Warum der Wert der KI an den Grenzen ins Stocken gerät

Die oft übersehene Rolle des Datentransfers bei der Skalierung von KI in Unternehmen

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasch zu einer zentralen Komponente digitaler Geschäftsstrategien. Unternehmen aller Branchen investieren in KI, um ihre betriebliche Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern, Entscheidungsprozesse zu unterstützen und neue Innovationsmöglichkeiten zu erschließen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung konzentrieren sich die Diskussionen naturgemäß auf Modelle, Plattformen, Governance-Rahmenwerke und regulatorische Anforderungen.

All dies sind wichtige Aspekte. Es gibt jedoch noch einen weiteren Faktor, der zunehmend darüber entscheidet, ob KI-Initiativen in großem Maßstab einen Mehrwert schaffen können: der Datenverkehr.

Die meisten KI-Systeme in Unternehmen sind darauf angewiesen, dass Daten zwischen Nutzern, Anwendungen, Cloud-Plattformen, Betriebssystemen, Partnern und Standorten ausgetauscht werden. Da digitale Abläufe immer dezentraler werden, werden diese Datenströme komplexer, wodurch Abhängigkeiten entstehen, die oft schwer zu erkennen und noch schwieriger zu verwalten sind. Die Diskussion rund um KI konzentriert sich häufig darauf, wo Daten gespeichert werden und wie Modelle gesteuert werden. Unternehmen müssen zunehmend auch berücksichtigen, wie sich Daten bewegen.

Schließlich basieren KI-Plattformen, Cloud-Dienste, Cybersicherheitsmaßnahmen und digitale Anwendungen alle auf derselben Grundlage: Daten, die vorhersehbar, sicher und ausfallsicher durch eine vernetzte Infrastruktur fließen.

Warum das gerade jetzt wichtig ist

Viele Unternehmen haben das Potenzial von KI durch Pilotprojekte und gezielte Anwendungsfälle erfolgreich unter Beweis gestellt. Die nächste Herausforderung besteht darin, diese Erfolge unternehmensweit zu skalieren.

In der Praxis liegt das Hindernis oft nicht im Modell oder Algorithmus selbst. Vielmehr geht es darum, sicherzustellen, dass die richtigen Daten unter den richtigen Kontrollmaßnahmen zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Ort gelangen. KI-Systeme sind auf Informationen angewiesen, die häufig organisatorische, Cloud-, geografische und rechtliche Grenzen überschreiten. Daher hängt die Effektivität von KI zunehmend von der Infrastruktur ab, die diese Verbindungen ermöglicht.

Dies wirft für Führungskräfte eine wichtige Frage auf: Wo überschreiten die wichtigsten Datenströme Ihres Unternehmens Grenzen, die Sie nicht vollständig kontrollieren können?

Die oft übersehene Ebene der digitalen Abläufe

Cloud-Dienste, KI-Plattformen, Cybersicherheitsmaßnahmen und digitale Anwendungen beruhen alle auf einer gemeinsamen Grundlage: Daten, die vorhersehbar, sicher und ausfallsicher über eine vernetzte Infrastruktur übertragen werden.

Dennoch wird Netzwerken oft weniger strategische Aufmerksamkeit geschenkt als den Technologien, die sie unterstützen.

Für viele Unternehmen wird die Konnektivität in erster Linie als unterstützende Infrastruktur betrachtet – als etwas, das den Nutzern lediglich den Zugriff auf Anwendungen und Dienste ermöglicht. Da digitale Abläufe zunehmend dezentralisiert werden, beginnt sich diese Sichtweise zu ändern.

Das Netzwerk ist nicht mehr nur eine Hilfsfunktion. Es entwickelt sich zu einer strategischen Voraussetzung, die Einfluss darauf hat, wie effektiv Unternehmen agieren, innovativ sein und neue Technologien wie KI skalieren können.

Denkanstoß: Betrachten Sie Ihr Netzwerk als strategische Voraussetzung – oder wird es immer noch als unscheinbare Infrastruktur angesehen?

Warum der Wert der KI an den Grenzen ins Stocken gerät

KI schafft Mehrwert, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpft.

