Wie Sie anhand von sechs Kriterien AIaaS-Anbieter bewerten

Warum AIaaS wählen?

AIaaS bietet einen kostengünstigen und nahtlosen Cloud-Zugriff auf vorgefertigte Datenmodelle, Analyse-Tools, integrative APIs und Support-Kanäle rund um die Uhr. Mit AIaaS können Benutzer experimentieren und zahlen nur für die wesentlichen Rechen- und Bereitstellungsressourcen, wodurch exorbitante Kosten und Verzögerungen im Zusammenhang mit der Beschaffung von KI-Hardware vermieden werden. Unternehmen können auch die Herausforderungen in Bezug auf IT-Kenntnisse vermeiden, und Ressourcen freisetzen, um andere Geschäfts- und IT-Initiativen zu verfolgen.

Folgenden Anwendungsfälle für Unternehmen sind vorstellbar:

• E-Commerce: Diese Unternehmen können KI-gestützte Bilderkennung für Produktempfehlungen und -suchen mithilfe von Computer Vision einsetzen, die visuelle Hinweise erkennt und Prozesse automatisiert.
• Sicherheit: Eine AIaaS-Plattform nutzt einzigartige Funktionen zur Erkennung von Eindringlingen, um Muster und Anomalien zu erkennen, Echtzeit-Netzwerkanalysen durchzuführen und sich dynamisch an Änderungen in der Infrastruktur anzupassen.
• Kundenservice: Unternehmen können KI-Chatbots trainieren, um auf Kundendienstanfragen aus verschiedenen Branchen zu reagieren. Diese Dienste erfordern Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und sind in hohem Maße auf die Datenerfassung für das Modelltraining und die Vorbereitung von Textdaten für die Erstellung von NLP-Algorithmen angewiesen.

Um den Erfolg der KI-Einführung sicherzustellen, müssen IT-Führungskräfte Implementierungsziele mit klaren Einführungsstrategien definieren, die die Kompatibilität zwischen den Fähigkeiten des Anbieters und der Kundeninfrastruktur genau bewerten. Durch die Zusammenarbeit mit Anbietern, die kontinuierlichen Support, Updates und Schulungen anbieten, kann ein Unternehmen seine KI-Implementierungen innovativ gestalten und im Laufe der Zeit die gewünschten Ziele in Bezug auf Funktionalität und Effizienz konsequent erreichen.

Wie Anbieter konzentrieren sich auch Kundenunternehmen auf Wachstum und Expansion, daher ist es unerlässlich, dass ein AIaaS-Anbieter nach Belieben Skalierbarkeit demonstriert. Darüber hinaus sind Funktionen wie APIs wichtig, damit verschiedene Softwareanwendungen und Systeme miteinander interagieren und Informationen weitergeben können. Schließlich benötigen Unternehmen einen AIaaS-Anbieter, der effektive Sicherheits- und Compliance-Funktionen bereitstellen kann (wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Zero Trust, Datenverschlüsselung und Cloud Security Posture Management).

So wählen Sie den richtigen AIaaS-Anbieter aus

Im Allgemeinen müssen sich KI-Implementierungen auf Folgendes konzentrieren:

• Datenaufbereitung
• Modelltraining
• Inferenz

Die Unterstützung der Anbieter in den drei oben genannten Punkten gewährleistet Konsistenz und minimiert Störungen, während die IT-Teams die einzelnen Phasen der KI-Entwicklung durchlaufen. Während Unternehmen die Machbarkeit der Einführung einer Plattform prüfen, müssen Administratoren und IT-Verantwortliche auch das disruptive Potenzial der KI für die Mitarbeiter verstehen. Um diesen Effekten entgegenzuwirken, können Investitionen in KI-Schulungen und Weiterbildungen dazu beitragen, Widerstände in der Belegschaft auszugleichen und Akzeptanz zu schaffen.

Verwenden Sie die folgenden sechs Kriterien als Leitfaden für die Bewertung eines AIaaS-Anbieters:

1. Bereitstellungsziele

Die Planung und die Ziele für AIaaS-Bereitstellungen sind unerlässlich, um schwerwiegende Nachteile wie Kostenüberschreitungen oder Projektfehlschläge zu vermeiden. Während AIaaS-Anbieter die Last der täglichen Wartung, des Modelltrainings und der Upgrades übernehmen, müssen IT-Teams auf die Workload-Management-Software ihres Anbieters zugreifen können, um die Leistung zu optimieren und zu überwachen oder Workloads bei Bedarf neu zu starten. Durch die Definition von AIaaS-Projektzielen können Unternehmen einen AIaaS-Anbieter auswählen, der ihre KI-Bereitstellungen unterstützt.

