Probleme mit ESG-Zielen

KI überfordert Infrastruktur der Unternehmen

Jürgen Hill ist Chefreporter Future Technologies bei der COMPUTERWOCHE. Thematisch befasst sich der studierte Diplom-Journalist und Informatiker derzeit mit aktuellen IT-Trendthemen wie KI, Quantencomputing, Digital Twins, IoT, Digitalisierung etc. Zudem verfügt er über einen langjährigen Background im Bereich Communications mit all seinen Facetten (TK, Mobile, LAN, WAN). 
Über die rechtlichen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI wird oft diskutiert. Doch für viele Unternehmen drückt der Schuh noch an anderer Stelle: AI ist eine Challenge für die Infrastruktur.
Die Anforderungen der KI an die IT-Infrastruktur werden oft unterschätzt.
Die Anforderungen der KI an die IT-Infrastruktur werden oft unterschätzt.
Foto: Gorodenkoff - shutterstock.com

Unternehmen, die KIKI nutzen wollen, sehen sich häufig mit zwei oft vergessenen Herausforderungen konfrontiert: Die hohen Anforderungen an die IT-Umgebung und der stellenweise überraschend stark steigenden Strombedarf für den KI-Betrieb. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Der Frage, auf welche Hürden Unternehmen bei der Einführung von KI stoßen, geht die Studie "Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption" nach. Sie wurde von Pure Storage in Zusammenarbeit mit Wakefield Researchdurchgeführt. Im Zuge der Studie wurden unter anderem 100 IT-Einkäufer in Deutschland befragt.

KI und die Umweltziele

Die Studie zeigt unter anderem, wie wichtig es ist, die Dateninfrastruktur neu zu bewerten, damit Unternehmen wirklich von den KI-Vorteilen profitieren können. Ferner gilt es, die Energiekosten im Rahmen zu halten und die Umweltziele der Unternehmen trotz KI-Einführung zu erreichen.

Wie unvorhergesehen der Energiebedarf der KI die Unternehmen trifft, zeigt eine Zahl aus der Studie: 67 Prozent der IT-Einkäufer waren nicht vollständig auf die Energieanforderungen von KI vorbereitet.

Herausforderung Stromverbrauch

Doch der Energieverbrauch ist nur eine der Herausforderungen die eine KI-Einführung mit sich bringt. 77 Prozent der befragten Unternehmen halten eine Aufrüstung ihres Datenmanagements in irgendeiner Form für erforderlich. Zu den spezifischen Upgrades gehören dabei: Datenmanagement-Tools (48 Prozent), Datenmanagementprozesse (55 Prozent) und die Datenspeicherinfrastruktur (47 Prozent).

Zudem, so die Studie, stellen die Unternehmen fest, dass eine KI-Einführung den Bedarf an Rechenleistung steigert. Bei 87 Prozent der Unternehmen, die KI eingeführt haben, sei der Bedarf an Rechenleistung erheblich gestiegen. Über die Hälfte (58 Prozent) hätte ihre Rechenleistung seit der Einführung von KI mindestens verdoppeln müssen. Im internationalen Durchschnitt liegt die Quote bei 46 Prozent (hierzu wurden 500 IT-Einkäufer in vier Ländern befragt).

Investment in Infrastruktur

Vor diesem Hintergrund haben fast alle (94 Prozent) befragten Unternehmen ihre IT-Infrastruktur bereits aktualisiert oder planen dies. 34 Prozent der Befragten in Deutschland gaben an, dass KI eine komplette Umgestaltung erfordert oder erfordern wird. Im internationalen Durchschnitt liegt die Quote bei 29 Prozent.

ESG-Ziele in Gefahr

Eine Entwicklung, die auch Auswirkungen auf die Nachhaltigkeitsziele der Unternehmen hat. So gaben 88 Prozent zu Protokoll, dass sie ihre ESG-Ziele infolge der Aufrüstung ihrer IT-Infrastruktur im Zusammenhang mit der KI-Einführung schwieriger erreichen werden.

Allerdings bekundeten 67 Prozent derjenigen, die bereits KI-Technologien eingeführt haben (oder dies in den nächsten zwölf Monaten planen)auch, dass sie in energieeffizientere Hardware investiert hätten oder investieren werden, um die ESG-Ziele zu erreichen.

Unter dem Strich verdeutlicht diese Studie, dass die Einführung von KI für die Unternehmen weiterhin eine Herausforderung bleibt, trotz aller Fortschritte in Sachen KI-Tools und LLMs. Zudem wirft sie ein Licht auf eine bisher im Rahmen der AI-Diskussion kaum beachtete Seite: Die Auswirkungen der KI auf Infrastruktur und ESG-Ziele.

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