Was ist eine AIDatenplattform?

Eine AIDatenplattform ist ein umfassendes Ökosystem, das wichtige Tools, Frameworks und Infrastruktur vereint, die für den gesamten Lebenszyklus der künstlichen Intelligenz erforderlich sind – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und Verwaltung. Für Unternehmen, die sich mit der digitalen Transformation befassen, sind diese Plattformen zu wichtigen Grundlagen geworden, um das Potenzial von AI zu nutzen, Innovationen, Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu fördern.

Heutige Unternehmen stehen vor zunehmendem Druck, aus ihren AIInvestitionen Mehrwert zu ziehen. Laut einem UN Trade and Development Report könnte der AI-Markt bis 2033 4,8 Billionen US-Dollar erreichen. Unternehmen haben jedoch oft mit fragmentierten Tools, Datensilos und betrieblicher Komplexität zu kämpfen, die AIInitiativen daran hindern, über das Experimentieren hinaus in die Produktion zu gehen.

KIAIDatenplattformen bewältigen diese Herausforderungen, indem sie integrierte Umgebungen bereitstellen, in denen Datenwissenschaftler, Ingenieure und Geschäftsteams effektiv zusammenarbeiten können. Sie optimieren den durchgängigen AI-Workflow – von der Datenvorbereitung und Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung – und stellen gleichzeitig Sicherheit, Skalierbarkeit und Governance auf Unternehmensniveau sicher.

Dieser umfassende Leitfaden untersucht, was AI-Datenplattformen sind, ihre wesentlichen Komponenten, Schlüsselfunktionen und wie sie den modernen Geschäftsbetrieb revolutionieren. Wir untersuchen verschiedene Plattformtypen, Implementierungsüberlegungen und die geschäftlichen Auswirkungen der Bereitstellung der richtigen AI-Infrastruktur für die Anforderungen Ihres Unternehmens.

Die Entwicklung und die Kernkomponenten von AIDatenplattformen

Das Konzept von AI-Plattformen begann in den 1990er Jahren mit der Einführung von Anwendungsserviceprovidern (ASPs), die ein begrenztes Remote-Management und Anwendungshosting boten. Im Zuge der technologischen Weiterentwicklung verwandelten sich diese frühen Services Anfang der 2000er Jahre in robustere Managed Service Provider (MSPs), wodurch ihre Angebote um ein breiteres Spektrum an IT-Funktionen erweitert wurden. Die Einführung von Cloud-Computing war ein weiterer entscheidender Wandel, der es Plattformen ermöglichte, skalierbare, flexible Lösungen anzubieten, ohne erhebliche Kapitalinvestitionen zu erfordern.

Moderne AI-Datenplattformen stellen den Höhepunkt dieser evolutionären Reise dar – ausgeklügelte Ökosysteme, die darauf ausgelegt sind, den gesamten AILebenszyklus zu bewältigen und gleichzeitig die Kontrolle über proprietäre Informationsbestände zu behalten. Diese Entwicklung wurde durch die wachsende Anerkennung von AI als Wettbewerbsnotwendigkeit vorangetrieben, die die Effizienz steigern und branchenübergreifend neue Lösungsangebote schaffen kann.

Wesentliche Komponenten moderner AIDatenplattformen

Moderne AIDatenplattformen integrieren mehrere kritische Komponenten, um zusammenhängende Umgebungen für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von AIAnwendungen zu schaffen:

