Infrastruktur für KI: Warum die Cloud die Grundlage der digitalen Transformation bildet

Die Phase der Zweifel am disruptiven Potenzial von Technologien gehört der Vergangenheit an. Heutzutage hinterfragt in der Unternehmenswelt kaum noch jemand, ob Künstliche Intelligenz (KI) Arbeitsstrukturen verändern wird. Die eigentliche Debatte hat sich auf die Umsetzung verlagert: Wie lässt sich diese strategische Überzeugung in konkrete operative Fähigkeiten umsetzen?

Eine Sonderausgabe der MIT Technology Review Brazil, die in Zusammenarbeit mit Skyone, beleuchtete dieses Szenario, indem sie die Auswirkungen von KI auf brasilianische Unternehmen und die Bildung neuer „hybrider Teams“ (bestehend aus Menschen und intelligenten Systemen) untersuchte. Die zentrale Diagnose offenbart eine deutliche Diskrepanz zwischen der strategischen Spitze und der technischen Realität in der digitalen Produktion: Unternehmen haben sehr hohe Ambitionen, verfügen aber über eine Infrastruktur, die sich nur langsam weiterentwickelt.

Wenn Ihr Unternehmen aufhören möchte, „dauerhafte Pilotprojekte“ anzuhäufen und stattdessen strukturelle Ergebnisse mit KI erzielen will, müssen Sie verstehen, warum die Cloud die unabdingbare Grundlage für diesen Übergang ist.

Die brasilianische Ungleichheit: Konsensualer Wunsch vs. knappes Budget

Um das Ausmaß der Herausforderung zu verstehen, genügt ein Blick auf die Daten, die Skyone in seiner Studie „KI am Arbeitsplatz: 20 Erkenntnisse über hybride Teams“.

Die Erwartungen an intelligente Agenten sind nahezu einhellig: 99 % der Unternehmen gehen davon aus, dass KI-Agenten innerhalb der nächsten drei Jahre eine zentrale Rolle in ihrem Geschäft spielen werden. Darüber hinaus geben 53 % der Fachkräfte an, dass künstliche Intelligenz die Technologie mit dem größten Einfluss auf ihre Arbeit in jüngster Zeit ist und damit sogar das Internet selbst (30 %) übertrifft.

Analysiert man jedoch die organisatorischen Rahmenbedingungen für das Funktionieren dieses Ökosystems, ergibt sich ein schlüssiges Bild:

• 74 % der Organisationen befinden sich noch in einem frühen oder mittleren der Technologieeinführung.
• 57 % der Unternehmen verfügen über kein eigenes Budget für Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz.
• 59 % der Führungskräfte geben zu, dass ihre Organisationen kurzfristig nicht darauf vorbereitet sind , mit hybriden Teams zu arbeiten

Die Diagnose des MIT: Diese internationale Diskrepanz ist kein Einzelfall. Der MIT-NANDA-Bericht „ The GenAI Divide: State of AI in Business“ analysierte über 300 Initiativen und stellte fest, dass 95 % der Unternehmen noch immer keine messbaren Ergebnisse aus generativer KI erzielen . Der Grund? Die extreme Schwierigkeit, Algorithmen in reale Arbeitsabläufe zu integrieren.

Der technische Engpass: Warum stecken 59 % der Unternehmen fest?

Der Unternehmensmarkt ließ sich von der KI-Erzählung mitreißen und glaubte, sie ließe sich wie ein technologisches „Add-on“ integrieren – man müsse lediglich ein Standardtool erwerben und könne mit einem Produktivitätsschub rechnen. Die Praxis hat jedoch gezeigt, dass der Algorithmus außerhalb des Labors auf fragmentierte Systeme, verstreute Daten und veraltete lokale Datenbanken trifft.

Laut einer Studie von MIT Technology Review und Skyone nutzen nur 41 % der brasilianischen Unternehmen die Cloud als Grundlage für Daten und KI. Die übrigen 59 % arbeiten weiterhin mit teilweiser Cloud-Nutzung oder überwiegend mit On-Premise-Infrastruktur– ein Zustand, der in der Studie eindeutig als unzureichend für die Unterstützung anspruchsvoller und skalierbarer Projekte eingestuft wird.

