Herr Dr. Ebener, wie bewerten Sie den aktuellen Hype um Künstliche Intelligenz?
Der aktuelle KI-Hype dreht sich vor allem um die Entwicklung immer neuer, größerer und ausgefeilterer Large Language Modelle – kurz LLM. Wir sind an der Spitze des Gartner Hype-Cycles angelangt und den Modellen werden allerlei Fähigkeiten zugesprochen, die die „traditionelle KI“ seit Jahren perfekt beherrschen. Daher kann man von überhöhten Erwartungen sprechen. Dies hat auch zu einem deutlichen Anstieg der Investitionen in KI-Unternehmen und -Technologien, mit teilweise spekulativen Investitionen geführt. Anders als im KI-Hype rund um 2018, der eher unternehmensorientiert verlief, ist die Technologie nun jedoch in der Mitte der Gesellschaft angekommen und wird durch die Konsumentenorientierung viel stärker wahrgenommen. Tatsächlich sehen wir aber einen realen Fortschritt, der in vielen Bereichen Anwendung findet. Auch die stetige Nachfrage nach KI-Technologien, jenseits reiner LLMs zeigt, dass das Potenzial der KI nicht nur auf einem Hype basiert.
Welche Bedeutung wird KI aus Ihrer Sicht langfristig auf die Industrie haben?
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, einige der größten Herausforderungen unserer Zeit zu bewältigen: von der Entwicklung neuer Impfstoffe bis hin zur Dekarbonisierung. KI kann dazu beitragen, dass Menschen, Unternehmen und die Gesellschaft ihr volles Potenzial besser ausschöpfen können. In der Medizin können mit KI z. B. Krankheiten früher erkannt werden und Lösungen wie AphaFold beschleunigen in der Forschung fast jeden Bereich der Biologie. Langfristig wird der flächendeckende Einsatz von KI entscheidend für Deutschlands Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit sein.
Wie schätzen Sie die derzeitige Akzeptanz von KI im deutschen Mittelstand ein? Welche Unterschiede sind im internationalen Vergleich erkennbar?
In den USA sind die Akzeptanz und die Adaption von KI in der Wirtschaft allgemein größer. Dies lässt sich vor allem auf eine hohe Investitionsbereitschaft und eine starke Forschungslandschaft zurückführen. Der amerikanische Mittelstand ist jedoch weniger agil als der hiesige und deutlich hinter den amerikanischen Großunternehmen in puncto KI-Adaption. In der deutschen Industrie und auch gerade im Mittelstand stehen neben den Vorteilen aber auch vermehrt das Thema Verantwortungsbewusstsein im Umgang mit KI und die Risiken im Vordergrund. Hinzu kommen auch die Themen Compliance und Datenschutz, denen durch Regularien in Deutschland und der EU mehr Bedeutung zukommt. Fernost, insbesondere China, investiert massiv in KI und hat ambitionierte Ziele, zur weltweit führenden KI-Nation zu werden. Die Regierung fördert die KI-Entwicklung und -Anwendung stark, wovon auch der Mittelstand profitiert und eine hohe Dynamik bei der KI-Adaption vorzeigen kann.
Wie begegnen Sie evtl. vorhandener Skepsis gegenüber der KI- und Cloud-Thematiken in Unternehmen und Behörden?
Wichtig ist die Aufklärung über KI und das Aufzeigen des enormen Potenzials von KI-Lösungen. Mit der enormen Geschwindigkeit bei der Entwicklung von KI eröffnen sich fast täglich neue Möglichkeiten. Wie mit jeder neuen Technologie ist damit aber eine gewisse Skepsis verbunden, weshalb auch die Risiken für die Gesellschaft adressiert werden müssen – etwa, wenn ihre Anwendung nicht ausreichend getestet wurde, die Informationssicherheit gefährdet oder wirtschaftlichen Schaden hervorruft. Mit diesem offenen Umgang kann so der Fokus auf die Vorteile von KI gelegt werden, denn Künstliche Intelligenz ist eine wegweisende Technologie, die Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt voranbringen kann wie kaum eine Technologie zuvor. Bei Cloud-Lösungen ist diese Skepsis ähnlich und dreht sich viel um das Thema Security und Data Sovereignty. Hier gilt es, das Vertrauen in die Cloud aufzubauen. Google Cloud bietet eine „Secure-by-Design“-Grundlage, das heißt eine Kerninfrastruktur, die mit Blick auf die Sicherheit entwickelt, aufgebaut und betrieben und nicht nachträglich aufgesetzt wird.
