KI-Infrastruktur: So lösen Firmen Engpässe

Künstliche Intelligenz entwickelt sich in vielen Unternehmen zu einem wichtigen Faktor für Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Der breite Einsatz von KI in Geschäftsprozessen stellt jedoch hohe Anforderungen an die IT. Genau dort entstehen häufig die größten Bremswirkungen.

Viele IT-Infrastrukturen wurden zu einer Zeit konzipiert, in der KI-Anwendungen keine zentrale Rolle spielten. Für Training, Inferenz, Echtzeitentscheidungen, Analysen, Computer Vision und autonome Workflows sind diese Umgebungen oft nur eingeschränkt geeignet. Die Folge: KI-Projekte lassen sich zwar starten, stoßen im produktiven Betrieb aber schnell an strukturelle Grenzen.

Wie der Datenzugriff KI-Projekte ausbremst

Ein zentraler Engpass liegt beim Zugriff auf Daten. KI-Modelle benötigen hochwertige Informationen und müssen diese schnell verarbeiten können. Gleichzeitig sind Unternehmen verpflichtet, Daten gemäß gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO zu verwalten und zu übertragen. In der Praxis stehen dem häufig Datensilos entgegen. Hinzu kommen ältere Speichersysteme, die nicht den Datendurchsatz liefern, der für das Training komplexer Modelle erforderlich ist. Moderne Datenplattformen sollen dieses Problem lösen, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidieren, hohe Datendurchsätze ermöglichen und optimierte Zugriffspfade bereitstellen. So können Training und Inferenz von KI-Modellen mit der notwendigen Geschwindigkeit erfolgen.

Rechenressourcen geraten unter Druck

Der produktive KI-Einsatz ist in vielen Fällen rechenintensiv. Zwar trainieren nur wenige Unternehmen große Sprachmodelle vollständig selbst. Viele setzen KI jedoch für Echtzeitentscheidungen, Analysen, Computer Vision oder zunehmend autonome Workflows ein. Wenn diese KI-Aufgaben mit bestehenden Geschäftsanwendungen um dieselben Ressourcen konkurrieren, leidet die Leistung. Dell Technologies verweist auf spezielle Infrastrukturen mit beschleunigter Rechenleistung. Sie sollen gemischte Workloads effizient unterstützen, priorisierten Zugriff auf Ressourcen ermöglichen und die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit optimieren. Damit können KI-Anwendungen mit hoher Leistung betrieben werden.

Warum das Netzwerk zum Nadelöhr werden kann

KI-Anwendungen benötigen robuste Netzwerke, um große Datenmengen zwischen Speichern, Verarbeitungseinheiten und Endbenutzern zu übertragen. Ein langsames oder unzuverlässiges Netzwerk kann zu erheblichen Engpässen führen. Das wirkt sich nicht nur auf die technische Leistung aus, sondern kann auch Mitarbeiter und Kunden frustrieren. Erforderlich ist eine schnelle Netzwerkstruktur mit geringer Latenz. Solche Infrastrukturen verbinden hohe Bandbreiten, stabile Verbindungen und optimierte Kommunikationsprotokolle mit KI-optimierten Funktionen und Traffic-Priorisierung. Dadurch lassen sich große Datenmengen in Echtzeit übertragen und KI-Anwendungen zuverlässiger betreiben.

Bereitstellung und Verwaltung bleiben komplex

Eine weitere Hürde entsteht, wenn KI-Modelle aus Entwicklungs- und Testumgebungen in den produktiven Betrieb überführt werden. Viele IT-Teams stehen dabei vor komplexen Aufgaben: Ressourcen müssen bereitgestellt, Softwareabhängigkeiten verwaltet und Anwendungen skaliert werden. Ursache sind häufig starre und manuell konfigurierte Umgebungen. Moderne Software-Stacks und Automatisierungstools können hier unterstützen. Sie ermöglichen eine schnellere Bereitstellung, einfachere Verwaltung und bedarfsgerechte Skalierung von KI-Anwendungen. Validierte Blueprints, katalogbasierte Ansätze und orchestrierte Automatisierungen reduzieren manuelle Konfigurationsschritte, richten Abhängigkeiten automatisch ein und konfigurieren Infrastrukturkomponenten konsistent.

Wie Unternehmen KI skalierbar aufstellen

Auch kleine KI-Projekte benötigen einen klaren Entwicklungspfad. Denn wenn die Infrastruktur nur für den ersten Anwendungsfall ausgelegt ist, wird die spätere Ausweitung schwierig. Ohne kosteneffiziente Skalierungsstrategie kann bereits der Übergang vom Pilotprojekt zum breiteren Unternehmenseinsatz hohe Investitionen und umfangreiche Umbauten erfordern. Dell Technologies empfiehlt deshalb eine skalierbare, modulare Architektur. Sie erlaubt es Unternehmen, KI-Ressourcen schrittweise zu erweitern und erfolgreiche Projekte im Unternehmen zu wiederholen, ohne die komplette Infrastruktur neu aufsetzen zu müssen. „KI braucht nicht nur Algorithmen und Daten, sondern auch eine leistungsstarke und agile Grundlage“, erklärt Christian Scharrer, Enterprise Architect und CTO Ambassador bei Dell Technologies. „Die Investition in eine moderne, zielgerichtete Infrastruktur ist eine Investition in die Zukunft. Sie stärkt die IT-Teams, vereinfacht komplexe Abläufe und schafft die Voraussetzung dafür, dass KI ihre Versprechen einlösen kann.“

Quelle: Dell