Was ist eine AIStrategie? Aufbau einer effektiven AIRoadmap

Künstliche Intelligenz (AI) hat sich zu einem Schlagwort entwickelt, das zu einem wichtigen Faktor für die Geschäftstransformation geworden ist. Für Unternehmen in allen Branchen geht es bei einer AI-Strategie nicht nur darum, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, sondern auch darum, in einer zunehmend AI-gesteuerten Welt ein langfristiges Überleben sicherzustellen. 

Eine AI-Strategie dient als Roadmap Ihres Unternehmens, um die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Es handelt sich um ein umfassendes Framework, das AIInitiativen mit Ihren Geschäftszielen, organisatorischen Fähigkeiten und zukünftigen Zielen in Einklang bringt. Unternehmen, die AI ohne eine zusammenhängende Strategie implementieren, stehen oft vor erheblichen Herausforderungen: isolierte Projekte, die nicht skaliert werden können, Datenqualitätsprobleme, Talentlücken und Infrastrukturbeschränkungen.

Das Geschäftsszenario für AIStrategie

Eine formale AIStrategie bietet die Struktur und Richtung, die erforderlich sind, um vielversprechende Technologien in greifbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln.

Wettbewerbsdifferenzierung vorantreiben

Unternehmen mit gut umgesetzten AI-Strategien erhalten auf dem heutigen datengesteuerten Markt erhebliche Vorteile. Die Auswirkungen sind messbar: Laut einer Umfrage der Bank of America könnten Unternehmen mit ausgereiften AI-Strategien in den nächsten fünf Jahren eine um 2 % höhere operative Gewinnmarge verzeichnen, was etwa 55 Milliarden US-Dollar an jährlichen Kosteneinsparungen entspricht.

Überlegen Sie, wie AI den Kerngeschäftsbetrieb transformiert: vorausschauende Wartungssysteme, die Ausfallzeiten von Geräten reduzieren, intelligente Lieferketten, die die Inventarkosten senken und gleichzeitig die Verfügbarkeit verbessern, und Kundenservicelösungen, die gleichzeitig die Kosten senken und die Zufriedenheit steigern.

Mehr als Effizienz: Neue Wertschöpfung

Während die Kostensenkung überzeugend bleibt, konzentrieren sich die erfolgreichsten AIStrategien gleichermaßen auf die Wertschöpfung:

• Innovationsbeschleunigung: Eine Studie der Harvard Business School ergab, dass KIAIAnwender durchschnittlich 12,2 % mehr Aufgaben und 25,1 % schneller erledigten.
• Operative Exzellenz: In derselben Studie der Harvard Business School produzierten Berater, die AI einsetzten, Arbeiten, die im Vergleich zu einer Kontrollgruppe um mehr als 40 % höher waren. Eine MIT-Studie ergab, dass Mitarbeiter, die ChatGPT nutzen, Aufgaben 40 % schneller und mit 18 % höherer Ausgabequalität erledigt haben.
• Effektive Ressourcenbeschaffung: Ein Bericht des Stanford AI Index zeigt, dass die Kosten für AI-Hardware jährlich um 30 % gesunken sind, mit einer Verbesserung der Energieeffizienz um 40 %.
• Neue Einnahmequellen: AI ermöglicht völlig neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle.
• Verbesserte Kundenerfahrungen: Personalisierungs-Engines steigern Zufriedenheit und Loyalität.
• ROI-Realitätsprüfung: Die Umfrage von BCG aus dem Jahr 2025 ergab, dass führende Unternehmen erwarten, einen 2,1-mal höheren ROI für ihre AI-Initiativen zu erzielen als ihre Mitbewerber, wobei sich diese Führungskräfte auf durchschnittlich 3,5 strategische Anwendungsfälle im Vergleich zu 6,1 für andere Unternehmen konzentrieren.

Wichtige Komponenten einer effektiven AIStrategie

Eine erfolgreiche AIStrategie erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der mehrere kritische Komponenten integriert:

Geschäftsausrichtung

Die stärksten AIStrategien beginnen mit der Kerngeschäftsstrategie des Unternehmens. AIInitiativen sollten direkt an bestimmte Geschäftsziele gebunden sein, sei es die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Optimierung des Betriebs oder die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Diese Abstimmung stellt sicher, dass AIInvestitionen einen bedeutenden Beitrag zu den Unternehmenszielen leisten.

Datenmanagement-Grundlage

Daten bilden den Kern der KI. Eine solide Datenmanagementgrundlage umfasst:

• Data-Governance-Frameworks, die Qualität, Sicherheit und Compliance sicherstellen
• Dateninfrastruktur, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten im großen Maßstab verarbeiten kann
• Datenintegrationsfunktionen, die unterschiedliche Quellen für eine einheitliche Ansicht verbinden

Unternehmen müssen ihre aktuelle Datenlandschaft bewerten, Lücken erkennen und Strategien entwickeln, um sie zu beheben.

