Ihre KI. Aber wessen Infrastruktur?

Warum Souveränität damit beginnt, die Abhängigkeiten hinter Unternehmens-KI zu verstehen

Künstliche Intelligenz wird zunehmend in immer mehr Geschäftsprozesse integriert – von der Mitarbeiterproduktivität über den Kundenservice bis hin zur Softwareentwicklung, Analytik und operativen Entscheidungsfindung. Während Unternehmen den Schritt vom Experimentieren hin zur unternehmensweiten Einführung vollziehen, verlagert sich der Fokus naturgemäss von den Möglichkeiten der KI hin zu den Voraussetzungen für einen zuverlässigen und sicheren Betrieb in grossem Massstab.

Hinter jeder KI-Anwendung steht ein technologisches Ökosystem. Unternehmensdaten werden möglicherweise von einem KI-Modell verarbeitet, das auf einer Cloud-Infrastruktur läuft, über APIs zugänglich ist und mit anderen Anwendungen, Netzwerken und externen Diensten verbunden ist. Verschiedene Teile dieses Ökosystems können von unterschiedlichen Organisationen bereitgestellt und betrieben werden, oft über mehrere Rechtsräume hinweg.

Dies wirft für Technologieverantwortliche eine wichtige Frage auf: Wie viel Kontrolle haben Sie über die Infrastruktur, von der Ihre KI abhängt?

Bei der digitalen Souveränität im Zusammenhang mit KI geht es daher nicht einfach nur darum, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden oder wo ein Technologieanbieter seinen Hauptsitz hat. Es geht zunehmend darum, die Abhängigkeiten hinter der KI zu verstehen und zu entscheiden, wo Kontrolle am wichtigsten ist.

Die Infrastruktur hinter der KI wird leicht übersehen

Wenn Mitarbeiter einen KI-Assistenten nutzen oder ein Geschäftsteam KI in einen Arbeitsablauf integriert, kann dies relativ einfach erscheinen. Ein Nutzer interagiert mit einer Anwendung und erhält eine Antwort, eine Empfehlung oder eine Aktion.

Die Infrastruktur, die dieser Interaktion zugrunde liegt, kann jedoch wesentlich komplexer sein.

Ein KI-Dienst für Unternehmen kann von Geschäftsanwendungen, Unternehmensdaten, einem externen KI-Modell, Cloud-Rechenleistung, APIs, Identitätsdiensten, Sicherheitskontrollen und Netzwerkkonnektivität abhängen. Einige Komponenten werden möglicherweise direkt vom Unternehmen betreut, während andere von Technologieanbietern oder deren Zulieferern gesteuert werden.

Keine dieser Abhängigkeiten ist zwangsläufig ein Problem. Moderne Unternehmen sind seit jeher auf Technologie-Ökosysteme angewiesen, und der Zugang zu globalen Plattformen und Diensten ist eine wichtige Quelle für Innovation und Skalierbarkeit.

Die Herausforderung entsteht, wenn Unternehmen keinen ausreichenden Einblick in diese Abhängigkeiten haben oder nicht feststellen können, welche davon kritisch sind.

Denkanstoss: Wenn einer Ihrer wichtigen KI-Dienste morgen ausfallen würde, wüssten Sie dann, welche zugrunde liegende Abhängigkeit versagt hat – und welche Alternativen Ihnen zur Verfügung stehen?

Von der Technologieauswahl zur Abhängigkeitskette

KI macht die Frage der Technologieabhängigkeit besonders interessant, da eine scheinbar eigenständige Lösung in Wirklichkeit auf mehreren Ebenen externer Technologien beruhen kann.

Betrachten wir eine KI-Anwendung, die zur Unterstützung eines Kundenserviceprozesses eingesetzt wird. Die Anwendung ruft möglicherweise Informationen aus CRM-Systemen ab, sendet ausgewählte Informationen an ein KI-Modell, nutzt Cloud-Infrastruktur zur Verarbeitung und stellt über APIs eine Verbindung zu weiteren Diensten oder Datenbanken her.

