KI in Datacenter und IT-Security
IT-Infrastruktur mit KI auf ein neues Level heben.
KI-basierte IT-Lösungen für die IT-Infrastruktur
Hier ist eine Übersicht, welche Hersteller-Produkte in einer IT-Infrastruktur Künstliche Intelligenz (KI) nutzen oder KI-Funktionen bieten. Die Beispiele decken verschiedene IT-Bereiche wie Netzwerk, Server, Sicherheit, Endgeräte und Cloud ab:
Netzwerkmanagement und Sicherheit
Cisco DNA Center
Nutzt KI für Netzwerkanalysen, Fehlerdiagnose, automatisierte Problemlösung und die Optimierung von Netzwerkressourcen. KI hilft bei der Vorhersage von Netzwerkausfällen und der Sicherstellung von Stabilität.
Palo Alto Networks Cortex XDR
Setzt KI ein, um Bedrohungen zu erkennen, Sicherheitsvorfälle zu analysieren und automatisch Schutzmaßnahmen zu ergreifen.
Aruba (Hewlett Packard Enterprise)
KI wird in „Aruba Central“ genutzt, um drahtlose Netzwerke zu optimieren, anormales Verhalten zu identifizieren und Netzwerkprobleme zu lösen.
Server und Rechenzentren
HPE Infosight
KI-gestützte Analysen zur Vorhersage von Hardwareausfällen, Optimierung der Server- und Speicherleistung und automatischen Fehlerbehebung.
Dell EMC OpenManage
KI-gestützte Infrastrukturmanagementlösung, die Fehler und Ausfälle vorhersagt und die Ressourcennutzung optimiert.
Lenovo XClarity
Nutzt KI-gestützte Funktionen, um den Betrieb von Rechenzentren zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren.
Endpoint-Management
Microsoft Intune
Setzt KI für Sicherheitsanalysen und die Automatisierung von Endpoint-Management-Aufgaben ein. Dies umfasst automatische Policy-Updates und Bedrohungserkennung.
VMware Workspace ONE
Nutzt KI für die Automatisierung von Gerätekonfigurationen, Sicherheitswarnungen und Benutzerverhaltenserkennung.
IT-Sicherheitslösungen
Microsoft Defender
KI wird verwendet, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, Malware zu analysieren und automatisch Maßnahmen zu ergreifen.
Sophos Intercept X
Nutzt KI und maschinelles Lernen, um Zero-Day-Bedrohungen und Ransomware zu verhindern.
Fortinet FortiAI
Spezielle KI-Lösung zur automatischen Bedrohungserkennung und Risikominderung.
Cloud-Dienste
Microsoft Azure
Bietet KI-gestützte Dienste wie Azure AI, die in Cloud-Workflows integriert werden können, sowie Automatisierungslösungen für die Verwaltung von Cloud-Ressourcen.
AWS (Amazon Web Services)
Mit Tools wie Amazon SageMaker und AWS AI-Services wird KI für Automatisierung, Überwachung und Optimierung in der Cloud eingesetzt.
Google Cloud Platform (GCP)
Verwendet KI-gestützte Dienste wie AutoML und BigQuery für Datenanalysen, Sicherheit und Ressourcenoptimierung.
Backup und Datenmanagement
Veeam
Nutzt KI-gestützte Funktionen zur Überwachung und Optimierung von Backups und Datenwiederherstellung.
Rubrik Polaris
KI-gestützt, um Datenschutzverletzungen zu erkennen und Compliance-Vorgaben automatisch zu erfüllen.
IT-Service-Management (ITSM)
ServiceNow
Setzt KI für die Automatisierung von Workflows, Vorhersagen von IT-Problemen und das Management von Service-Tickets ein.
BMC Helix
Nutzt KI, um IT-Prozesse zu analysieren, zu optimieren und Störungen vorherzusagen.
Die KI-Anwendungen in IT-Infrastruktur-Produkten konzentrieren sich auf:
- Proaktives Monitoring: Vorhersage von Fehlern und automatisierte Reaktion.
- Automatisierung: Reduktion manueller Eingriffe durch intelligente Workflows.
- Sicherheit: Schnelle Bedrohungserkennung und Reaktion.
- Optimierung: Verbesserung der Ressourcennutzung und Effizienz.
