KI in Networking: So passen sich Unternehmen im Jahr 2025 an

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Künstliche Intelligenz (KI) hat in nahezu allen Branchen Einzug gehalten, auch in solchen, die traditionell nicht mit Technologie in Verbindung gebracht werden. Laut dem AI Index Report 2023 der Stanford University hat sich die Zahl der Unternehmen, die KI einsetzen, seit 2017 mehr als verdoppelt. KI in Netzwerken ist keine neue Anwendung, entwickelt sich aber rasant weiter. Im folgenden Artikel untersuchen wir, warum KI mehr als nur ein Trend ist – sie ist eine unverzichtbare IT Management Strategie. 

KI in Netzwerken 

KI in Netzwerken wird auch als automatisiertes Networking bezeichnet, da sie IT Prozesse wie Konfiguration, Tests und Bereitstellung optimiert. Das Hauptziel ist die Steigerung der Effizienz von Netzwerken und den sie unterstützenden Prozessen. Die Verwaltung der IT Infrastruktur ist heute aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung und der enormen Datenmengen komplexer denn je. KI in Netzwerken ist nur eine Möglichkeit für IT Manager und Führungskräfte, die Wettbewerbsfähigkeit, Sicherheit und Agilität ihrer Unternehmen sicherzustellen. 

Wer nutzt KI in der IT?

Vierzig Prozent der Unternehmen entwickeln eine KI Strategie, 42 Prozent haben bereits eine solche umgesetzt. IT Experten in den folgenden Branchen berichten am häufigsten von der Nutzung von KI in ihren Unternehmen: Medien, Energie, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Finanzdienstleistungen und Öl [1].

Wie wird KI in Netzwerken eingesetzt?

• Cybersicherheit: KI in der Cybersicherheit verbessert die Bedrohungserkennung und Reaktionszeit, indem sie die Parameter zur Identifizierung verdächtiger Muster und Verhaltensweisen erweitert. Sie kann auch für autonomes Scannen, Patchen und Systemupdates eingesetzt werden. 

• Datenanalyse: Unternehmen generieren täglich riesige Datenmengen, darunter Sicherheitsprotokolle mit wichtigen Informationen zur Netzwerkintegrität, zum Nutzerverhalten und zur Anomalieerkennung. KI kann historische Daten analysieren, um Möglichkeiten für vorausschauende Wartung zu identifizieren und Ergebnisse für eine einfachere Überprüfung zu visualisieren. 

• Leistungsüberwachung: KI in Netzwerken kann zur kontinuierlichen Überwachung der Benutzererfahrung eingesetzt werden. Durch die ständige Analyse von Netzwerkdaten kann KI Leistungseinbußen vorhersagen, verhindern und erkennen.

• Intelligentes Routing und Skalierung: Ein KI optimiertes Netzwerk kann Lasten ausgleichen und die Ressourcenzuweisung optimieren, um Netzwerküberlastungen und Latenzen durch hohen Datenverkehr zu reduzieren. 

Vorteile und Herausforderungen einer KI Netzwerkstrategie

So halten Sie Ihr Unternehmen aktuell und wettbewerbsfähig

Studien zum Return on Investment (ROI) von KI in Netzwerken zeigen, dass 42 Prozent der IT Experten weltweit dank Automatisierungstools und -software Zeit sparen [1]. Die Implementierung von KI in Netzwerken erfolgt aus mehreren Gründen schrittweise. Insbesondere müssen Unternehmen ihre Datenmanagement Techniken verbessern, um KI sinnvoll einsetzen zu können. Die nächsten Abschnitte erläutern, warum diese Art der digitalen Transformation mehr als nur Technologie erfordert. 

