Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der modernen Technologiewelt nicht mehr wegzudenken. Aber was steckt eigentlich hinter den smarten Algorithmen und intelligenten Systemen, die unser Leben zunehmend erleichtern? Die Antwort ist eine komplexe, vielschichtige Wertschöpfungskette mit zahlreichen Akteuren und Prozessen. Lasse uns einen Blick hinter die Kulissen werfen.
Die Schlüsselkomponenten der AI
Die KI-Wertschöpfungskette ist ein vielschichtiges Ökosystem aus Hardware, Cloud-Plattformen, Daten, Modellen, Software und Services. Erst das Zusammenspiel aller Komponenten ermöglicht innovative KI-Lösungen.
An der Basis: Hardware-Infrastruktur
Die Grundlage für leistungsstarke KI-Systeme bildet die Hardware. Hochmoderne Grafik-Prozessoren (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs) und andere spezielle Beschleuniger-Chips sind die Motoren, die die rechenintensiven KI-Modelle antreiben. Server, Cloud-Rechenzentren und Edge-Devices stellen die nötige Infrastruktur bereit.
Cloud Computing ist ein Schlüsselfaktor
Die enormen Rechenanforderungen für das Trainieren komplexer Modelle können nur in skalierbaren Cloud-Umgebungen bewältigt werden. Hyperscaler-Clouds von Anbietern wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten die Basis-Plattformen. Daneben gibt es spezialisierte Cloud-KI-Dienste wie Salesforce Einstein oder IBM Watson.
Fundament: Die KI-Grundmodelle
Darauf aufbauend entstehen die eigentlichen KI-Modelle. Große Sprach- und Multimodelle wie GPT, BERT oder DALL-E dienen als Fundament. Mittels maschinellem Lernen auf riesigen Datenmengen werden die komplexen neuronalen Netzwerke dieser Modelle trainiert. Machine Learning Ops (MLOps) stellt dafür Prozesse und Methoden bereit.
KI-Plattformen für Hosting und Optimierung
Die trainierten Grundmodelle müssen gehostet, optimiert und für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden. Dafür gibt es KI-Plattformen wie AI Platform as a Service (PaaS), Modellmanagement- und Monitoring-Lösungen. Erst hier werden nutzbare KI-Fähigkeiten für Unternehmen geschaffen.
Anwendungen und Services für die Nutzung
Auf dieser Ebene werden die KI-Funktionen in konkreten Anwendungen für Endnutzer realisiert. Ob Conversational AI, Computer Vision, datengestützte Analysen oder Automatisierung – intelligente Algorithmen integriert in Unternehmensanwendungen und Consumer Apps steigern Produktivität und Effizienz. Weitere Dienste wie Consulting und Implementierung komplettieren das Angebot.
Der kritische Faktor: Daten
Ein zentraler Baustein, der die gesamte Wertschöpfungskette der KI durchzieht, sind Daten. Riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus Online-Quellen, Systemen, Sensoren etc. müssen kontinuierlich gesammelt, aufbereitet, bereinigt und annotiert werden. Dieser Schritt der Datenbeschaffung und -vorbereitung ist die Basis für alle weiteren Prozesse.
Unterstützende Dienste und Komponenten
Zahlreiche weitere Akteuren sind in der Wertschöpfungskette tätig: Datenlieferanten und -annotatoren, KI-Modellanbieter, Beratungs- und Systemintegratoren, Governance- und Ethik-Instanzen und viele mehr. Nicht zu vergessen die Spezialisten für neuronale Architekturen und dedizierte KI-Chips sowie die Pioniere im Quantencomputing für KI.
Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Governance
In dieser vielschichtigen KI-Landschaft dürfen Aspekte wie Datenschutz, Cybersicherheit und Vertrauenswürdigkeit keinesfalls vernachlässigt werden. KI-Governance-Prozesse sind unabdingbar, um Risiken, Verantwortlichkeiten und ethische Prinzipien durchgängig entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu implementieren.
Die Wertschöpfungskette der KI ist alles andere als eine einfache, lineare Prozesskette. Es handelt sich um ein komplexes Ökosystem unterschiedlichster Komponenten und Akteure über mehrere verzahnte Ebenen hinweg. Nur das perfekte Zusammenspiel aller Elemente von der Hardware bis zu den Endanwendungen und unterstützenden Services ermöglicht leistungsfähige, vertrauenswürdige KI-Lösungen, die unseren Alltag und die Arbeitswelt nachhaltig smarter gestalten.