Technologieinfrastruktur

AIWorkloads stellen besondere Anforderungen an die Computerinfrastruktur. Sie benötigen erhebliche Rechenleistung für Modelltraining, Storage mit niedriger Latenz für die Datenvorbereitung und skalierbare Ressourcen, um Entwicklungs- und Produktionsumgebungen zu unterstützen.

Zu den wichtigsten Überlegungen zur Infrastruktur gehören für AI-Workloads optimierte Rechenressourcen, leistungsstarke Storage-Lösungen, Bereitstellungsoptionen in lokalen und Cloud-Umgebungen und Orchestrierungsfunktionen für die Verwaltung von Workflows.

Talent und Organisation

Selbst bei perfekten Daten und perfekter Infrastruktur hängt der AIErfolg letztlich von Menschen ab. Unternehmen müssen ihre aktuellen Fähigkeiten bewerten, Qualifikationslücken erkennen und Strategien zum Aufbau oder Erwerb von AI-Expertise entwickeln, sei es durch die Schaffung funktionsübergreifender Teams, die Weiterbildung bestehender Mitarbeiter oder die Partnerschaft mit externen Experten.

Ethisches Framework und Governance

Da AI immer wichtigere Entscheidungen beeinflusst, müssen Unternehmen klare ethische Richtlinien und Governance-Strukturen festlegen. Verantwortungsvolle AIPraktiken schützen vor Reputationsschäden, regulatorischen Strafen und einem Verlust des Kundenvertrauens.

Aufbau Ihrer AIStrategie

Der folgende Ansatz bietet einen praktischen Rahmen für die Entwicklung einer umfassenden AIStrategie:

1. Aktuelle Fähigkeiten bewerten

Führen Sie eine gründliche Bewertung der AI-Bereitschaft Ihres Unternehmens durch, indem Sie Folgendes untersuchen:

• Datenbestände: Welche Daten erfassen Sie derzeit? Ist sie für potenzielle AIAnwendungsfälle zugänglich und relevant?
• Technologieinfrastruktur: Unterstützt Ihre bestehende Infrastruktur AIWorkloads?
• Talent und Fähigkeiten: Welche AI-bezogene Expertise gibt es in Ihrem Unternehmen?
• Organisationsbereitschaft: Gibt es Unterstützung durch Führungskräfte für AIInitiativen?

2. Klare Ziele definieren

KIAIInitiativen sollten von bestimmten Geschäftszielen vorangetrieben werden. Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um Ziele wie die Verbesserung der betrieblichen Effizienz, die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Beschleunigung von Innovationen zu identifizieren. Definieren Sie für jedes Ziel messbare KPIs, um den Fortschritt zu verfolgen und den Wert zu demonstrieren.

3. Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren

Identifizieren Sie potenzielle AIAnwendungsfälle, die dabei helfen könnten, Ihre Ziele zu erreichen. Priorisieren Sie sie anhand einer Matrix für Geschäftswert und Machbarkeit, die potenzielle Auswirkungen, technische Komplexität, Datenverfügbarkeit und organisatorische Bereitschaft berücksichtigt. Konzentrieren Sie sich zunächst auf schnelle Erfolge (hoher Wert, hohe Machbarkeit) und bauen Sie gleichzeitig Fähigkeiten für komplexere Chancen auf.

4. Eine Datenstrategie entwickeln

Erstellen Sie eine Datenstrategie, die die Anforderungen an Erfassung, Storage, Governance und Integration für Ihre priorisierten Anwendungsfälle erfüllt. Viele Unternehmen finden ihre bestehende Dateninfrastruktur für AI-Workloads, die Storage-Lösungen mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz erfordern, unzureichend.

5. Eine Technologiearchitektur entwickeln

Entwerfen Sie eine Architektur, die Rechenressourcen, Storage-Infrastruktur, Bereitstellungsoptionen und AIPlattformen/-Tools berücksichtigt. Ihre Architektur sollte flexibel genug sein, um klein anzufangen, aber mit zunehmendem Wachstum Ihrer AIInitiativen skalierbar sein.

6. Eine Implementierungs-Roadmap erstellen

Entwickeln Sie eine detaillierte Roadmap, die einen phasenweisen Ansatz, die Ressourcenzuweisung, den Zeitplan, die Governance-Struktur und den Änderungsmanagementplan umreißt. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre AIStrategie in konkrete Maßnahmen umgesetzt wird, anstatt theoretisch zu bleiben.

