Von Abhas Ricky, Chief Technique Officer bei Cloudera
Künstliche Intelligenz treibt die nächste Welle der Unternehmenstransformation voran, doch viele Unternehmen bleiben stecken. Bedenken hinsichtlich der Sicherheit sensibler Daten und geistigen Eigentums halten Unternehmen von der Einführung von KI ab. Laut einer aktuellen Accenture-Studie 77 % der Organisationen Es fehlen die grundlegenden Daten- und KI-Sicherheitspraktiken, die zum Schutz kritischer Modelle, Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur erforderlich sind.
Die Lösung liegt darin, die Herangehensweise von Unternehmen an KI zu überdenken. Anstatt wise Daten auf externe Plattformen zu verschieben, sollten Unternehmen Personal AI einführen: ein Modell, bei dem Workloads innerhalb sicherer Grenzen laufen, bei dem Modelle auf die Daten verlagert werden und bei dem Unternehmen die vollständige Kontrolle behalten. Personal KI ermöglicht den Zugriff auf jede Artwork von Daten, jederzeit und in jeder Umgebung – ohne Kompromisse bei Vertrauen oder Agilität.
Personal KI: Workloads ausführen, ohne Daten nach außen zu teilen
Herkömmliche KI-Ansätze erfordern häufig das Senden sensibler Informationen an externe Dienste zur Schulung und Schlussfolgerung. Dies schafft Risiken, erhöht die Latenz und erschwert Governance und Compliance. Personal KI verändert das Modell. Workloads werden überall dort ausgeführt, wo sich die Daten bereits befinden – vor Ort, in privaten oder öffentlichen Clouds oder am Edge –, ohne dass Daten außerhalb sicherer Grenzen verschoben werden müssen.
Dieser Ansatz schützt die Privatsphäre und verbessert gleichzeitig die Leistung. Es stellt sicher, dass die Daten unter Unternehmenskontrolle bleiben und komplexe Übertragungsprozesse vermieden werden. Dadurch wird Sicherheit zu einem Ermöglicher von Innovation und nicht zu einer Einschränkung.
KI bleibt balkanisiert – Warum Partnerökosysteme wichtig sind
Trotz Fortschritten wie der privaten KI bleibt jedoch eine sekundäre Herausforderung im Zusammenhang mit der Fragmentierung von Unternehmen bestehen.
Um Datensätze zu speichern, sind alle Unternehmen immer noch auf unterschiedliche Instruments angewiesen, die nicht aufeinander abgestimmt sind, wodurch Daten gefangen bleiben und die Groups nicht miteinander verbunden sind. Diese Balkanisierung entsteht, weil kein einzelner Anbieter das gesamte Spektrum der KI-Anforderungen abdecken kann. Jeder baut sein eigenes System auf, was zu einem Flickenteppich führt, der die Akzeptanz verlangsamt und das Vertrauen untergräbt.
Um diese Silos aufzubrechen, sind nicht nur einheitliche Plattformen, sondern auch starke Partnerökosysteme erforderlich. Auf dem überfüllten Technologiemarkt von heute führt kein Unternehmen isoliert Innovationen durch. Unternehmen profitieren, wenn Cloud-Anbieter, Infrastrukturunternehmen, Softwareanbieter und Integratoren zusammenarbeiten, um offene, interoperable Lösungen zu schaffen. Partnerökosysteme erweitern die Auswahl, sorgen für Flexibilität und stellen Referenzarchitekturen bereit, die Unternehmen bei der schnellen und zuverlässigen Bereitstellung unterstützen.
Ein gesundes Partnernetzwerk stellt außerdem sicher, dass KI-Workloads nahtlos in verschiedenen Umgebungen ausgeführt werden. Es fördert die Integration zwischen Datenmanagement-, Analyse- und maschinellen Lernsystemen. Anstatt Unternehmen in den geschlossenen Kreislauf eines einzigen Anbieters zu zwingen, fördern Ökosysteme Offenheit, sodass Unternehmen die Instruments auswählen können, die ihren Anforderungen am besten entsprechen, und gleichzeitig eine konsistente Governance und Sicherheit gewährleisten.
Aufbau sicherer, offener Systeme für den universellen Zugriff
Daher waren Open-Supply-Systeme noch nie so wichtig für die Behebung von Inoperabilität in verschiedenen Umgebungen. Durch den Aufbau auf offenen Requirements und Frameworks können Unternehmen strukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten in einer einzigen zugänglichen Struktur verbinden, ohne an proprietäre Systeme gebunden zu sein.
Offene Technologien beseitigen zwei der größten Hindernisse für den KI-Erfolg – Fragmentierung und Lock-in –, indem sie Unternehmen Transparenz, Flexibilität und die Möglichkeit geben, sich mit der schnellen Forschungsgeschwindigkeit weiterzuentwickeln. Sie ermöglichen auch die Zusammenarbeit mit einer globalen Gemeinschaft, die ständig Verbesserungen vorantreibt und Innovationen stärkt, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Open Supply ist auch eine Schlüsselkomponente der privaten KI. Sie ermöglicht es, Modelle in die Daten einzubringen, anstatt wise Daten an externe Dienste zu verschieben, und ermöglicht Unternehmen die konsistente Bereitstellung von Modellen in privaten Cloud-, öffentlichen Cloud- oder Edge-Umgebungen.
Wenn Unternehmen personal KI einführen, profitieren sie von mehreren dauerhaften Vorteilen, darunter:
- Sicherheit geht vor. Durch die Ausführung von Workloads dort, wo die Daten gespeichert sind, werden unnötige Übertragungen vermieden und das Risiko verringert.
- Freiheit zur Innovation. Open-Supply-Frameworks ermöglichen es Unternehmen, sich schnell anzupassen und die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter zu vermeiden.
- Operative Agilität. Einheitliche Plattformen ermöglichen es Unternehmen, jederzeit und in jeder Umgebung auf alle Daten zuzugreifen.
- Governance durch Design. Die integrierte Aufsicht gewährleistet die Verantwortlichkeit und ermöglicht gleichzeitig eine umfassende Nutzung.
Wertschöpfung durch vertrauenswürdige, überall verfügbare KI
Da die IT-Umgebungen von Unternehmen immer komplexer und verteilter werden, ist die Dringlichkeit der Einführung von KI unbestreitbar, aber auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit. Unternehmen benötigen eine zuverlässige, skalierbare Infrastruktur, die Kernabläufe unterstützt, die KI-Einführung rationalisiert und die Produktivität steigert, ohne das Vertrauen zu gefährden.
Unternehmen benötigen KI-Strategien, die es ihnen ermöglichen, Intelligenz in ihre Daten zu integrieren, wo auch immer sie sich befinden, in öffentlichen Clouds, in lokalen Umgebungen und am Netzwerkrand. Der Erfolg hängt von der Vereinheitlichung dieser Umgebungen ab, die auf Open-Supply-Grundlagen basieren, die einen Lock-in verhindern und die Flexibilität fördern. Indem Unternehmen die Kontrolle über alle Arten von Daten erlangen und starke Sicherheit und Governance einbetten, können Unternehmen mit Zuversicht Echtzeit- und Vorhersageeinblicke gewinnen. Die Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, werden nicht nur die Entscheidungsfindung verändern, sondern auch die Widerstandsfähigkeit stärken, Ergebnisse verbessern und dauerhafte Wettbewerbsvorteile erzielen.