• Datenmanagement und -verarbeitung: Fortschrittliche Systeme zum Erfassen, Speichern und Verarbeiten großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Dateidaten aus verschiedenen Anwendungen und extern erfasster Informationen. Diese Systeme müssen die „Konditionierung“ von Daten bewältigen, die ursprünglich nicht für die Verwendung von AI-Modellen erstellt wurden.
• Modellentwicklungsumgebung: Ausgefeilte Tools und Frameworks, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, AI-Modelle mithilfe von automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML), visueller Modellierung und Integration präzise zu erstellen, zu trainieren und zu verfeinern. Diese Umgebungen unterstützen Experimente, Versionierung und Zusammenarbeit.
• Bereitstellungsinfrastruktur: Robuste Systeme für den nahtlosen Übergang von AI-Modellen von der Entwicklung zur Produktion mit Unterstützung für verschiedene Bereitstellungsszenarien, einschließlich lokaler, Cloud- und Edge-Umgebungen. Diese Infrastruktur bewältigt den kritischen Übergang von Experimenten zur Wertschöpfung.
• Monitoring- und Optimierungstools: Echtzeit-Tracking- und Performance-Optimierungsfunktionen, die sicherstellen, dass AI-Modelle im Laufe der Zeit maximale Effizienz und Genauigkeit aufrechterhalten, mit automatisierter Umschulung, wenn die Performance abnimmt oder sich Datenmuster ändern. Diese Tools tragen dazu bei, die Modellrelevanz in dynamischen Geschäftsumgebungen aufrechtzuerhalten.
• Sicherheits- und Governance-Framework: Umfassende Kontrollen für Datenschutz, Modelltransparenz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, um sicherzustellen, dass AI-Anwendungen den Unternehmens- und Branchenstandards entsprechen. Diese Frameworks werden immer wichtiger, da AI-Systeme konsequentere Entscheidungen treffen.

Diese Komponenten bilden gemeinsam die Grundlage für den AIErfolg und ermöglichen es Unternehmen, die herkömmlichen Hindernisse für die AI-Implementierung zu überwinden – fragmentierte Tools, isolierte Daten und die Komplexität des Wechsels von Experimenten zur Produktion. Während frühe AIBemühungen oft darauf angewiesen waren, unterschiedliche Technologien zusammenzuführen, integrieren moderne Plattformen diese Elemente in kohärente Ökosysteme, die die Zusammenarbeit erleichtern und die Entwicklung beschleunigen.

Wichtige Funktionen moderner AIDatenplattformen

Die Effektivität einer AIDatenplattform hängt weitgehend von ihren Kernfunktionen ab. Während grundlegende Plattformen grundlegende Funktionen bieten können, enthalten Lösungen auf Unternehmensniveau erweiterte Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre AI-Initiativen effizient zu skalieren und gleichzeitig Sicherheit, Compliance und Performance zu erhalten.

Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau

AI-Workloads sind von Natur aus anspruchsvoll und erfordern Plattformen, die für riesige Datenmengen und Berechnungen entwickelt wurden. Moderne AIPlattformen bieten:

• Performance mit hoher Bandbreite und geringer Latenz: Die Fähigkeit, Petabyte an Daten mit minimalen Verzögerungen zu verarbeiten, wobei oft NVMe-Storage und Hochleistungs-Computing-Architekturen zum Einsatz kommen, um GPU-Leerlaufzeiten aufgrund von Storage-Engpässen zu vermeiden. Dies ist entscheidend für das Training komplexer Modelle auf großen Datensätzen.
• Dynamische Ressourcenzuweisung: Intelligente Verteilung von Rechenressourcen basierend auf Workload-Anforderungen, um eine optimale Auslastung in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen sicherzustellen. Dies verhindert Ressourcenkonflikte und maximiert die Hardwareinvestitionen.
• Multidimensionale Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, horizontal (mehr Geräte/Knoten) und vertikal (stärkere Komponenten) zu skalieren, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen, und so ein exponentielles Wachstum sowohl beim Datenvolumen als auch beim Rechenbedarf zu unterstützen. Diese Flexibilität passt sich den sich ändernden organisatorischen Anforderungen an.

Echte Unternehmensskalierbarkeit bedeutet, Milliarden von Dateien in einem einzigen Verzeichnis zu unterstützen und sowohl sequenzielle Batch-Workloads als auch E/I/OA mit gleicher Effizienz zu verarbeiten – wichtige Funktionen für Unternehmen, die mit verschiedenen AI-Workloads arbeiten, von großen Trainingsdatensätzen bis hin zu Echtzeit-Inferenzanfragen.