Das Unternehmen hat zwar die KI-Anwendung selbst ausgewählt, doch diese stützt sich möglicherweise auf Modelle, Cloud-Infrastruktur oder andere Dienste von Drittanbietern, die das Unternehmen nicht direkt ausgewählt hat.

Da KI zunehmend in kritische Geschäftsprozesse integriert wird, gewinnt das Verständnis dieser zugrunde liegenden Technologieabhängigkeiten immer mehr an Bedeutung.

Die relevante Frage lautet nicht mehr einfach: Welchen KI-Anbieter nutzen wir?

Unternehmen müssen sich möglicherweise auch fragen, auf welche Modelle, Infrastruktur, Plattformen und Dienste die KI-basierte Lösung angewiesen ist, wo diese Komponenten betrieben werden, welche Parteien sie kontrollieren und was passieren würde, wenn sich eine dieser Beziehungen ändern würde.

An dieser Stelle wird Souveränität zu einer praktischen geschäftlichen Überlegung und nicht mehr nur zu einem abstrakten technologischen Prinzip.

Nicht jede Abhängigkeit erfordert das gleiche Mass an Kontrolle

Völlige technologische Unabhängigkeit ist für die meisten Unternehmen weder realistisch noch unbedingt wünschenswert.

Globale Cloud-Plattformen, KI-Modelle und Technologie-Ökosysteme bieten Funktionen, deren Nachbildung für einzelne Organisationen schwierig und kostspielig wäre. Souveränität sollte daher nicht als Versuch interpretiert werden, jede Ebene des Technologie-Stacks zu besitzen oder zu kontrollieren.

Die sinnvollere Frage lautet vielmehr, wo der Verlust der Kontrolle ein inakzeptables Geschäftsrisiko darstellen würde.

Ein KI-Assistent, der Mitarbeitern dabei hilft, öffentlich zugängliche Informationen zusammenzufassen, erfordert möglicherweise ein ganz anderes Mass an Kontrolle als ein KI-System, das in Fertigungsprozesse, finanzielle Entscheidungen oder kritische Kundenprozesse eingebunden ist.

Die Sensibilität der Daten spielt eine Rolle. Ebenso wichtig sind die Bedeutung des Geschäftsprozesses, das regulatorische Umfeld, die Art und Weise, wie der Anbieter die Daten nutzen darf, sowie die Verfügbarkeit von Alternativen. Beispielsweise müssen Unternehmen möglicherweise klären, ob die von einem KI-Dienst verarbeiteten Daten zum Trainieren oder Verbessern der Modelle des Anbieters verwendet werden können und ob sie die Möglichkeit haben, eine solche Nutzung einzuschränken oder auszuschliessen. Souveränität ist daher keine Alles-oder-Nichts-Entscheidung. Unternehmen können je nach geschäftlicher Kritikalität und Risiko unterschiedliche Kontrollstufen auf verschiedene Workloads anwenden.

Denkanstoss: Welche KI-Workloads in Ihrem Unternehmen würden weiterhin funktionieren, wenn einer ihrer wichtigsten Technologieanbieter plötzlich ausfallen würde?

Bei Kontrolle geht es auch darum, Wahlmöglichkeiten zu haben

Einer der wichtigsten Aspekte der digitalen Souveränität ist die Fähigkeit, technologische Entscheidungen zu treffen und zu ändern.

Eine Abhängigkeit gewinnt an Bedeutung, wenn eine Organisation nur begrenzt in der Lage ist, sich an veränderte Umstände anzupassen. Ein Anbieter kann seine Geschäftsbedingungen oder seine technische Architektur ändern. Regulatorische Anforderungen können sich weiterentwickeln. Ein Dienst kann in einem bestimmten Markt nicht mehr verfügbar sein. Ein Unternehmen kann einfach entscheiden, dass eine andere Technologie seinen Anforderungen besser entspricht.

Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob externe Abhängigkeiten bestehen. Diese werden unvermeidlich sein.

Es geht vielmehr darum, ob diese Abhängigkeiten beherrschbar bleiben.

Im Bereich der KI könnte dies bedeuten, zu prüfen, ob Daten und Workloads verlagert werden können, ob alternative Modelle oder Plattformen eingeführt werden könnten, ob Schnittstellen ausreichend interoperabel sind und ob die Organisation über das erforderliche Wissen verfügt, um diese Änderungen vorzunehmen.

Das Ziel ist nicht Unabhängigkeit um jeden Preis. Es geht darum, Situationen zu vermeiden, in denen eine Technologieentscheidung unbeabsichtigt zukünftige Wahlmöglichkeiten einschränkt.

Wo wechselt die Kontrolle den Besitzer?

Es gibt eine weitere Dimension, die mit dem Wachstum von KI-Ökosystemen zunehmend an Bedeutung gewinnt: Unternehmen unterhalten zwar möglicherweise direkte Beziehungen zu einigen Anbietern, haben jedoch nur begrenzten Einblick in die Technologie weiter unten in der Kette.

Ein Unternehmen weiss vielleicht, welche KI-Anwendung es erworben hat und wo seine eigenen Daten gespeichert und verarbeitet werden. Es ist jedoch möglicherweise weniger klar, welche zugrunde liegenden Modelle, Infrastrukturdienste oder unterstützenden Anbieter zur Bereitstellung dieser Anwendung beitragen.

Da KI-Dienste zunehmend Technologien verschiedener Anbieter kombinieren, ist das Unternehmen, das die Anwendung bereitstellt, möglicherweise selbst auf Infrastruktur, Modelle oder Dienste angewiesen, die von anderen Unternehmen betrieben werden.

Dies führt nicht automatisch zu Bedenken hinsichtlich der Souveränität. Entscheidend ist, ob das Unternehmen über ausreichende Transparenz hinsichtlich der Bedeutung und des Risikoprofils der Workload verfügt.

Bei geschäftskritischer KI kann das Verständnis darüber, wo Verantwortung und Kontrolle ausserhalb des Unternehmens liegen, Technikverantwortlichen dabei helfen, Abhängigkeiten zu identifizieren, die einer genaueren Betrachtung bedürfen.

Die Frage lautet nicht einfach „Wo befindet sich unsere KI?“

sondern auch „An welchen Punkten der KI-Wertschöpfungskette geht die Kontrolle auf andere über?“

Souveränität ohne Abschottung

Diskussionen über digitale Souveränität können leicht zu Diskussionen über geografische Aspekte werden: europäische versus aussereuropäische Technologie, lokale versus globale Anbieter oder souveräne versus öffentliche Cloud.

Geografie und Rechtshoheit können sicherlich eine Rolle spielen, insbesondere bei sensiblen Daten und regulierten Workloads. Doch Souveränität umfasst mehr als nur den Standort.

Ein Unternehmen könnte Technologie lokal betreiben und dennoch in hohem Masse von einem einzigen Anbieter abhängig sein. Ebenso könnte es globale Technologie nutzen und dabei durch Architektur, vertragliche Schutzmassnahmen, Sicherheitskontrollen und die Möglichkeit, den Anbieter zu wechseln oder Workloads zu verlagern, eine sinnvolle Kontrolle behalten.

Insbesondere für multinationale Unternehmen kann es nicht einfach das Ziel sein, globale Abhängigkeiten zu beseitigen. Ihre Geschäftstätigkeiten, Kunden, Mitarbeiter und Technologie-Ökosysteme erstrecken sich bereits über Grenzen hinweg.

Ein praktischerer Ansatz besteht darin, diese Abhängigkeiten zu verstehen und zu bestimmen, welche davon akzeptabel sind.

In diesem Sinne geht es bei Souveränität nicht um Abschottung. Es geht darum, Kontrolle und Wahlfreiheit innerhalb einer vernetzten Technologieumgebung zu bewahren.