2. Kompatibilität

Kompatibilität ist die Fähigkeit des AIaaS-Anbieters, Datenbereinigung, Datenkennzeichnung, Validierungen und Compliance-Funktionen bereitzustellen, wobei die technischen Anforderungen eines Unternehmens mit dem Fachwissen und den Spezialgebieten des Anbieters abgeglichen werden. Außerdem wird sichergestellt, dass die AIaaS-Plattform die Datenformate und -mengen des Abonnenten unterstützt. Wenn es sich um sensible Daten handelt, sollte der Anbieter darüber hinaus die gesetzlichen Compliance-Standards des Unternehmens erfüllen.

3. Integration

Nahtlose Integrationen zwischen einem Abonnenten und der Plattform des Anbieters ermöglichen eine reibungslose KI-Implementierung ohne Unterbrechung der Arbeitsabläufe. Diese Integrationen sollten sich auf Customer Relationship Management (CRM), Extensible Authentication Protocol (EAP) und Multi-Cloud-Implementierungen erstrecken. Der Zugriff auf APIs ermöglicht es einem Unternehmen außerdem, proprietäre Systeme und Tools mit KI-Funktionen zu integrieren, wobei nur minimale IT-Ressourcen erforderlich sind.

4. Anpassung

Ein AIaaS-Anbieter sollte Funktionen anbieten, mit denen Dienste angepasst und Daten in den vom Kunden gewünschten Formaten bereitgestellt werden können. Zusätzlich zu den Anpassungsoptionen für KI-Bereitstellungen in Public, Private oder Hybrid Cloud sollten Anbieter Datenkennzeichnungen (Data Labeling) bereitstellen, um genaue, maßgeschneiderte Datensätze für das Training von KI-Modellen zu gewährleisten.

5. Sicherheit

Unternehmen müssen bei der Auswahl eines AIaaS-Anbieters robuste Sicherheitsfunktionen wie End-to-End Encryption, Multifaktor-Authentifizierung und regelmäßige Sicherheits-Updates berücksichtigen. Der Anbieter sollte Transparenz bieten, damit Abonnenten den Lebenszyklus ihrer Daten kontrollieren können und genau wissen, wo sich sensible proprietäre Informationen befinden.

6. Skalierbarkeit

Ein AIaaS-Anbieter mit skalierbaren Diensten bietet die Möglichkeit, eine KI-Bereitstellung mit dem Wachstum des Unternehmens zu erweitern, ohne dass umfangreiche Nacharbeiten oder Kostenüberschreitungen für den Abonnenten erforderlich sind. Darüber hinaus kann ein Unternehmen mit den richtigen Service Level Agreements (SLA) sicherstellen, dass der Anbieter über die erforderliche Rechenleistung und Ressourcen verfügt, um den steigenden Serviceanforderungen gerecht zu werden, wenn der Ressourcenbedarf des Abonnenten zunimmt.

Führende AIaaS-Anbieter

Große Cloud-Anbieter bieten mittlerweile ein umfangreiches Portfolio an KI- und ML-Diensten an. Diese Angebote reichen von spezialisierten vorgefertigten APIs bis hin zu umfassenden Plattformen für die Modellentwicklung und unterstützen Unternehmen jeder Größe. Zu den beliebten Funktionen gehören der Zugriff auf Basismodelle, generative KI, agentenbasierte Systeme und traditionelle Frameworks für maschinelles Lernen.

Hier ein Blick auf einige der wichtigsten KI-Dienste der großen Anbieter:

• AWS: Zu den bekanntesten Diensten gehören Amazon Rekognition, Comprehend, Lex, SageMaker AI, Bedrock und Q Developer.
• Microsoft Azure: Zu den bekanntesten Diensten gehören OpenAI Service, AI Foundry, AI Agent Service, AI Bot Service, AI Language, AI Search und AI Studio.
• Google Cloud: Zu den bekanntesten Diensten gehören Vertex AI, Gemini API, BigQuery ML, Natural Language API, Agent Assist und Dialogflow.

Es gibt auch speziellere Optionen, wie beispielsweise die folgenden (in alphabetischer Reihenfolge):

• Aleph Alpha: Aleph Alpha bietet souveräne KI-Lösungen für Unternehmen und öffentliche Verwaltungen an. Mit ihrer Plattform PhariaAI ermöglichen sie die Entwicklung erklärbarer KI-Modelle, die höchsten Datenschutzanforderungen entsprechen. Das Unternehmen legt besonderen Wert auf Datenhoheit und Compliance mit europäischen Standards.

