Eine Diskrepanz zwischen technischer Leistungsfähigkeit und der Akzeptanz durch Endanwender prägt derzeit die Entscheidungsfindung rund um KI und Infrastruktur bei Managed Service Providern und IT-Verantwortlichen. Während Unternehmen wie Broadcom, Perplexity, Apple und NVIDIA Hardware und Plattformen für die Verarbeitung von KI vor Ort und lokal einführen, bleibt die organisatorische Akzeptanz der entscheidende Faktor für den tatsächlichen Nutzen — nicht die Verfügbarkeit der Technologie. Kosten und Infrastrukturinvestitionen werden davon bestimmt, wie — und ob — Nutzer diese Tools tatsächlich einsetzen.
Die wichtigsten Belege stammen von Voya Financial: Dort führte eine fünfstündige KI-Schulung für 11.000 Mitarbeiter zu einer Akzeptanz und regelmäßigen Nutzung von 98 %, obwohl sich an der zugrunde liegenden Technologie nichts änderte. Die zitierten Branchendaten zeigen, dass generative KI inzwischen 80 % der Berufe erreicht, aber nur bei 2,8 % der Aufgaben eine Nutzung von mehr als 50 % verzeichnet wird und keine Aufgabe 70 % erreicht. Dies deutet auf ein breites Bewusstsein, aber nur auf eine geringe tatsächliche Verlagerung von Arbeit auf KI hin. Die aktuellen Ausgaben spiegeln daher hauptsächlich eine oberflächliche Akzeptanz und keine tiefgreifende operative Veränderung wider.
Zu den weiteren Entwicklungen gehört eine deutliche Verlagerung der Branche hin zu selbst betriebenen KI-Infrastrukturen, wie aktuelle Produkteinführungen und der anhaltende Fokus von NVIDIA auf gemietete Cloud-Rechenkapazitäten zeigen. Gartner prognostiziert, dass verbrauchsbasierter Speicher und speziell für Inferenz ausgelegter Speicher bis 2029 stark wachsen werden. Diese Prognosen basieren jedoch auf der derzeit noch begrenzten Akzeptanz und verdeutlichen damit die Diskrepanz zwischen der Bereitschaft der Infrastruktur und dem unmittelbaren Bedarf.
Für MSPs und IT-Dienstleister besteht das Risiko darin, sich zu früh zu stark an KI-Infrastruktur zu binden, bevor die Kunden dafür bereit sind. Die eigentliche Chance liegt in strukturierten Einführungsprogrammen für bereits vorhandene KI-Tools: Mitarbeiter mit guten Vermittlungsfähigkeiten identifizieren, Schulungen zunächst intern erproben und sich darauf konzentrieren, die Nutzung bei Kunden zu erhöhen. Projekte für KI-Infrastruktur vor Ort aufzuschieben, bis Kundenakzeptanz und wirtschaftliche Signale übereinstimmen, wird als sichererer und pragmatischerer Ansatz dargestellt.
Diese Folge nutzt KI-Tools, um den Produktionsprozess zu optimieren. Aspekte wie Schnitt, Videoerstellung oder Sprachgenerierung können KI-generierte Elemente enthalten. Insbesondere die spanische Stimme in dieser Folge wurde von KI generiert. Alle Inhalte und Meinungen werden von Dave Sobel sorgfältig geprüft, um Genauigkeit und Übereinstimmung mit der Mission der Sendung zu gewährleisten. Transparenz ist uns wichtig. Zögern Sie daher nicht, uns bei Fragen zu unserem kreativen Prozess zu kontaktieren.
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