Überwindung gängiger Herausforderungen bei der AIStrategie

Selbst bei einem gut strukturierten Ansatz stehen Unternehmen bei der Implementierung von AI-Strategien häufig vor Hindernissen, darunter:

• Probleme mit der Datenqualität und der Zugänglichkeit: Implementieren Sie Data-Governance-Frameworks, implementieren Sie eine moderne Datenarchitektur und legen Sie Qualitätsmetriken und -überwachung fest.
• Talentengpässe und Qualifikationslücken: Entwickeln Sie eine mehrgleisige Talentstrategie, die Einstellung, Weiterbildung und Partnerschaften kombiniert; bauen Sie funktionsübergreifende Teams auf, die Fachwissen mit technischen Fähigkeiten verbinden.
• Engpässe bei der Infrastruktur: Implementieren Sie AI-optimierte Storage-Lösungen, berücksichtigen Sie eine speziell entwickelte Infrastruktur für Anwendungen mit hoher Priorität und legen Sie klare Performance-Metriken fest.
• Organisatorischer Widerstand: Sicheres Executive Sponsoring, frühzeitige Einbindung von Endbenutzern, Kommunikation des „Warums“ hinter AI-Initiativen und Beginn mit hochsichtbaren Pilotprojekten.
• Ethische Bedenken: Bei AI-Anwendungen können Vorurteile und Datenschutzprobleme auftreten. Legen Sie klare ethische Richtlinien fest und führen Sie regelmäßige Audits von AISystemen durch, um die Compliance sicherzustellen.

Erfolg der AIStrategie messen

Etablieren Sie ein umfassendes Mess-Framework in fünf Schlüsselkategorien:

1. Modellqualitätskennzahlen: Technische Performance von AIModellen (Genauigkeit, Präzision/Rückruf)
2. Systemkennzahlen: Betriebliche Performance der Infrastruktur (Durchsatz, Latenzzeit)
3. Adoptionskennzahlen: Wie umfassend KIAILösungen eingesetzt werden (Engagement, Zufriedenheit)
4. Operative Kennzahlen: Verbesserungen bei Geschäftsprozessen (Effizienz, Fehlerraten)
5. Kennzahlen zu geschäftlichen Auswirkungen: Verbindung zu strategischen Zielen (Umsatz, Kostensenkung)

Dieser multidimensionale Ansatz hilft dabei, nicht nur zu erkennen, ob AI einen Mehrwert bietet, sondern auch zu erkennen, warum sie in bestimmten Bereichen möglicherweise nicht ausreicht.

KI-fähige Infrastruktur

Selbst die ausgeklügeltste AIStrategie wird ohne die richtige Infrastrukturbasis ausfallen. Herkömmliche IT-Umgebungen wurden nicht für AI-Workloads entwickelt, die Folgendes erfordern:

• Hoher Durchsatz und geringe Latenz: Um riesige Datenmengen zu verarbeiten
• Paralleler Zugriff: Unterstützung gleichzeitiger Operationen über mehrere Rechenknoten hinweg
• Skalierbarkeit: Um wachsenden Datenmengen und immer komplexeren Modellen gerecht zu werden
• Einheitlicher Datenzugriff: Um strukturierte und unstrukturierte Daten nahtlos zusammenzuführen
• Einfache Bedienung: Um die Managementbelastung für IT-Teams zu verringern

Unternehmen stellen oft fest, dass die Infrastruktur zu einem Engpass wird, wenn sie AI vom Proof of Concept zur Produktion skalieren. Speziell entwickelte Lösungen für datenintensive Workloads können diese Herausforderungen bewältigen und gleichzeitig eine Grundlage für zukünftiges Wachstum schaffen.

Unterstützen Sie Ihre AIStrategie mit Pure Storage

Um das volle Potenzial von AI auszuschöpfen und eine effektive AI-Strategie umzusetzen, benötigen Unternehmen eine Infrastruktur, die den Anforderungen moderner AI-Workloads gerecht wird. Pure Storage bietet umfassende Lösungen, die speziell für AIInitiativen entwickelt wurden:

• AIRI®: KI-fähige Infrastruktur für nahtlose Skalierung
• FlashBlade®: Ultraschneller, skalierbarer Storage für AIWorkloads
• Portworx®: Container-nativer Storage für Cloud-native AI-Anwendungen
• Pure1® AIOps: AI-gesteuertes Infrastrukturmanagement

Durch Investitionen in KI-fähige Infrastruktur können Unternehmen sicherstellen, dass sie in der Lage sind, die Daten- und Verarbeitungsanforderungen von AI-Technologien zu erfüllen. Während sich die AI weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, die richtige Strategie und die richtigen Tools einzurichten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Strategie in Wettbewerbsvorteil verwandeln

Eine gut umgesetzte AI-Strategie ist nicht mehr optional, sondern eine Voraussetzung für den zukünftigen Geschäftserfolg. Durch den Fokus auf die oben beschriebenen Schlüsselkomponenten und die Nutzung der richtigen Infrastrukturlösungen können Unternehmen AIStrategien entwickeln und implementieren, die den echten Geschäftswert steigern. Ob es um die Verbesserung der Entscheidungsfindung oder die Senkung der Betriebskosten geht, eine gut umgesetzte AI-Strategie ist eine zukunftssichere Investition, die Unternehmen für einen langfristigen Erfolg positionieren wird.

Möchten Sie mehr über den Aufbau einer robusten AIInfrastruktur erfahren? Entdecken Sie AILösungen von Pure Storage und erfahren Sie, wie sie Ihre KIAIStrategieimplementierung beschleunigen können.