In dem Maße, wie Unternehmen ihre KI-Initiativen ausweiten, werden Daten zunehmend zwischen Geschäftsbereichen, Cloud-Anbietern, Partner-Ökosystemen, OT-Umgebungen, Edge-Standorten und geografisch verteilten Teams ausgetauscht.

Jede Grenze bringt zusätzliche Komplexität mit sich. Die Governance-Anforderungen können variieren. Die Transparenz kann abnehmen. Abhängigkeiten werden möglicherweise weniger offensichtlich. Die operative Kontrolle lässt sich möglicherweise schwerer aufrechterhalten.

Diese Herausforderungen sind nicht auf KI beschränkt. KI verstärkt sie jedoch, da ihre Wirksamkeit von der Fähigkeit abhängt, über Organisations-, Cloud- und geografische Grenzen hinweg auf Daten zuzugreifen, diese zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Das Ergebnis ist, dass für viele Unternehmen die Herausforderungen bei der Skalierung von KI eher an den Grenzen zwischen Systemen, Organisationen und Infrastrukturen auftreten als innerhalb der Modelle selbst.

Die Annahme, die ein Risiko darstellen kann

Unternehmen gehen oft davon aus, dass die zugehörigen Daten in einer bestimmten Region verbleiben, wenn Anwendungen dort gehostet werden. Die Realität kann jedoch komplexer sein.

Zwar ermöglichen private Netzwerkarchitekturen eine bessere Kontrolle über die Datenpfade, doch verläuft heute ein erheblicher Teil des Datenverkehrs von Unternehmen über internetbasierte Infrastrukturen, Cloud-Verbindungen und Netzwerke von Drittanbietern. Nehmen wir das Beispiel eines Unternehmens mit Niederlassungen in ganz Europa, das Anwendungen in einer europäischen Cloud-Umgebung hostet. Viele Beteiligte würden vernünftigerweise erwarten, dass der Datenverkehr innerhalb Europas bleibt.

Das Routing im Internet folgt jedoch nicht unbedingt geopolitischen Grenzen. Es richtet sich nach der Netzwerktopologie, Peering-Vereinbarungen und Routing-Richtlinien. Infolgedessen kann der Datenverkehr Netzwerke, Anbieter oder Rechtsräume durchlaufen, die bei der Architekturplanung nie berücksichtigt wurden.

Das Ziel mag genau dort liegen, wo es beabsichtigt war. Der Weg dorthin jedoch möglicherweise nicht.

Für Unternehmen, die den Einsatz von KI ausbauen und gleichzeitig Governance, Ausfallsicherheit und operative Kontrolle gewährleisten möchten, wird es immer wichtiger, diese Wege zu verstehen.

Denkanstoß: Kennen Sie den typischen Weg, den Ihr sensibelster Datenverkehr nimmt – oder nur dessen beabsichtigtes Ziel?

Abhängigkeiten sichtbar machen

Das Ziel besteht nicht darin, jede Abhängigkeit zu beseitigen.

Moderne digitale Abläufe sind auf Cloud-Anbieter, Netzbetreiber, Vertrauensdienste, Partner und Technologieplattformen angewiesen. Diese Abhängigkeiten sind oft notwendig, um Skalierbarkeit, Flexibilität und Innovation zu erreichen.

Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass sie sichtbar, beabsichtigt und kontrollierbar bleiben.

Viele Unternehmen verfügen über einen detaillierten Überblick über Anwendungen und Cloud-Plattformen, haben jedoch vergleichsweise weniger Einblick in die Netzwerke und Pfade, die diese miteinander verbinden. Zu den Bereichen, die zunehmend Beachtung verdienen, gehören:

• Abhängigkeiten von externen Netzwerkanbietern
• Konzentrationsrisiken im Zusammenhang mit einzelnen Netzbetreibern oder Plattformen
• Unbeabsichtigtes grenzüberschreitendes Routing
• Vertrauensdienste wie DNS und Zertifizierungsstellen
• Routing-Störungen und unbeabsichtigte Datenverkehrspfade

Die Frage ist nicht, ob diese Abhängigkeiten bestehen. Die Frage ist, ob Unternehmen sie gut genug verstehen, um sie effektiv zu verwalten.