Für mehr Informationen über KI-gestützte IT-Infrastruktur kontaktieren Sie uns:
Kosteneinsparungen durch KI
Der Einsatz leistungsstarker Lösungen für Künstliche Intelligenz (KI) in der IT kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Verschiedene Studien und Berichte quantifizieren diese Potenziale:
Allgemeine Betriebskosten:
Laut einem Bericht von Accenture können Unternehmen, die KI in verschiedenen Geschäftsbereichen implementieren, ihre Betriebskosten um bis zu 60 % senken.
Supply Chain Management:
McKinsey berichtet, dass Unternehmen, die KI zur Optimierung ihrer Lieferketten einsetzen, ihre Betriebskosten um 20–30 % reduzieren können.
Produktion und Service Operations:
Eine Statistik von Statista zeigt, dass die größten Kostenersparnisse durch KI in den Bereichen Fertigung (55 %) und Service Operations (54 %) erzielt werden.
Ressourceneffizienz:
Eine Studie von Deloitte und dem Fraunhofer IPA zeigt, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI ihre Ressourceneffizienz steigern und somit Kosten senken können. Allerdings wird das Einsparpotenzial tendenziell überschätzt; Unternehmen schätzen durchschnittlich eine mögliche Ressourceneinsparung von 9,9 %, tatsächlich eingespart werden jedoch etwa 3,6 %.
Gesundheitswesen:
Im Gesundheitssektor könnte der Einsatz von KI in Deutschland zu jährlichen Einsparungen von bis zu 125 Milliarden Euro führen, was knapp einem Viertel des Gesamtetats für Gesundheit entspricht.
Diese Zahlen verdeutlichen das erhebliche Potenzial von KI zur Kostensenkung in verschiedenen Bereichen der IT und darüber hinaus. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die tatsächlichen Einsparungen von Faktoren wie Implementierungsgrad, Datenqualität und spezifischen Anwendungsfällen abhängen.
- Analysieren Sie Ihre aktuellen IT-Prozesse, um ineffiziente oder manuelle Aufgaben zu identifizieren, die durch KI automatisiert werden könnten.
- Bewerten Sie, welche Abteilungen (z. B. Service Desk, IT-Sicherheit, Datenmanagement) am meisten von KI profitieren könnten.
- Starten Sie mit kleinen, klar definierten Pilotprojekten, um den Nutzen von KI in einem kontrollierten Rahmen zu testen.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbasis qualitativ hochwertig und gut strukturiert ist, da KI-Modelle auf zuverlässigen Daten aufbauen.
- Ziehen Sie externe Experten oder Berater hinzu, um mögliche KI-Lösungen und deren Implementierung zu evaluieren.
- Prüfen Sie vorhandene KI-Funktionen in bestehenden IT-Produkten (z. B. Firewalls, Monitoring-Tools), bevor Sie in neue Technologien investieren.
- Planen Sie Schulungen für Mitarbeiter, damit sie den Umgang mit KI-Tools verstehen und effektiv nutzen können.
- Analysieren Sie die Kosten-Nutzen-Relation, um sicherzustellen, dass die Investition in KI wirtschaftlich sinnvoll ist.
- Entwickeln Sie eine klare Strategie, wie KI in Ihre IT- und Unternehmensprozesse integriert werden soll.
- Nutzen Sie Feedback aus Pilotprojekten, um den KI-Einsatz schrittweise zu erweitern und weiter zu optimieren.
Einsatz von KI im Gesundheitswesen
Das deutsche Gesundheitswesen steht 2025 vor einem Umbruch, geprägt von Digitalisierung und dem verstärkten Einsatz von KI, die Diagnosen, Patientenmanagement und Abläufe effizienter gestalten sollen. Gleichzeitig ringen Kliniken und Pflegeeinrichtungen mit Fachkräftemangel und finanziellen Engpässen, was strukturelle Reformen erfordert. Die Einführung digitaler Patientenakten und der Ausbau telemedizinischer Angebote markieren einen wichtigen Schritt hin zu einer moderneren und vernetzteren Versorgung. Speicherlösungen wie die HPE Alletra 6000 bieten alles, was medizinische Einrichtungen benötigen, um ihre IT-Infrastruktur effizient und zukunftssicher zu gestalten.
- Diagnoseunterstützung: KI analysiert medizinische Daten wie Bilder oder Labordaten, um Krankheiten schneller und präziser zu erkennen, z. B. Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
- Personalisiertes Gesundheitsmanagement: KI ermöglicht maßgeschneiderte Therapiepläne basierend auf individuellen Patientendaten und genetischen Informationen.
- Effiziente Ressourcenplanung: KI optimiert Abläufe in Krankenhäusern, z. B. bei Bettenbelegung, OP-Planung oder der Verwaltung von Personalressourc
- Medikamentenentwicklung: Durch Simulationen und Datenanalyse beschleunigt KI die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, wodurch Kosten und Zeit reduziert werden.