Erweiterte MLOps-Funktionen

Der maschinelle Lernbetrieb (MLOps) hat sich zu einer kritischen Disziplin für Unternehmen entwickelt, die über Experimente hinaus zur Produktions-AI übergehen. Enterprise-Plattformen bieten:

• Automatisierte ML-Pipelines: End-to-End-Orchestrierung des maschinellen Lern-Workflows von der Datenvorbereitung bis zur Modellimplementierung, wodurch manuelle Eingriffe reduziert und die Amortisierungszeit verkürzt wird. Diese Pipelines standardisieren Prozesse und verbessern die Reproduzierbarkeit.
• Verfolgung von Experimenten: Systematische Versionierung von Modellen, Parametern und Ergebnissen, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftsteams zu erleichtern. Diese Fähigkeit schafft einen Prüfpfad für Entwicklungsentscheidungen und -ergebnisse.
• Kontinuierliche Überwachung und Umschulung: Automatisierte Erkennung von Modellabweichungen und Performance-Einbußen mit Funktionen für geplante oder ausgelöste Nachschulungen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle bei sich entwickelnden zugrunde liegenden Datenmustern genau bleiben.
• Implementierungsautomatisierung: Optimierte Prozesse zum Verschieben von Modellen von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zu Produktionsumgebungen mit geeigneten Tests und Validierungen. Dies verringert die Reibung bei der Operationalisierung von AIModellen.

Mit diesen Funktionen können Unternehmen Hunderte oder Tausende von Modellen im gesamten Unternehmen zuverlässig und effizient implementieren und verwalten.

Sicherheit, Governance und Compliance

Mit der zunehmenden Bedeutung von AI für den Geschäftsbetrieb haben sich Sicherheits- und Governance-Funktionen von optional zu wesentlich entwickelt:

• Umfassende Sicherheitskontrollen: Fortschrittliches Zugriffsmanagement, Netzwerksegmentierung und Verschlüsselung schützen sensible Daten und Modelle vor unbefugtem Zugriff oder unbefugter Manipulation.
• Erklärbarkeitstools: Die Fähigkeit, zu verstehen und zu dokumentieren, wie AI-Modelle zu bestimmten Schlussfolgerungen kommen, ist für regulierte Branchen von entscheidender Bedeutung und baut Vertrauen bei den Stakeholdern auf.
• Ethische AIFrameworks: Integrierte Tools zur Erkennung und Minderung von Vorurteilen, zur Gewährleistung von Fairness und zur Förderung einer verantwortungsvollen AI-Entwicklung im Einklang mit organisatorischen Werten und gesellschaftlichen Erwartungen sind unerlässlich.
• Compliance-Überwachung: Die automatisierte Verfolgung der Modellentwicklung und -implementierung ist erforderlich, um die gesetzlichen Anforderungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in anderen regulierten Sektoren mit Dokumentation für Auditoren zu erfüllen.

Diese Governance-Funktionen helfen Unternehmen dabei, Innovation und Verantwortung in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass AIInitiativen mit den organisatorischen Werten und gesetzlichen Anforderungen ausgerichtet bleiben und gleichzeitig potenzielle Risiken mindern.

Arten von AIDatenplattformen

Das Bereitstellungsmodell für Ihre AIDatenplattform ist eine strategische Entscheidung, die sich auf alles von der Daten-Governance und -Sicherheit bis hin zur Kostenstruktur und -performance auswirkt. Unternehmen müssen ihre spezifischen Anforderungen, ihre bestehende Infrastruktur und ihre zukünftigen Ziele sorgfältig abwägen, wenn sie den Ansatz auswählen, der am besten zu ihren AI-Zielen passt.

Cloud-basierte AI-Plattformen

Cloud-basierte AI-Plattformen werden auf Public-Cloud-Services gehostet und bieten Zugriff auf AI-Tools und -Infrastrukturen, ohne dass erhebliche lokale Investitionen erforderlich sind. Zu den wichtigsten Angeboten gehören Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker und andere Cloud-native Lösungen.

