Dienstleister mit KI-Kompetenz händeringend gesucht

Fast zwei Drittel der Unternehmen in Deutschland sammeln bereits konkrete Erfahrungen mit KI. Am beliebtesten sind Open-Source-Lösungen, die in privaten Clouds laufen. Vor allem kleineren Unternehmen fällt es jedoch schwer, Schritt zu halten. Hilfreiche Dienstleister werden deshalb dringend gesucht.

Nachdem Deutschland bei der Digitalisierung bislang vieles verschlafen hat, sind sich Politik und Wirtschaft einig, dass sich das bei Künstlicher Intelligenz (KI) keinesfalls wiederholen darf. Einerseits, um technologisch nicht von der Zukunft abgehängt zu werden, andererseits um sich die mannigfachen Vorteile der damit erhofften Effizienzsteigerung zu erschließen. Inwieweit das gelingt, lässt sich gut am "Enterprise AI Adoption Survey" ablesen, mit dem Dell den aktuellen Stand bei der KI-Einführung in verschiedenen Ländern und Regionen erfasst und wichtige Tendenzen sowie Aufgaben für die Zukunft ableitet. Die jetzt vorgestellte aktuelle Ausgabe, für die 3.800 Unternehmen aus Deutschland, den USA, Großbritannien, Japan und Indien befragt wurden, macht Hoffnung, dass zumindest die Privatwirtschaft beim Start ins KI-Zeitalter Schritt halten können. Zugleich zeigt sie die Besonderheiten des hiesigen Marktes und Hürden, die es anzugehen gilt.

Dass KI bereits auf bestem Wege ist, mitten im Unternehmensalltag und produktiven Betrieb anzukommen, zeigt sich besonders deutlich daran, dass ganze 61 Prozent der befragten deutschen Unternehmen nach eigenen Angaben bereits erfolgreich KI-PoCs (Proof of Concepts) umgesetzt haben. Auch wenn das noch leicht hinter dem internationalen Schnitt von 65 Prozent liegt, stimmen die grundlegende Richtung und Geschwindigkeit also. Zudem geben in einer anderen Umfrage des Herstellers 82 Prozent der weltweit befragten Unternehmen an, mit ihren aktuellen KI-Initiativen erhebliche ROI- oder Produktivitätssteigerungen erzielen zu können. Der Wille zum Einstieg in KI ist also ebenso groß wie die damit verbundenen Verheißungen.

Private Cloud für KI bevorzugt

Eine der grundlegenden Fragen für die Unternehmen ist, wie und wo sie die gewünschten KI-Anwendungen und Workloads integrieren wollen. Der erste Impuls geht hier fast immer in Richtung von Public Clouds, für die 98 Prozent der befragten Unternehmen bereits die konkrete Total Cost of Ownership (TCO) für den Betrieb von KI-Anwendungen kalkuliert haben. Das Ergebnis dieser Berechnungen weist sie jedoch häufig in eine andere Richtung. Denn in der Praxis laufen in Deutschland derzeit fast 80 Prozent aller bereits existierenden KI-Anwendungen in einer Private Cloud, genau wie im globalen Durchschnitt.

Neben den oft günstigeren Kosten spielen bei dieser Entscheidung für das geschlossene Hosting nicht nur in Deutschland und Europa auch der Datenschutz die Sicherheit der Daten und Anwendungen eine gewichtige Rolle. Sowohl in Deutschland (19 Prozent) als auch international (18 Prozent) hegt fast ein Fünftel der Unternehmen Bedenken wegen der Datennutzung. Befürchtungen wegen mangelnder Cybersicherheit halten 15 Prozent der deutschen und 16 Prozent der weltweiten Firmen sogar komplett vom KI-Einsatz ab. Fehler der KI wie die typischen Halluzinationen sehen hingegen nur 12 Prozent der Firmen in Deutschland als ernsthaftes Risiko der KI-Nutzung. Auch in diesen Bereichen scheint das als typisch deutsch geltende Bedenkenträgertum also die KI-Ausbreitung bislang nicht stärker ausbremsen zu können als andernorts.

Mittelstand mit Problemen

Etwas anders stellt sich diese Lage allerdings dar, betrachtet eine andere Besonderheit der deutschen Wirtschaftslandschaft, den großen und wichtigen Mittelstand. Von den KMU gibt ein Viertel an, die KI-Nutzung werde bei ihnen durch Sicherheitsbedenken deutlich eingeschränkt oder ganz verhindert. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass die Großunternehmen bei den Sicherheitsbedenken noch deutlich unter dem gemeinsamen Durchschnitt von 15 Prozent liegen.