KI Strategie

Die Netzwerkanforderungen ändern sich mit den Fortschritten in der KI und Machine Learning Technologie rasant. Obwohl der Einsatz von KI ein entscheidender Schritt zur Modernisierung Ihres Unternehmens ist, müssen Sie Ihre bestehende Infrastruktur und Protokolle überprüfen, um eine umfassende Lösung zu finden. Beachten Sie bei der Planung Ihrer Migration zu KI im Netzwerk Folgendes:

• Aktueller Ansatz Ihres Unternehmens zur Datenerfassung und -verwaltung: Stellen Sie vor der Implementierung einer KI Lösung sicher, dass Ihr Unternehmen über Systeme verfügt, die große Mengen vielfältiger, hochwertiger und strukturierter Daten erfassen und verarbeiten können. Bewerten Sie Ihre Datenbereitschaft, indem Sie Schwachstellen in Ihrem System identifizieren, z. B. wo die Standortverarbeitung stattfindet oder wie lange Edge Geräte für die Datenerfassung benötigen. Da sich künstliche Intelligenz im Laufe der Zeit anhand der bereitgestellten Daten selbst trainiert, kann ihre Ausgabe nur so präzise sein wie die Eingabe. Je mehr hochwertige Daten Ihr Unternehmen der KI zur Verfügung stellen kann, desto intelligenter wird sie. 

• Skalierbarkeitspläne oder -anforderungen: Ein wesentlicher Vorteil automatisierter Netzwerke ist die Skalierbarkeit. KI kann dabei helfen, die Ressourcenzuweisung anzupassen, um eine optimale Netzwerkleistung aufrechtzuerhalten, wenn Ihr Unternehmen wächst oder neue Organisationsmitglieder hinzukommen. 

• Ziele und Leistungskennzahlen (KPIs): Ihre Pläne für die Implementierung von KI in Netzwerken sollten mit den übergeordneten Geschäftszielen Ihres Unternehmens übereinstimmen. Identifizieren Sie, wie KI den Wert steigern kann, indem Sie Unternehmensprioritäten wie Kostensenkung, Risikomanagement, Verbesserung des Nutzererlebnisses oder Prozessautomatisierung hervorheben. Die Festlegung quantifizierbarer Kennzahlen für diese Ziele kann Ihnen helfen, den Erfolg Ihrer KI Netzwerkstrategie zu messen und Ihre Initiative auf Kurs zu halten. 

Mitarbeiterschulung

Benutzerfreundliche KI Tools wie ChatGPT erleichtern Unternehmen die Einführung von KI in die Arbeitsabläufe ihrer Mitarbeiter. Studien zeigen jedoch, dass in Deutschland KI Schulungen nur in jedem achten Unternehmen angeboten werden [2]. Schulungen sind jedoch wichtig, um diese Tools effektiv nutzen zu können, Anpassung zu fördern und das Engagement zu stärken. Die Bereitschaft und Fähigkeit der Mitarbeiter Ihrer Organisation zur Anpassung sicherzustellen, ist ein Kernprinzip des Change Managements. 

Welche KI eignet sich am besten für Netzwerke ? So wählen Sie die richtigen KI Tools aus

Viele moderne Unternehmen setzen im täglichen Betrieb auf eine Kombination aus Anwendungen, Software, Hardware und Cloud Technologie. Bei der Auswahl einer KI Netzwerklösung ist es wichtig, die Kompatibilität im Auge zu behalten. Beispielsweise kann eine Cloud Infrastruktur mit hohem Benutzerverkehr andere Anforderungen stellen als lokale oder hybride Systeme für den internen Gebrauch. Darüber hinaus können bestimmte KI Modelle aufgrund ihrer Trainingsmethoden, Datenkennzeichnungstechniken und integrierten Metriken besser für bestimmte Branchen geeignet sein.

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Der Einsatz von KI in Netzwerken ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihr System anpassungsfähig, effizient und sicher vor KI-gestützten Cyberbedrohungen zu halten. Protokolle und Transparenz mit Ihrem IT Team sind jedoch wesentliche Säulen jeder digitalen Transformationsinitiative. Bereiten Sie Ihr Team mit einem zweiteiligen Plan auf den Erfolg vor: der technischen Umsetzung und einer umfassenden Mitarbeiterschulung. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau von KI Kompetenzen mit der Spezialisierung KI Grundlagen für jeden  von IBM auf Coursera. Sie erfahren mehr über KI, ihre Anwendungen und Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen.