KI in der Cloud: Zugängliche KI-Dienste

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  Quantumrun-Vorausschau
• 1. November 2023

Zusammenfassung der Einblicke

Das Aufkommen von AI-as-a-Service (AIaaS) durch Cloud-Computing-Giganten erleichtert die Entwicklung und das Testen von Modellen für maschinelles Lernen und hilft insbesondere kleineren Unternehmen durch die Minimierung der anfänglichen Infrastrukturinvestitionen. Diese Zusammenarbeit beschleunigt Fortschritte bei Anwendungen wie Deep Learning. Es optimiert die Cloud-Effizienz, automatisiert manuelle Aufgaben und liefert tiefere Erkenntnisse aus Daten. Darüber hinaus entstehen dadurch neue spezialisierte Berufsbilder, beeinflussen zukünftige Arbeitslandschaften und beschleunigen möglicherweise die Technologieentwicklung in verschiedenen Sektoren. Das umfassendere Szenario deutet auf eine Demokratisierung der Technologien für maschinelles Lernen, einen verschärften globalen Wettbewerb um KI-Expertise, neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit und einen Anreiz für Cloud-Anbieter hin, in benutzerfreundliche Plattformen für maschinelles Lernen zu investieren.

KI im Cloud-Kontext

Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) möchten, dass Entwickler und Datenwissenschaftler Modelle für maschinelles Lernen (ML) in ihren Clouds entwickeln und testen. Dieser Service kommt kleineren Unternehmen oder Start-ups zugute, da zum Testen von Prototypen häufig viele Infrastrukturen erforderlich sind, während für Produktionsmodelle häufig eine hohe Verfügbarkeit erforderlich ist. Da Cloud-Computing-Anbieter Lösungen anbieten, um mit der Nutzung von KI-Technologie zu beginnen, ohne große Investitionen in die Erneuerung interner Infrastrukturen zu tätigen, können Unternehmen sofort auf KI-Cloud-Dienste zugreifen (und diese testen), um ihre digitalen Initiativen voranzutreiben. Cloud Computing ermöglicht eine schnelle und fortschrittlichere Entwicklung modernster KI-Funktionen wie Deep Learning (DL), das weitreichende Anwendungsmöglichkeiten bietet. Einige DL-Systeme können Überwachungskameras intelligenter machen, indem sie Muster erkennen, die auf eine Gefahr hinweisen können. Eine solche Technologie kann auch fotografische Objekte identifizieren (Objekterkennung). Ein selbstfahrendes Fahrzeug mit DL-Algorithmen kann zwischen Menschen und Verkehrszeichen unterscheiden.

Eine Studie des Softwareunternehmens Redhat ergab, dass 78 Prozent der KI/ML-Projekte von Unternehmen mithilfe einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur erstellt werden, sodass öffentliche Clouds mehr Möglichkeiten haben, Partnerschaften anzuziehen. In öffentlichen Clouds stehen verschiedene Datenspeicheroptionen zur Verfügung, darunter serverlose Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und NoSQL-Datenbanken. Diese Optionen ermöglichen es Unternehmen, Modelle in der Nähe ihrer Daten zu erstellen. Darüber hinaus bieten Cloud-Dienstanbieter beliebte ML-Technologien wie TensorFlow und PyTorch an und sind damit One-Stop-Shops für Data-Science-Teams, die nach Optionen suchen.

Störende Wirkung

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie KI die Cloud verändert und ihr Potenzial erweitert. Erstens machen Algorithmen Cloud Computing effizient, indem sie den gesamten Datenspeicher eines Unternehmens analysieren und Bereiche identifizieren, die möglicherweise verbessert werden müssen (insbesondere diejenigen, die anfällig für Cyberangriffe sind). Darüber hinaus kann KI Aufgaben automatisieren, die derzeit manuell erledigt werden, wodurch Zeit und Ressourcen für andere komplexere Prozesse frei werden. KI macht die Cloud auch intelligenter, indem sie es Unternehmen ermöglicht, Erkenntnisse aus ihren Cloud-basierten Daten zu gewinnen, die zuvor nie möglich gewesen wären. Algorithmen können aus Informationen „lernen“ und Muster erkennen, die Menschen niemals erkennen könnten. 

Eine der aufregendsten Möglichkeiten, wie KI der Cloud zugute kommt, ist die Schaffung neuer Beschäftigungsmöglichkeiten. Die Kombination von KI und Cloud Computing führt zur Entwicklung neuer Rollen, die spezielle Fähigkeiten erfordern. Beispielsweise benötigen Unternehmen jetzt möglicherweise Mitarbeiter, die Experten in beiden Bereichen sind, um Probleme zu beheben und zu untersuchen. Darüber hinaus wird die gesteigerte Effizienz der Cloud wahrscheinlich zur Schaffung neuer Stellen führen, die sich auf die Verwaltung und Wartung dieser Technologie konzentrieren. Schließlich verändert KI die Cloud, indem sie die Zukunft der Arbeit stark beeinflusst. Automatisierte Aufgaben können beispielsweise dazu führen, dass Arbeitnehmer auf andere Positionen umgeschult werden. Schnelleres und effizienteres Cloud Computing kann auch Arbeitsplätze mit virtueller und erweiterter Realität (VR/AR) wie dem Metaverse ermöglichen.

Auswirkungen von KI in der Cloud

Weitere Auswirkungen der KI in der Cloud können sein: 

• Die zunehmende Demokratisierung von ML-Technologien wird kleinen und mittleren Unternehmen zur Verfügung stehen, die in diesem Bereich Innovationen einführen möchten.
• Verschärfter Wettbewerb um globale KI-Talente, was die derzeitige Abwanderung von KI-Forschern und -Wissenschaftlern aus der akademischen Welt in multinationale Unternehmen verschärfen kann. Auch die Kosten für die Rekrutierung und Beschäftigung von KI-Talenten werden dramatisch steigen.
• Cyberkriminelle untersuchen Cloud-Computing-Dienste, um ihre Schwachstellen und die von Unternehmen, die solche Dienste nutzen, besser ausfindig zu machen.
• Schnellere Entwicklung neuer Technologien, insbesondere in den Bereichen autonome Fahrzeuge und Internet der Dinge (IoT), die größere Daten- und Rechenressourcen erfordern.
• Cloud-Computing-Dienstleister erhöhen ihre Investitionen in No-Code- oder Low-Code-ML-Software und -Plattformen. 

Fragen zum Kommentieren

• Haben Sie schon Erfahrungen mit cloudbasierten KI-Diensten oder -Produkten gemacht?
• Wie wird AIaaS Ihrer Meinung nach sonst noch die Art und Weise verändern, wie Menschen arbeiten?