grundlegende Realität hinaus: Die Macht der algorithmischen Analyse ist nicht mehr nur für Datenwissenschaftler zugänglich. Plötzlich kann jeder darauf zugreifen.

Dieser Wandel wird tiefgreifende Auswirkungen auf den IT-Betrieb in jedem Unternehmen haben. Und wenn Sie noch keine Maßnahmen ergreifen, um daraus Kapital zu schlagen, sollten Sie es tun.

KI demokratisieren

Um die ausufernden Geschäftsinfrastrukturen von heute zu unterstützen, unterhalten die meisten Unternehmen mehrere spezielle Teams. Jedes Team konzentriert sich auf einen bestimmten Bereich (Anwendungen, Netzwerke, Server, Cloud), verwendet in der Regel bereichsspezifische Tools und arbeitet mit bereichsspezifischen Daten.

Dieses Maß an Spezialisierung ist notwendig, um Probleme zu diagnostizieren und jeden Teil der Infrastruktur gesund zu erhalten. Dabei entstehen jedoch unweigerlich Datensilos, die Informationen über die gesamte End-to-End-Umgebung fragmentieren, was den Support erschwert.

Der KI-Vorteil

Was aber passiert, wenn mehr Menschen auf KI-gestützte Daten und Erkenntnisse zugreifen können? Sie können:

Bessere Entscheidungen treffen

Jeder Tag im Leben eines IT-Ingenieurs beinhaltet Dutzende, manchmal Hunderte von Entscheidungen. (Erfordert diese Meldung weitere Untersuchungen? Wie sollte ich diesen Fehler beheben? Welche Softwareversion sollte ich einsetzen? Welche Konfiguration ist für meine Umgebung optimal?)

Aufgrund der isolierten Daten und der mangelnden Transparenz treffen die Mitarbeiter diese Entscheidungen oft auf der Grundlage begrenzter Informationen. Durch die breite Anwendung algorithmischer Analysen können mehr Menschen datengestützte Entscheidungen treffen, die insgesamt zu zuverlässigeren und leistungsfähigeren Infrastrukturen führen.

Bessere Erfahrungen bieten

Mit mehr Daten und tieferen Einblicken können Betriebsteams besser für hochwertige Erlebnisse sorgen. Die Fähigkeit, Signale über Datensilos hinweg zu korrelieren und Ursachen schnell zu isolieren, reduziert beispielsweise die mittlere Erkennungszeit und die mittlere Reparaturzeit (MTTD/MTTR) – zwei der wichtigsten Metriken, die das Benutzererlebnis beeinflussen. Algorithmische Analysen können auch proaktiv arbeiten, indem sie verborgene systemische Probleme aufdecken und Verschlechterungen identifizieren, bevor sie sich zu kundenschädigenden Ausfällen entwickeln.

Verbesserung der Effizienz

Wenn immer mehr Teams in einem Unternehmen ML-Tools einsetzen, brechen die Mauern zwischen isolierten Datensilos auf. Es wird für Spezialisten in verschiedenen Bereichen einfacher, dieselbe Sprache zu sprechen und systemische Probleme über Unternehmensgrenzen hinweg anzugehen.

Das Ergebnis ist ein positiver Kreislauf, bei dem die Infrastrukturteams immer besser informiert, schneller und effektiver werden. Unternehmen können mit engen Anwendungsfällen oder leicht lösbaren Problemen beginnen, um einzelne bereichsspezifische Aufgaben zu ergänzen. Im Laufe der Zeit wächst die Gesamtwirkung dieser Erfolge. Immer mehr Mitarbeiter übernehmen ML-Techniken, und die datengesteuerte Entscheidungsfindung wird auf neue Anwendungsfälle ausgedehnt, was zu kontinuierlichen Innovationen und Effizienzsteigerungen im gesamten Unternehmen führt.

Starten Sie Ihre Transformation

Wenn die KI-Demokratisierung nach einem Trend klingt, den Sie gerne unterstützen würden, sind Sie nicht allein. Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Schritte zur Vorbereitung auf datengesteuerte Abläufe in Ihrem Unternehmen.

Brechen Sie Datensilos auf

Anfangs konzentrierten sich viele in der KI-Branche auf die Entwicklung immer ausgefeilterer ML-Modelle. Diejenigen, die die größten Fortschritte gemacht haben, haben jedoch festgestellt, dass die Datenqualität ebenso wichtig ist wie das Modell selbst. Wenn die Infrastrukturdaten fragmentiert und unvollständig sind, liefern selbst die fortschrittlichsten Tools schlechte Ergebnisse.

Um schneller zu besseren Ergebnissen zu gelangen, sollten Sie sich darauf konzentrieren, dass die Daten sauber, richtig kontextualisiert und bereit für die Analyse sind. Systeme in Ihrer gesamten Infrastruktur sollten alle Daten aus allen Quellen zusammenführen – und sie nicht nur an einem Ort speichern, sondern in den richtigen Kontext setzen, um einen ganzheitlichen Überblick zu ermöglichen.

Datenkompetenz ausbauen

Um eine breite Akzeptanz von KI zu erreichen, müssen sich Kultur und Denkweise ebenso weiterentwickeln wie die Technologie. Jeder, vom CIO bis zu den einfachen Ingenieuren, sollte daran arbeiten, zumindest ein grundlegendes Verständnis von ML zu erlangen. So können sie sich vorstellen, wie es ihre Arbeit beeinflussen kann. Wenn Datenwissenschaftler die einzigen sind, die Daten und Algorithmen verstehen, werden Netzwerkingenieure an vorderster Front niemals Möglichkeiten erkennen, alltägliche Probleme mithilfe dieser Techniken zu lösen.

Gleichzeitig wird der Wert, den Datenwissenschaftler bieten, begrenzt sein, da sie nicht über das Fachwissen verfügen, um zu verstehen, wie man algorithmische Analysen am besten anwendet. Wenn alle Mitarbeiter über grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Daten und ML-Tools verfügen, werden sich neue Möglichkeiten zur Zeitersparnis, Qualitätsoptimierung und Verbesserung der Entscheidungsfindung ganz von selbst ergeben.

Wählen Sie die richtigen Tools

Suchen Sie nach AIOps-Lösungen, die mit umfangreichem Fachwissen entwickelt wurden und Daten aus verschiedenen Bereichen und von verschiedenen Anbietern in Ihrer Infrastruktur verbinden und kontextualisieren können. Effektive Lösungen sollten sich auch nativ in bestehende Kommunikationskanäle (Ticketing-Systeme, Teams, Slack usw.) integrieren lassen, damit Erkenntnisse schnell teamübergreifend genutzt werden können.

Wenn Sie jetzt Maßnahmen ergreifen, können Sie Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, mit dem unaufhaltsamen Anstieg der Komplexität der IT-Infrastruktur Schritt zu halten. Sie können Ihre Techniker mit datengestützten Erkenntnissen in die Lage versetzen, intelligenter und schneller zu arbeiten, während sich hochqualifizierte Mitarbeiter auf kritische Probleme und strategische Projekte konzentrieren. Sie können ein gesünderes Wachstumsmodell für Ihr Unternehmen einführen, bei dem alle Mitarbeiter zunehmend datenbewusster und effektiver werden und ständig neue Wege finden, KI zu nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

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