Der Versuch, komplexe intelligente Agenten oder robuste Sprachmodelle auf veralteten lokalen Servern auszuführen, führt zu drei schwerwiegenden Problemen:

1. Datenfragmentierung und Datensilos

Künstliche Intelligenz (KI) benötigt saubere, strukturierte und integrierte Daten. Sind die Informationen Ihres Unternehmens über isolierte Tabellen und Systeme verstreut, die nicht miteinander kommunizieren, liefert der Algorithmus fehlerhafte, ungenaue oder irrelevante Ergebnisse. Für 40 % der Unternehmen stellt die Integration von Abteilungen und Systemen heute die größte Herausforderung dar.

2. Mangelnde Elastizität und Skalierbarkeit

KI-Modelle benötigen zu bestimmten Zeiten (z. B. beim Modelltraining oder bei prädiktiven Echtzeitanalysen) extrem hohe Rechenleistung. Eine lokale Infrastruktur kann Ressourcen nicht bedarfsgerecht skalieren, was zu Verlangsamungen im ERP-System und operativen Engpässen führt.

3. Cybersicherheitslücken und Rückverfolgbarkeit

Die Verwendung strategischer Unternehmensdaten oder sensibler Kundeninformationen in KI-Systemen ohne eine proprietäre Schutz- und Verschlüsselungsebene birgt ein extrem hohes Risiko von Nichteinhaltung von Vorschriften und Datenschutzverletzungen.

Weniger Werkzeugfetischismus, mehr Datenarchitektur

Wie Luiz Pecci , IT- und Digitaldirektor bei Mundo do Cabeleireiro, in seiner Stellungnahme gegenüber der Publikation treffend feststellte , ist KI kein Zauberprodukt von der Stange. „Es ist ein Konstruktionsprozess, in dem die Organisation der KI ihre Geschäftsregeln, ihre Entscheidungskriterien und ihren operativen Kontext beibringen muss . “

Damit dieser Mechanismus funktioniert und die Investition einen Return on Investment (ROI) erzielt, müssen Unternehmen sich weniger auf die „Tool-Verliebtheit“ und mehr auf die Backend-Architektur. Hier kommen integrierte Plattformen wie Skyone Studio.

Technologie sollte kein Hindernis für Ihr Unternehmenswachstum sein. Skyone Studio wurde genau dafür entwickelt, organisatorische Silos aufzulösen und den Weg für digitale Reife durch vier wesentliche Säulen zu ebnen:

• iPaaS (Integration Platform as a Service): zentralisiert und verbindet Daten aus über 400 Systemen (wie z. B. den führenden ERP-, CRM- und E-Commerce-Plattformen) und gewährleistet so einen automatisierten Workflow, ohne dass komplexer Code neu geschrieben werden muss.
• Cloud Lakehouse: eine moderne Cloud-Infrastruktur, die Speicher vereinheitlicht und leistungsstarke, optimierte Abfragen für Business Intelligence (BI) und Machine Learning ermöglicht.
• Kundenspezifische KI-Agenten: Ermöglicht die Entwicklung von KI-Robotern, die die spezifischen Regeln Ihres Unternehmens und dessen betrieblichen Kontext wirklich verstehen und bürokratische Routinen sicher automatisieren.

Der optimierte Mensch: Die Zukunft der hybriden Arbeit

Die Etablierung der Cloud als Grundlage für künstliche Intelligenz zielt nicht darauf ab, die Rolle des Menschen in Unternehmen zu verringern, sondern sie im Gegenteil zu stärken. Sobald die technische Basis solide ist, werden mechanische, repetitive Aufgaben, die auf vorhersehbaren Mustern beruhen, von computergestützten Agenten übernommen.

Das Ergebnis? Fachkräfte verbringen nicht länger Stunden mit dem Ausfüllen von Tabellen oder der Suche nach verstreuten Daten, sondern übernehmen die Rolle strategischer Führungskräfte. Wesentliche menschliche Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kontextverständnis, emotionale Intelligenz und die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen, werden so zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Der Gewinner im Zeitalter der künstlichen Intelligenz wird nicht derjenige sein, der auf Innovationsveranstaltungen lediglich enthusiastische Reden hält. Es wird derjenige sein, dem es gelingt, den Algorithmus praktisch und strukturiert mit dem realen Arbeitsablauf zu verknüpfen. Und diese Reise beginnt zwangsläufig in der Cloud.

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Verfasst von Skyone