Welche Voraussetzungen muss ich als mittelständischer Unternehmer schaffen, um von KI profitieren zu können?
Quer durch das Unternehmen sollten zunächst an Schlüsselstellen grundlegende Technologiekompetenzen aufgebaut werden, die Einsatzmöglichkeiten und Potenziale erkennen können. Dies gilt nicht nur für KI, sondern auch für andere Technologien. Darauf aufbauend erfolgt eine klassische Potenzialanalyse rund um Geschäftsprozesse, Kundenbedürfnisse und Markttrends, um mögliche Anwendungsfälle abzuleiten. Erst danach sollten gezielt die notwendigen Voraussetzungen geschaffen werden. Daten müssen qualitativ hochwertig, gut strukturiert und zugänglich sein, damit KI-Systeme lernen und Vorhersagen treffen können. KI-Systeme setzen eine andere Infrastruktur voraus als klassische Applikationen. Möglicherweise sind Investitionen in Hardware, Software oder Cloud-Lösungen erforderlich. Zudem müssen Beschäftigte gezielt in KI- und Datenanalyseverfahren aus- oder weitergebildet werden. In den meisten Fällen ist die Einführung von KI weniger eine technologische, wohl aber eine kulturelle Herausforderung, die einen Mindshift erfordert. Innovation beginnt oftmals mit kleinen Schritten in einer iterativen Vorgehensweise. Zusätzlich muss KI auch eine Akzeptanz in der Belegschaft erfahren. Dazu gehört Erklärbarkeit der KI, aber auch Aufklärung der Mitarbeitenden. Das Thema Compliance und die rechtlichen Aspekte sind gerade in Deutschland und der EU von großer Bedeutung.
Mit welchen konkreten Lösungen unterstützt Google Cloud den industriellen Mittelstand, um die Effizienz und Produktivität zu steigern?
Google Cloud bietet für den industriellen Mittelstand eine Reihe von KI-Lösungen, die auf Effizienz und Produktivitätssteigerung abzielen. Dazu gehört das leistungsstarke Modell Gemini 1.5 Pro, das multimodale Daten wie Text, Audio und Video verarbeitet. Für Aufgaben mit hohen Volumina und geringer Latenz steht das schnellere und kostengünstigere Modell Gemini Flash zur Verfügung. Zudem unterstützt die verbesserte KI-Infrastruktur, inklusive TPUs und speziellen Chips, die Effizienz bei der KI-Entwicklung. Wir bieten auch KI-gestützte Funktionen wie Code Assist und Cloud Assist an, um Prozesse zu automatisieren und zu verbessern. Zusätzlich fördern neue Tools wie die Video-App Vids und KI-gestützte Agenten die Kreativität und Zusammenarbeit.
Was unternimmt Google Cloud, um die Sicherheit der Kundendaten zu gewährleisten?
Um die Sicherheit der Kundendaten zu gewährleisten, werden neben gesetzlichen Vorgaben Maßnahmen wie die DSGVO-konforme Datenverarbeitung und transparente Kommunikation über den KI-Einsatz ergriffen. Wesentliche Sicherheitsvorkehrungen wie Daten- und Speicherschutz sowie regelmäßige Audits sind essenziell. Ein Compliance-Management-System sorgt für die Einhaltung der Vorschriften, unterstützt durch Schulungen. Die KI-Entwicklung wird umfassend dokumentiert, um Nachweise zu erbringen. Google Cloud hat eigene KI-Grundsätze, führt ethische Prüfungen durch und arbeitet eng mit Drittanbietern zusammen, um umfassende Sicherheitslösungen zu bieten. Kunden behalten dabei die volle Kontrolle über ihre Daten.
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