Fragen, die sich Technikverantwortliche stellen sollten

Da KI immer stärker in die Unternehmensabläufe eingebunden wird, sollten CIOs und Technikverantwortliche über einzelne KI-Anwendungen hinausblicken und das Ökosystem berücksichtigen, das diese unterstützt:

• Verstehen wir, von welchen Modellen, Cloud-Plattformen, Infrastrukturen und externen Diensten unsere wichtigen KI-gestützten Anwendungen abhängen?
• Welche KI-Workloads sind so kritisch oder sensibel, dass wir eine stärkere Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur benötigen?
• Wissen wir, wo Daten verarbeitet werden und welche Parteien Einfluss auf den Betrieb des Dienstes nehmen können?
• An welcher Stelle unserer KI-Architektur geht die operative Kontrolle von unserem Unternehmen auf einen externen Anbieter über?
• Könnten wir wichtige Workloads, Daten oder Modelle verlagern, falls sich unsere Anforderungen oder äussere Umstände ändern sollten?
• Wo sind wir von einem einzigen Anbieter, einer einzigen Plattform oder einer einzigen Rechtsordnung abhängig?
• Haben wir bewusst entschieden, welche Abhängigkeiten akzeptabel sind, oder haben sie sich einfach im Zuge der zunehmenden KI-Nutzung entwickelt?

Diese Fragen führen nicht zwangsläufig bei jeder Organisation zur gleichen Architektur. Sie tragen dazu bei, die Abwägungen sichtbar zu machen, sodass Souveränität zu einer bewussten Gestaltungsentscheidung wird und nicht erst dann in Betracht gezogen wird, wenn eine Abhängigkeit bereits zu einem Problem geworden ist.

Aufbau einer KI-Infrastruktur unter Berücksichtigung der Kontrollmöglichkeiten

KI wird auch weiterhin auf ein vernetztes Ökosystem aus Technologieanbietern, Cloud-Plattformen, Modellen, Anwendungen, Netzwerken und Datenquellen angewiesen sein. Dieses Ökosystem trägt dazu bei, dass Unternehmen schnell innovativ sein können.

Das Ziel der digitalen Souveränität sollte nicht darin bestehen, dieses Ökosystem zu zerschlagen.

Stattdessen benötigen Unternehmen genügend Transparenz, um zu verstehen, wovon ihre KI abhängt, genügend Kontrolle, um das zu schützen, was am wichtigsten ist, und genügend Flexibilität, um sich anzupassen, wenn sich geschäftliche, technologische oder regulatorische Rahmenbedingungen ändern.

Je tiefer die KI in die Unternehmensabläufe vordringt, desto wichtiger wird diese Fähigkeit. Unternehmen müssen vielleicht nicht jede Komponente hinter ihrer KI selbst besitzen, aber sie sollten verstehen, wo ihre kritischen Abhängigkeiten liegen und welche Wahlmöglichkeiten ihnen bleiben, wenn sich diese Abhängigkeiten ändern.

Die Frage ist daher nicht, ob Ihre KI auf der Infrastruktur eines anderen Anbieters basiert.

Das ist mit ziemlicher Sicherheit der Fall. Die wichtigere Frage ist, ob Sie wissen, wo diese Abhängigkeit von Bedeutung ist, und ob Sie weiterhin die Möglichkeit haben, eine andere Entscheidung zu treffen.

Im Gespräch bleiben

Da KI zunehmend in Geschäftsprozesse integriert wird, gewinnt das Verständnis der dahinterstehenden Infrastruktur, Abhängigkeiten und Kontrollpunkte immer mehr an Bedeutung.

Wenn Sie besprechen möchten, wie Sie mehr Transparenz, Kontrolle und Flexibilität in der gesamten Infrastruktur gewährleisten können, die die KI Ihres Unternehmens unterstützt, stehen Ihnen unsere Spezialisten gerne zur Seite.


Bild: mit KI erstellt