• IBM watsonx: Das Portfolio an KI-Produkten von IBM bietet verschiedene Funktionen wie ein KI-Entwicklerstudio, ein offenes Data Lakehouse für Analysen, Lifecycle Governance für KI, KI-Assistenten sowie die Orchestrierung für KI-Assistenten und -Agenten.
• OpenAI: Weitgehend bekannt für ChatGPT, kann es Entwicklern helfen, KI-gestützte Anwendungen für Textgenerierung, Codevervollständigung, Bilderstellung, KI-Forschung, Chatbots und mehr zu erstellen.
• OVHcloud: OVHcloud ist ein europäischer Anbieter von Cloud-Diensten, der auch KI- und ML-Dienste bereitstellt. Das Unternehmen legt großen Wert auf Datenschutz und Compliance mit europäischen Vorschriften. OVHcloud bietet skalierbare und sichere Lösungen für Unternehmen jeder Größe.
• SAS Viya: Diese Cloud-native Plattform für künstliche Intelligenz, Analytik und Datenmanagement bietet speziell entwickelte KI-Optionen, darunter agentenbasierte KI und vorgefertigte Modelle für spezifische Branchenanforderungen. Sie ist in Branchen wie dem Bankwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel beliebt.
• Scaleway: Scaleway ist ein europäischer Cloud-Anbieter, der eine Vielzahl von Cloud-Diensten anbietet, darunter auch KI-Tools. Ihre AI Suite ermöglicht es Unternehmen, KI-Projekte von der Entwicklung bis zur Skalierung zu realisieren. Scaleway betont Vertrauen, Sicherheit und Compliance in ihren Lösungen.
• Stackit: Stackit ist die Cloud-Plattform der Schwarz-Gruppe (Lidl, Kaufland) und bietet Unternehmen sowie öffentlichen Verwaltungen IT-Infrastruktur-Dienstleistungen an. Mit Rechenzentren in Deutschland erfüllt Stackit höchste europäische Sicherheitsstandards.

Rechtliche Rahmenbedingungen bei der Nutzung von AIaaS

Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz müssen bei der Nutzung von AI as a Service (AIaaS) insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und die jeweiligen nationalen Datenschutzgesetze (BDSG in Deutschland, DSG in der Schweiz, DSG 2018 in Österreich) berücksichtigen. Diese Vorschriften regeln, wie personenbezogene Daten verarbeitet, gespeichert und übertragen werden dürfen.

Ein zentrales Thema ist dabei die Datenhoheit: AIaaS-Anbieter müssen gewährleisten, dass Datenverarbeitungen innerhalb der EU beziehungsweise des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR) stattfinden oder durch geeignete Mechanismen wie Standardvertragsklauseln oder ein EU-US Data Privacy Framework abgesichert sind.

Für besonders sensible Branchen wie Finanzwesen oder Gesundheitswesen gelten zusätzliche Regularien, etwa die BaFin-Vorgaben in Deutschland oder branchenspezifische Aufsichtsbehörden in der Schweiz und Österreich. Darüber hinaus werden Unternehmen zunehmend angehalten, Transparenzpflichten zu erfüllen und bei KI-Einsatz erklärbare Modelle (Explainable AI) einzusetzen, um den Anforderungen künftiger Regulierungen wie dem EU AI Act gerecht zu werden.

Best Practices für AIaaS im DACH-Raum

Um rechtliche Risiken zu minimieren und den datenschutzkonformen Einsatz von AI as a Service (AIaaS) im DACH-Raum sicherzustellen, sollten Unternehmen folgende Best Practices beachten:

Datenschutzkonformität sicherstellen

Wählen Sie Anbieter aus, die DSGVO-konform arbeiten und Ihnen klare Nachweise zur Datenverarbeitung innerhalb der EU/EWR liefern. Wenn Sie US-Anbieter in Betracht ziehen, achten Sie auf Mechanismen wie das EU-US Data Privacy Framework.

Datenklassifizierung und -minimierung

Anonymisieren oder pseudonymisieren Sie sensible oder personenbezogene Daten, bevor sie durch AIaaS-Dienste verarbeitet werden. Arbeiten Sie nach einem Need-to-know-Prinzip und übertragen Sie nur Daten an die Cloud, die wirklich notwendig sind.

Vertragliche Absicherung

Implementieren Sie Standardvertragsklauseln oder Data Processing Agreements (DPAs). Achten Sie dabei auf klare Regelungen hinsichtlich der Datenhoheit, Löschfristen und Audit-Rechten.

Transparenz und Erklärbarkeit

Wählen Sie Anbieter, die nachvollziehbare Modelle und eine klare Dokumentation bieten. Lassen Sie von KI-Systemen getroffene Entscheidungsprozesse regelmäßig überprüfen und auditieren.

Sicherheitsarchitektur überprüfen

Nutzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Zero-Trust-Ansätze und Datenverschlüsselung (in Transit und at Rest). Führen Sie regelmäßig Penetrationstests und Security-Audits durch, um den Status Ihrer Architektur zu überprüfen.

Mitarbeiterschulung und Awareness

Damit Ihre Mitarbeiter auf die Verwendung von AIaaS vorbereitet sind, veranlassen Sie Compliance-Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen zur KI-Nutzung. Definieren Sie die Verantwortlichkeiten für den Datenschutz und die KI-Compliance klar und von Anfang an.

Zukunftsorientierte Planung

Treffen Sie bereits jetzt Vorkehrungen für kommende Regulierungen wie den EU AI Act und führen Sie Monitoring-Prozesse ein, um Änderungen der Gesetzeslage fortlaufend zu berücksichtigen.