Von der Konnektivität zur Betriebssteuerung

In der Vergangenheit wurden Unternehmensnetzwerke in erster Linie darauf ausgelegt, Konnektivität bereitzustellen. Zunehmend erwarten Unternehmen von ihren Netzwerken jedoch nicht nur Konnektivität, sondern auch Transparenz, Ausfallsicherheit und operative Kontrolle über verteilte Betriebsabläufe hinweg.

Da KI zunehmend in Geschäftsprozesse integriert wird, benötigen Unternehmen mehr Sicherheit darüber, wie kritische Daten durch ihre digitale Infrastruktur fließen. Dies erfordert Transparenz hinsichtlich Datenverkehrsströmen, Routing-Verhalten, betrieblichen Abhängigkeiten und Maßnahmen zur Ausfallsicherheit.

Funktionen wie Routenüberwachung, Verschlüsselung während der Übertragung, Ausfallsicherheitsstrategien mit mehreren Anbietern, lokale Verarbeitung und verbesserte Beobachtbarkeit können Unternehmen dabei helfen, tiefere Einblicke in die Infrastruktur zu gewinnen, die KI-gesteuerte Abläufe unterstützt.

Das Ziel besteht nicht einfach darin, Nutzer und Anwendungen miteinander zu verbinden. Vielmehr geht es darum, eine bessere Kontrolle über den Fluss kritischer Geschäftsdaten zu erlangen.

Denkanstoß: Was würde sich ändern, wenn Ihr Netzwerk als Steuerungsebene für digitale Abläufe konzipiert wäre?

Fragen, die Führungskräfte stellen sollten

Da KI-Initiativen zunehmend von der Experimentierphase in den operativen Einsatz übergehen, sollten Führungskräfte einige wichtige Fragen berücksichtigen:

• Welche Datenströme sind für unsere KI-Strategie entscheidend?
• Wie viele Daten müssen zwischen Systemen, Standorten und Partnern übertragen werden?
• Wie latenzempfindlich sind diese Daten?
• Welche Abhängigkeiten sind akzeptabel – und welche wären nach einem Vorfall schwer zu erklären?
• Wo überschreiten unsere wichtigsten Datenströme organisatorische, Cloud-, rechtliche oder geografische Grenzen?
• Welche Geschäftsdienste würden als Erstes ausfallen, wenn ein Anbieter, eine Route oder eine Rechtsordnung nicht mehr verfügbar wäre?
• Wie schnell würden wir Störungen erkennen, die kritische Datenpfade beeinträchtigen?
• Wo benötigen wir mehr Transparenz, Ausfallsicherheit oder operative Kontrolle?

Für viele Unternehmen ist die Beantwortung dieser Fragen der erste Schritt zum Aufbau einer stärkeren operativen Grundlage für KI in großem Maßstab.

Vom Bewusstsein zur gesteuerten Resilienz

Die Diskussion rund um KI konzentriert sich oft auf Algorithmen, Rechenleistung und Governance-Rahmenbedingungen. Diese Themen sind nach wie vor von entscheidender Bedeutung.

Da Unternehmen jedoch bestrebt sind, KI in immer komplexeren digitalen Abläufen einzusetzen, verdient eine weitere Frage ebenso viel Aufmerksamkeit: Können wir erkennen, verstehen und beeinflussen, wie sich die Daten, die die KI antreiben, durch unsere digitale Infrastruktur bewegen?

Das Ziel besteht nicht darin, jede Abhängigkeit zu beseitigen. Vielmehr geht es darum, Abhängigkeiten sichtbar, bewusst und widerstandsfähig zu gestalten. Denn die Herausforderung besteht nicht mehr darin, ob KI skalierbar ist. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, ob Unternehmen ausreichende Transparenz und Kontrolle über die Infrastruktur behalten, die KI erst ermöglicht.

Setzen Sie die Diskussion fort

Da Unternehmen ihre KI-Initiativen ausweiten, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie kritische Daten über Cloud-Plattformen, Standorte, Partner und digitale Abläufe hinweg fließen.

Wenn Sie besprechen möchten, wie sich Transparenz, Ausfallsicherheit und Datenfluss auf Ihre KI-Strategie auswirken können, stehen Ihnen unsere Spezialisten gerne zur Verfügung.