Vorteile:

• Schnelle Bereitstellungsfunktionen: Beschleunigen Sie die Wertschöpfungszeit mit vorkonfigurierten Umgebungen und Tools, die in Minuten statt Monaten bereitgestellt werden können
• Dynamische Skalierbarkeit: Einfache Erweiterung oder Vertragsvergabe von Ressourcen auf der Grundlage aktueller Anforderungen und Bezahlung nur für das, was Sie nutzen
• Geringeres Infrastrukturmanagement: Eliminieren Sie die operative Belastung durch die Wartung physischer Hardware und zugrunde liegender Systeme

Überlegungen:

• Anforderungen an die Datenhoheit: Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kann einschränken, wo sensible Daten gespeichert und verarbeitet werden können.
• Auswirkungen auf die Netzwerklatenz: Die Performance kann durch die Datenübertragungsgeschwindigkeit zwischen Ihren Einrichtungen und Cloud-Rechenzentren beeinträchtigt werden.
• Langfristige Kostenanalyse: Während die Anlaufkosten niedriger sind, können die kumulierten Ausgaben im Laufe der Zeit die lokalen Alternativen für stabile, hoch ausgelastete Workloads übersteigen.

Cloud-Plattformen eignen sich hervorragend für Unternehmen, die eine schnelle Bereitstellung, variable Workloads oder ohne bestehende Investitionen in eine spezialisierte AIInfrastruktur wünschen.

Lokale AI-Plattformen

Lokale AI-Plattformen werden in den eigenen Rechenzentren eines Unternehmens bereitgestellt und bieten maximale Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Diese Lösungen umfassen eine speziell entwickelte AI-Infrastruktur wie NVIDIA DGX-Systeme in Kombination mit Hochleistungs-Storage, der oft als Teil einer zertifizierten Architektur implementiert wird.

Vorteile:

• Vollständige Datenkontrolle und -hoheit: Die physische Verwahrung sensibler Daten aufrechterhalten und gesetzliche und Compliance-Anforderungen erfüllen
• Anpassbare Sicherheitsprotokolle: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, die auf bestimmte Unternehmensrichtlinien zugeschnitten sind
• Vorhersehbare Performance-Metriken: Eliminieren Sie die Variabilität, die durch gemeinsame Infrastruktur und Internetverbindung entsteht

Überlegungen:

• Erhebliche Anfangsinvestitionen: Höhere Vorabinvestitionen für spezialisierte Hardware und Software
• Laufende Wartungsanforderungen: Bedarf an spezialisiertem Fachwissen zur Wartung und Optimierung der Infrastruktur
• Skalierbarkeitsplanung: Die Erweiterung erfordert die Prognose zukünftiger Anforderungen und die Bereitstellung in diskreten Schritten.

Lokale Plattformen sind ideal für Unternehmen mit strengen Sicherheitsanforderungen, stabilen und vorhersehbaren AI-Workloads oder erheblichen Investitionen in Rechenzentren.

Hybride AI-Plattformen

Hybride Ansätze kombinieren Elemente sowohl der Cloud- als auch der lokalen Bereitstellung und ermöglichen es Unternehmen, Workloads basierend auf bestimmten Anforderungen in die am besten geeignete Umgebung zu platzieren.

Vorteile:

• Flexible Workload-Verteilung: Führen Sie Entwicklung und Tests in der Cloud durch, während Sie die Produktionsinferenz lokal beibehalten oder umgekehrt
• Optimierte Ressourcennutzung: Nutzen Sie lokale Lösungen für Baseline-Anforderungen und die Cloud für Spitzenanforderungen oder spezielle Workloads
• Verbesserte Disaster Recovery-Funktionen: Schaffen Sie Redundanz über Umgebungen hinweg, um die Geschäftskontinuität zu verbessern

Überlegungen:

• Komplexe Orchestrierungsanforderungen: Ein ausgeklügeltes Management von Workflows über Umgebungen hinweg ist erforderlich.
• Einheitliche Management-Tools: Konsistente Überwachung und Verwaltung über die gesamte Hybridinfrastruktur hinweg ist von entscheidender Bedeutung
• Herausforderungen bei der Datensynchronisierung: Es kann schwierig sein, konsistente Datensätze umgebungsübergreifend zu gewährleisten und gleichzeitig die Übertragungskosten zu minimieren.

Hybrid-Plattformen bieten die größte Flexibilität, erfordern aber ausgeklügeltere Managementfunktionen, um Ressourcen umgebungsübergreifend effektiv zu koordinieren.

