Die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz hat die Möglichkeiten für Automatisierung, Informationsanalyse, Kundenservice und die Schaffung neuer digitaler Erlebnisse erweitert. Gute Modelle allein reichen jedoch nicht aus, um aus einem Machbarkeitsnachweis eine Lösung zu entwickeln, die dauerhaft im Unternehmen eingesetzt werden kann.
KI-Projekte sind abhängig von Rechenleistung, Speicherplatz, Integration mit Unternehmensdaten, Sicherheit, Überwachung und der Fähigkeit, mit sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten. Je größer die Anwendung wird, desto stärker beeinflussen diese Elemente ihre Leistung, Kosten und Verfügbarkeit.
Hier ergänzen sich Cloud Computing und generative KI. Die Cloud bietet eine flexible Grundlage für die Entwicklung, das Testen, die Integration und die Skalierung von KI-Anwendungen, ohne dass die gesamte Infrastruktur intern aufgebaut und verwaltet werden muss. Auf AWS ermöglichen Dienste wie Amazon Bedrock den Zugriff auf verschiedene Basismodelle und die Entwicklung generativer Anwendungen, ohne die zugehörige Infrastruktur direkt verwalten zu müssen.
Generative KI erfordert mehr als nur den Zugriff auf ein Modell.
Eine KI-Anwendung in Unternehmen arbeitet selten isoliert. Um relevante Antworten zu liefern, muss sie möglicherweise interne Dokumente konsultieren, auf Datenbanken zugreifen, mit APIs interagieren, Informationen speichern und sich mit bereits im Unternehmen genutzten Systemen verbinden.
Dieses Szenario erzeugt eine Architektur aus verschiedenen Schichten. Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Datendienste müssen integriert zusammenarbeiten, damit das Modell die für den Betrieb erforderliche Leistung und Verfügbarkeit gewährleisten kann. AWS hebt hervor, dass generative KI- Workloads von beschleunigter Rechenleistung bis hin zu Hochleistungsspeichern und Netzwerken reichen können, die große Datenmengen mit geringer Latenz übertragen können.
Die Infrastruktur muss mit der Projektentwicklung Schritt halten. Eine Lösung, die zunächst nur eine Abteilung bedient, kann schnell neue Nutzer, Integrationen und Informationsquellen gewinnen. Ohne eine Architektur, die auf dieses Wachstum vorbereitet ist, kann eine technisch vielversprechende Anwendung im Produktivbetrieb an ihre Grenzen stoßen.
Die Wahl des Modells ist daher nur ein Teil des Projekts. Der Mehrwert entsteht erst, wenn KI, Daten und Infrastruktur als Komponenten einer Gesamtlösung betrachtet werden.
Cloud Computing bietet Skalierbarkeit und Flexibilität für KI-Projekte.
Einer der Hauptvorteile der Cloud ist die Möglichkeit, Ressourcen an die Anwendungsbedürfnisse anzupassen. Anstatt eine Infrastruktur proaktiv für ein möglichst hohes Nutzungsvolumen zu dimensionieren, kann das Unternehmen die Kapazität je nach Bedarf erweitern oder reduzieren.
Diese Elastizität ist besonders relevant für KI-Anwendungen, deren Verhalten sich im Laufe der Zeit stark verändern kann. Eine interne Lösung kann mit wenigen Zugriffen beginnen und nach der Integration in Kundenservice-, Vertriebs- oder Betriebsprozesse skalieren.
Die Cloud ermöglicht es Ihnen außerdem, verschiedene Ressourcen innerhalb derselben Architektur zu kombinieren, zum Beispiel:
- Managed AI- und Machine-Learning-Dienstleistungen;
- Datenspeicherung und -verarbeitung;
- Vektordatenbanken und RAC-Architekturen;
- Überwachungs-, Automatisierungs- und Sicherheitsfunktionen.
Diese Integration reduziert den Aufwand, jede Komponente von Grund auf neu zu entwickeln, und ermöglicht es dem Team, sich auf die Anwendung und das zu lösende Geschäftsproblem zu konzentrieren. AWS selbst empfiehlt Architekturen, die Amazon Bedrock, Speicherdienste, Überwachung und Wissensdatenbanken kombinieren, sobald generative Anwendungen ausgereifter sind.
Daten und Sicherheit sind Bestandteil der KI-Architektur.
Je näher eine KI-Lösung an die realen Geschäftsprozesse eines Unternehmens heranreicht, desto stärker ist in der Regel ihre Abhängigkeit von Unternehmensinformationen. Kundendaten, interne Dokumente, Wissensdatenbanken und Geschäftssysteme können allesamt Teil des Kontextes sein, den die Anwendung nutzt.
Dadurch werden Sicherheit und Governance zu strukturellen Elementen des Projekts. Es genügt nicht, nur das Modell zu schützen: Es muss kontrolliert werden, wer auf die Daten zugreifen kann, welche Ressourcen jede Anwendung nutzen darf, wie der Informationsfluss zwischen den Systemen verläuft und wie die Aktivitäten überwacht werden.
Bei Amazon Bedrock beispielsweise können Daten durch Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, Identitätsrichtlinien und private Verbindungen geschützt werden. AWS gibt außerdem an, dass Kundeneingaben und -ausgaben weder an Drittanbieter von Modellen weitergegeben noch zum Trainieren der Basismodelle verwendet werden.
Eine klar definierte Cloud-Architektur ermöglicht es, diese Kontrollmechanismen von Anfang an zu integrieren, wodurch der Bedarf an Anpassungen der Sicherheits- und Governance-Strukturen erst dann entsteht, wenn die Lösung bereits fast produktionsreif ist.
Vom Machbarkeitsnachweis bis zur Anwendung von KI in der Wirtschaft.
Viele KI-Projekte können in kontrollierten Umgebungen ihren Wert unter Beweis stellen. Die größte Herausforderung entsteht jedoch, wenn sie realen Nutzern dienen, Unternehmensdaten integrieren, die Verfügbarkeit gewährleisten und eine konstante Leistung erbringen müssen.
Die Cloud schafft die Voraussetzungen dafür, dass diese Entwicklung strukturiert ablaufen kann. Ressourcen lassen sich mit steigender Nutzung anpassen, neue Dienste können in die Architektur integriert werden, und Leistungs-, Verfügbarkeits- und Verbrauchskennzahlen können kontinuierlich überwacht werden.
Bei Flexa Cloud werden generative KI-Projekte im AWS-Ökosystem entwickelt. Ausgangspunkt ist ein konkretes Geschäftsproblem. Dabei werden Ressourcen wie Amazon Bedrock, RAG, Agenten und Integrationen mit Unternehmensdaten und -prozessen kombiniert. Das Angebot umfasst außerdem Architektur, Sicherheit und Skalierbarkeit, um die Initiativen über die Experimentierphase hinaus weiterzuentwickeln.
Die Kombination von generativer KI und Cloud Computing ist daher nicht nur eine Frage des technologischen Komforts. Die Cloud bietet die notwendige Infrastruktur, um Modelle in sichere, integrierte Anwendungen umzuwandeln, die mit der Unternehmensentwicklung Schritt halten können. Diese Grundlage ermöglicht den Übergang vom Experimentieren mit Künstlicher Intelligenz zu deren effektivem Einsatz im operativen Geschäft.
Nehmen Sie Kontakt mit Flexa Cloud auf und erfahren Sie, wie Sie eine generative KI-Architektur aufbauen, die über den Machbarkeitsnachweis hinausgeht und echte Geschäftsergebnisse generiert.