Ähnlich ist die Lage hinsichtlich der angespannten Verfügbarkeit von Fachkräften, der in Deutschland 23 Prozent der Unternehmen ausbremst, während es international nur 19 Prozent sind. Die wenigen verfügbaren Security- und noch wenigeren KI-Experten werden von den großen Firmen und internationalen Konzernen mit Bedingungen umworben, bei denen hiesige KMU oft beim besten Willen nicht mithalten können.

Quelloffene KI-Software und SLM gefragt

Einen weiteren interessanten Trend zeigt die Studie von Dell hinsichtlich des genutzten Software-Stacks. Während im aktiven IT-Bereich noch immer proprietäre Lösungen dominieren, spielt Open Source bei KI von Anfang an die erste Geige. Zwei Drittel (66 Prozent) der befragten Unternehmen aus Deutschland wollen in diesem Jahr auf Open-Source-KI-Modelle, -Tools und -Frameworks setzen. Damit liegt Deutschland bei diesem Trend sogar etwas vor dem internationalen Vergleich, in dem 63 Prozent auf quelloffene Lösungen setzen. Deren großer Vorteil liegt auf der Hand: Sie bieten deutlich bessere individuelle Anpassungsmöglichkeiten, die gerade beim KI-Einsatz entscheidend für effiziente Ergebnisse ist. Zudem bedeutet Open Source auch im KI-Umfeld mehr Transparenz sowie mehr Sicherheit in Zeiten politischer Verwerfungen.

Obwohl in der öffentlichen Diskussion weiterhin vor allem über Large-Language-Modelle wie ChatGPT gesprochen wird, sind die Unternehmen auch hier schon einen Schritt weiter. Mehr als ein Drittel (35) Prozent planen derzeit schon Tests mit den wesentlich spezifischer trainierten und arbeitenden Small Language Models (SLM). Diese eignen sich gerade für hochspezialisierte Anwendungen wie etwa als Coding-Assistenten für Entwickler, denen sie mit Hilfen wie Programmierempfehlungen in Echtzeit, Fehleranalysen und automatisierter Dokumentation zur Seite stehen können. Das entlastet die wertvollen Fachkräfte von einfachen wie zeitaufwendigen Ausgaben und schafft mehr Freiräume, um die Kernaufgaben produktiver umzusetzen.

Hilfe dringend benötigt

Gleichzeitig bringen auch die SLM ein eigenes Problem mit sich. Denn, obgleich sie auf der einen Seite Kapazitäten bei den Entwicklern freisetzen und deutlich weniger Ansprüche an das Datacenter haben, benötigen sie dafür auf der anderen Seite spezielle Hardware in Form dedizierter KI-PCs, die mit speziellen Neural Processing Units (NPU) ausgestattet sind. Wer stattdessen auf LLMs setzt, muss eben das Rechenzentrum entsprechend ertüchtigen oder passende Cloud-Plattformen nutzen, ob nun im privaten oder öffentlichen Modell. Zudem sind Kompetenzen gefragt, um passende Lösungen zu identifizieren, integrieren und gegebenenfalls anzupassen.

Insgesamt zeig der Enterprise AI Adoption Survey, dass die deutsche Wirtschaft bereit ist, zügig in Richtung Cloud zu marschieren. Auf dieser Reise gibt es zahlreiche lohnende Ansatzpunkte für Systemhäuser, MSP und MSSP, die Bedarfslücken auf Gebieten wie der passenden Soft- und Hardware, ausreichender Infrastruktur für die beabsichtigten Workloads, fehlenden Fachkräften und Knowhow sowie der Softwareanpassung zu schließen. Insbesondere kleinere Unternehmen und auch einige Mittelständler suchen hier händeringend nach passenden Partnern, um nicht abgehängt zu werden. Zugleich sind Aufgaben wie die effiziente Skalierung von KI-Projekten selbst für Großkonzerne schwierig allein zu meistern.

Insgesamt berichten 93 Prozent der Unternehmen mit aktiven KI-Projekten, bei der Integration von KI beziehungsweise GenAI in ihre Geschäftsstrategien auf Herausforderungen zu stoßen. Zugleich ist den Unternehmen bewusst, dass sie die Herausforderungen nicht im Alleingang bewältigen können. Dementsprechend geben weltweit 77 Prozent der Unternehmen an, sich einen Infrastrukturpartner zu wünschen, der sie auf der gesamten KI-Reise begleitet und entsprechende Kapazitäten für alle damit verbundenen Aspekte bietet. Die Türe steht also weit offen für Dienstleister, die diesen Bedarf gezielt adressieren und decken können.

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