Geschäftsvorteile und ROI von AIDatenplattformen

Während die technischen Fähigkeiten von AIDatenplattformen beeindrucken, liegt ihr ultimativer Wert in den konkreten Geschäftsergebnissen, die sie ermöglichen. Unternehmen, die robuste AIPlattformen implementieren, erzielen erhebliche Erträge über mehrere Dimensionen hinweg:

Operational Excellence durch Automatisierung

AI-Datenplattformen automatisieren zeitaufwendige Prozesse über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass sich Teams auf Innovation statt auf das Infrastrukturmanagement konzentrieren können:

• Beschleunigte Datenvorbereitung: Was früher Wochen der manuellen Bereinigung und Transformation erforderte, kann mit automatisierten Datenpipelines innerhalb von Stunden erreicht werden.
• Optimierte Modellentwicklung: AutoML-Funktionen reduzieren die Notwendigkeit manueller Hyperparameter-Abstimmung und Modellauswahl und verkürzen die Entwicklungszyklen.

Ein Einzelhandelsunternehmen, das beispielsweise eine AIPlattform für die Bestandsverwaltung implementiert, kann menschliche Fehler reduzieren und gleichzeitig die Bestandsgenauigkeit verbessern, was sich sowohl auf die betriebliche Effizienz als auch auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.

Finanzielle Optimierung

Die finanziellen Auswirkungen von AIPlattformen gehen über die einfache Kostensenkung hinaus bis hin zu grundlegenden Änderungen bei der Ressourcenzuweisung:

• Senkung der Infrastrukturkosten: Cloud-basierte und verbrauchsbasierte Modelle eliminieren eine Überversorgung, während zentralisierte Plattformen die redundante Infrastruktur reduzieren.
• Effizienz des Teams: Datenwissenschaftler verbringen weniger Zeit mit dem Infrastrukturmanagement und mehr Zeit mit hochwertigen Analysen und Modellentwicklungen.

Finanzdienstleistungsunternehmen, die AI-Plattformen zur Betrugserkennung einsetzen, verzeichnen in der Regel eine Reduzierung von 40 % bis 60 % bei falsch positiven Ergebnissen im Vergleich zu herkömmlichen regelbasierten Systemen, wodurch die Untersuchungskosten drastisch gesenkt und gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessert wird.

Innovationsbeschleunigung

Durch die Verringerung technischer Hindernisse und die Rationalisierung von Workflows ermöglichen AI-Plattformen es Unternehmen, ungehinderter zu experimentieren und Innovationen schneller auf den Markt zu bringen:

• Schnelles Prototyping: Datenwissenschaftler können Hypothesen schnell testen und Modelle ohne langwierige Einrichtungs- oder Beschaffungsprozesse iterieren.
• Demokratisierte AIFunktionen: Dank Low-Code-/No-Code-Schnittstellen können Domain-Experten AI-Lösungen ohne fundiertes technisches Fachwissen entwickeln.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung

Trotz ihres transformativen Potenzials umfasst die Implementierung von AIDatenplattformen die Bewältigung erheblicher Herausforderungen. Unternehmen, die diese Hindernisse erfolgreich überwinden, sind besser positioniert, um den vollen Wert ihrer AIInvestitionen zu realisieren.

Datenqualität und -management

Das Sprichwort „Garbage-in, Garbage-out“ gilt akut für AI-Systeme und macht die Datenqualität zu einem grundlegenden Anliegen:

• Herausforderung: Fragmentierte, inkonsistente oder verzerrte Daten führen zu unzuverlässigen AI-Modellen und fehlerhaften Erkenntnissen.
• Lösung: Implementieren Sie robuste Data-Governance-Richtlinien, die Datenqualität, Vollständigkeit und Konsistenz quellenübergreifend sicherstellen.

Unternehmen sollten Plattformen auf der Grundlage ihrer Datenmanagementfunktionen bewerten, einschließlich der Unterstützung für die Verfolgung der Datenlinie, der automatisierten Qualitätsbewertung und der Integration in bestehende Data-Governance-Frameworks.

Talent- und Kompetenzlücke

Der Mangel an AITalenten bleibt ein erhebliches Hindernis für eine erfolgreiche Implementierung:

• Herausforderung: Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und AISpezialisten übersteigt das Angebot bei weitem und führt zu Schwierigkeiten bei der Rekrutierung und Bindung.
• Lösung: Entwickeln Sie interne Talente durch Schulungsprogramme und nutzen Sie gleichzeitig Plattformen mit Automatisierung und Hilfsfunktionen.

Suchen Sie nach Plattformen, die umfassende Dokumentation, Schulungsressourcen und Support-Services bieten, um das Onboarding und die Entwicklung von Teams zu beschleunigen.

Plattform-Auswahlkriterien

Da zahlreiche Optionen verfügbar sind, erfordert die Auswahl der richtigen AIPlattform einen systematischen Bewertungsprozess:

1. Skalierbarkeit: Kann die Plattform mit Ihren AIZielen wachsen, sowohl in Bezug auf das Datenvolumen als auch auf die Modellkomplexität?
2. Benutzerfreundlichkeit: Bietet die Plattform geeignete Schnittstellen für verschiedene Benutzertypen in Ihrem Unternehmen?
3. Integration: Wie nahtlos wird sich die Plattform mit Ihrem vorhandenen Technologie-Stack verbinden?
4. Gesamtbetriebskosten: Über die Erstlizenzierung hinaus, was sind die langfristigen Kosten für Storage, Computing, Wartung und Skalierung?

AIPlattformen von morgen

Die AIPlattform-Landschaft entwickelt sich weiterhin schnell weiter, wobei mehrere wichtige Trends die zukünftige Entwicklung prägen:

Generative AIIntegration

Die bahnbrechenden Funktionen generativer AI-Modelle werden in AIPlattformen für Unternehmen integriert:

• Content-Generierung: Funktionen zum Erstellen von Text, Bildern und anderen Medien auf Basis natürlicher Sprachaufforderungen
• Abruf-augmentierte Generation (RAG): Kombination großer Sprachmodelle mit Wissensdatenbanken für Unternehmen für kontextrelevante Antworten

Verbesserte Governance und verantwortungsvolle AI

Mit zunehmender Verbreitung von AI integrieren Plattformen erweiterte Governance-Funktionen wie automatisierte Dokumentation, kontinuierliche Fairness-Überwachung und Tools zur Automatisierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

KIAIErfolg mit der richtigen Grundlage vorantreiben

Der Weg von AI-Experimenten zur unternehmensweiten Implementierung hängt entscheidend von der Infrastrukturgrundlage ab. AIDatenplattformen haben sich von technischen Tools zu strategischen Assets entwickelt, die es Unternehmen ermöglichen, AIInitiativen zu skalieren und messbare geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.

Die richtige AI-Datenplattform gleicht sofortige betriebliche Anforderungen mit langfristigen strategischen Zielen ab. Sie bietet die Skalierbarkeit, um mit Ihren AIZielen zu wachsen, die Integrationsfähigkeiten, um mit Ihren bestehenden Systemen in Verbindung zu treten, und die Governance-Funktionen, um eine verantwortungsvolle Implementierung sicherzustellen.

Für Unternehmen, die das volle Potenzial von AI voll ausschöpfen möchten, sind Infrastrukturentscheidungen wichtig. Hochleistungsfähige, skalierbare Storage-Lösungen wie Pure Storage® FlashBlade® wurden speziell für die Anforderungen von AI-Workloads entwickelt und bieten die Performance, Skalierbarkeit und Effizienz, die für moderne AIPlattformen erforderlich sind. KI-fähige Infrastruktur wie AIRI® kombinieren Storage, Computing und Networking in vorab validierten Architekturen, die die Wertschöpfung beschleunigen und gleichzeitig das Implementierungsrisiko senken.

Während AI von aufkommender Technologie zu geschäftsnotwendigen Technologien entwickelt, werden die Unternehmen, die erfolgreich sind, diejenigen sein, die auf robusten, zukunftsfähigen Grundlagen aufbauen. Wenn Sie die wichtigsten Funktionen, Bereitstellungsoptionen und Implementierungsüberlegungen kennen, die in diesem Leitfaden beschrieben sind, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen heute und morgen für den KIAIErfolg positionieren.

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