In der künstlichen Intelligenz (KI) werden die Anforderungen an das Datenfundament von Unternehmen entscheidender denn je. Die technologische Exzellenz und Datenqualität bilden das Rückgrat für den Erfolg von KI-Anwendungen. Eine Balance der technischen und organisatorischen Elemente sollte den Technik-Stack ausmachen, um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden.

Die Basis für einen zukunftsfähigen Technik-Stack ist zweifellos die technische Exzellenz. Ein Technologie-Stack bezeichnet alle Technologien, Programmiersprachen, Frameworks und Tools, die ein Unternehmen oder ein Entwicklerteam nutzt, um Anwendungen und Dienste zu entwickeln, zu betreiben und zu warten.

Hierbei sind nicht nur leistungsstarke Hardware und fortschrittliche Algorithmen entscheidend, sondern auch die Integration von modernen Softwarearchitekturen. Cloud-Computing, Edge-Computing und skalierbare Dateninfrastrukturen sind essenzielle Bestandteile, um die enorme Rechenleistung für komplexe KI-Berechnungen sicherzustellen.

Ein weiterer Schlüsselaspekt ist die Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher ist eine durchdachte Datenstrategie von großer Bedeutung. Daten müssen nicht nur in ausreichender Menge vorhanden sein, sondern auch von hoher Qualität und repräsentativ für die Problemstellung, die die KI lösen soll.
 

Technik-Stack für KI-Einsatz

Der ideale Technik-Stack für KI-Einsatz und -Anwendungen hängt von den spezifischen Anforderungen ab, aber typischerweise umfasst er Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch für maschinelles Lernen, scikit-learn für klassisches ML, und OpenCV für Computer Vision. Für verteilte Verarbeitung sind Apache Spark und Hadoop relevant. Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud bieten umfangreiche Ressourcen und Dienste für das Training und die Bereitstellung von Modellen. Python ist oft die bevorzugte Programmiersprache. Datenbanken wie MongoDB oder Elasticsearch unterstützen die Verwaltung von Trainingsdaten. Flask oder Django sind für die Entwicklung von KI-Anwendungen mit Web-Schnittstellen nützlich. Docker und Kubernetes erleichtern die Bereitstellung und Skalierung.

Flexibilität und Kontrolle

Die richtige Mischung aus Experimentierfeldern und Governance ist entscheidend. Einerseits müssen Organisationen Raum für kreative Experimente bieten, um innovative Lösungen zu entwickeln. Andererseits ist eine klare Governance erforderlich, um Datenschutz, Ethik und Compliance sicherzustellen. Flexibilität und Kontrolle müssen in einem ausgewogenen Verhältnis stehen, um den Spagat zwischen Innovation und Verantwortung zu meistern.

In Bezug auf Flexibilität bedeutet dies, dass der Technik-Stack skalierbar und anpassungsfähig sein sollte, um den raschen Fortschritt in der KI-Landschaft mitzugehen. Gleichzeitig ist eine kontrollierte Umgebung erforderlich, um Risiken zu minimieren und die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten. 

Mit einer klar definierten Strategie kann der Übergang zu einem KI-gesteuerten Krankenhaus gelingen. Der Schwerpunkt muss auf einer Transformation liegen, die stets auf Datenschutz und Datensicherheit ausgerichtet ist und es Unternehmen ermöglicht, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen verantwortungsvoll voranzutreiben. Ein echtes KI-gesteuertes Haus kann zudem seine Prozesse optimieren, die „Customer“-Experience der Patientenversorgung verbessern und Nachhaltigkeitsziele erreichen. 

Die Antwort auf die Frage nach dem idealen Technik-Stack für KI liegt also in einer ausgewogenen Kombination aus technischer Exzellenz, Datenqualität, Flexibilität und Governance. Nur wenn diese Elemente harmonisch zusammenspielen, können Unternehmen die Chancen der KI optimal nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen meistern.

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz
Foto: Adobe Stock / Michael Traitov