Branche Automotive - Einsatz von KI
Autonomes Fahren
- KI-gesteuerte Systeme können Umgebungsdaten in Echtzeit analysieren, Verkehrssituationen vorhersehen und Fahrzeuge sicher autonom steuern.
- Verbesserung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) wie Spurhalteassistent, Abstandshalter und automatisches Parken.
Predictive Maintenance
- Vorhersage von Wartungsbedarf durch Analyse von Fahrzeugdaten und Vermeidung von Ausfällen durch rechtzeitige Reparaturen.
- Nutzung von KI zur Überwachung von Verschleißteilen und Optimierung von Wartungszyklen.
Produktionsoptimierung
- Einsatz von KI in der Fertigung zur Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und Fehlererkennung in Echtzeit.
- Automatisierung von Supply-Chain-Prozessen, um Kosten zu senken und Lieferketten effizienter zu gestalten.
Personalisierte Fahrerlebnisse
- KI kann Fahrverhalten analysieren und personalisierte Einstellungen für Sitze, Klima und Unterhaltungssysteme bereitstellen.
- Entwicklung intelligenter Infotainment-Systeme, die den Fahrer durch Sprachassistenten und adaptive Benutzeroberflächen unterstützen.
Verkehrsmanagement
- KI-basierte Systeme könnten Echtzeit-Verkehrsdaten nutzen, um Fahrzeuge optimal zu routen und Staus zu vermeiden.
- Unterstützung von Smart-City-Initiativen durch Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur (V2X).
Sicherheit
- KI-Algorithmen können Ablenkung oder Müdigkeit des Fahrers erkennen und Warnungen ausgeben.
- Verbesserung der Unfallprävention durch schnellere Reaktionszeiten in kritischen Situationen.
Nachhaltigkeit
- Optimierung der Energieeffizienz in Elektrofahrzeugen durch KI-gestützte Batteriemanagementsysteme.
- Unterstützung bei der Entwicklung von nachhaltigen Materialien und Designs durch datengetriebene Analysen.
Kundenservice und Vertrieb
- KI-gestützte Chatbots können personalisierte Beratung bei Fahrzeugkauf und Wartungsfragen bieten.
- Nutzung von KI zur Analyse von Marktdaten und zur Entwicklung neuer, zielgruppenspezifischer Fahrzeugmodelle.
Automatisierte Logistik
- Einsatz von KI in Flottenmanagementsystemen zur Optimierung von Routen, Auslastung und Energieverbrauch.
- Entwicklung von autonomen Lieferfahrzeugen für die Logistik.
Entwicklung und Design
- KI kann Simulationen und Tests in der Fahrzeugentwicklung beschleunigen, z. B. bei Aerodynamik und Crash-Sicherheit.
- Unterstützung von Designern durch KI-gesteuerte Vorschläge für innovative Fahrzeugformen und -features.
Unsere Kunden aus der Automotive-Branche zeigen, wie KI erfolgreich die Effizienz als auch die Innovation vorantreiben kann.
Wann lohnt sich eine lokale KI / GPT - Installation?
Datenschutz und Sicherheit
Wenn sensible oder geschützte Daten verarbeitet werden, etwa in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Rechtswesen, und externe Lösungen datenschutzrechtlich bedenklich sind.
Anpassung und Kontrolle
Wenn spezifische Anforderungen vorliegen, wie die Integration spezieller Datenquellen, domänenspezifisches Wissen oder individuelle Modellanpassungen, die mit externen Diensten nicht realisierbar sind.
Offline-Nutzung
Wenn die KI-Umgebung unabhängig von einer Internetverbindung funktionieren soll, z. B. in abgelegenen Standorten oder sicherheitskritischen Umgebungen.
Kostenoptimierung bei hohem Volumen
Wenn KI regelmäßig für große Datenmengen oder kontinuierliche Anfragen genutzt wird, kann eine eigene Umgebung langfristig kostengünstiger sein als Cloud-Dienste.
Performance-Anforderungen
Wenn geringe Latenzzeiten oder hohe Rechenleistungen erforderlich sind, die über lokale Hardware besser erfüllt werden können.
Entwicklung und Forschung
Für Unternehmen oder Institutionen, die KI-Modelle weiterentwickeln, anpassen oder trainieren möchten, ist eine eigene Umgebung oft unverzichtbar.
Ihre Fragen rund um KI in der IT-Infrastruktur
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