AI Cloud – Hybride Multicloud-Infrastruktur und Datenhoheit

Um Prozesse nachhaltig zu optimieren und Daten möglichst effektiv zu nutzen, setzen moderne Unternehmen auf eine AI Cloud. Konfuzio bietet eine leistungsstarke und Unternehmen angepasste Lösung, um auch in einer hybride Multicloud-Infrastruktur vollste Datenhoheit zu gewährleisten.

Auf der Grundlage unseres umfassenden Fachwissens im Bereich der KI-Technologie soll dieser Artikel fortgeschrittenes Wissen vermitteln, das Sie in die Lage versetzt, eine leistungsstarke und sichere KI-Cloud-Plattform zu entwickeln. Sie erhalten Einblicke, um eine fundierte Entscheidung zwischen dem Betrieb auf eigenen Servern und der Entscheidung für Cloud-Dienste von Drittanbietern zu treffen.

In folgendem Abschnitt finden Sie 31 Hosting Anbietern. Bei Rückfragen kontaktieren Sie uns gerne.

Was ist eine AI Cloud?

Eine AI Cloud ist eine digitale Speicherform, die verschiedene IT-Ressourcen zur Verfügung stellen kann und zudem die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (AI = Artificial Intelligenz) nutzt. Auf diese Weise können die gespeicherten Daten sinnvoll miteinander verknüpft und intelligent weiterverarbeitet werden, sodass moderne Business Models und Data-Science-Workflows entwickelt und optimiert werden.

Wobei hilft eine AI Cloud?

Viele Unternehmen modernisieren ihre Abläufe und bauen dabei auch ihre Bereiche im Cloud Computing und der künstlichen Intelligenz aus. Mit diesem Wachstum und der Bereitstellung einer wachsenden Anzahl von KI (Künstliche Intelligenz) – und ML (Machine Learning) -Modellen in einer hochverfügbaren und skalierbaren Infrastruktur ergeben sich eine Reihe neuer Herausforderungen, der sich viele Unternehmen stellen wollen und müssen, wollen sie auch in Zukunft erfolgreich am Markt agieren.

Unternehmensweite Data-Science-Bemühungen, die darauf abzielen, künstliche Intelligenz und Cloud Computing in großem Umfang zu implementieren, sind in ihrer Umsetzung sehr komplex. Daher wird neben einer leistungsstarken technischen Basis auch eine kompetente Zusammenarbeit zwischen den internen Teams eines Unternehmens benötigt, um eine hochwertige Lösung zu erstellen. Nur so können nachhaltige Prozesse und Business Models entwickelt und gepflegt werden

Für die Pflege und Weiterentwicklung der Prozesse und Modelle ist es von bedeutender Wichtigkeit, eine zuverlässige Modellüberwachung aufzubauen. Nur mit einem engmaschigen Monitoring können Drifts oder Leistungsverschlechterung während des gesamten Lebenszyklus eines Models erfasst und nachhaltig behoben werden.

Um zudem die Einhaltung von Compliance-Standards im Unternehmen sicherzustellen, ist die die Aufrechterhaltung der Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit von Machine Learning Modellen zentral. Alle diese Punkte sowie die Entwicklung eines modernen Data Science Workflow können nur durch eine leistungsstarke AI Cloud ermöglicht werden.

GPT in der AI Cloud

Das Interesse an GPT, Generative Pretrained Transformer, oder Generative KI ist nicht nur ein Hype, sondern eine wirkungsvolle Technologie, die den Arbeitsalltag revolutioniert. Durch Automatisierung, personalisierte Inhalte und datengesteuerte Einblicke können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und ihren Kunden einzigartige Erfahrungen bieten. Hierbei sichert der Betrieb in einer eigenen AI Cloud Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch eine echte Datenhoheit.

Im Folgenden stellen wir acht Schlüsselanwendungen der generativen KI vor, die verdeutlichen, wie diese Technologie die verschiedenen Bereiche Ihres Unternehmens, von Vertrieb und Service bis hin zu Marketing und IT, transformieren kann. Egal ob Sie ein Vertriebsprofi, ein Servicemitarbeiter, ein Marketer, ein IT-Spezialist oder ein C-Level-Manager sind, diese Liste bietet für jeden etwas. Machen Sie sich bereit, Ihr Unternehmen mit generativer KI auf das nächste Level zu heben!

1. CRM-Verbesserung: Unternehmen können mithilfe von generativer KI die Kundenerfahrungen verbessern, indem sie KI-generierten Inhalt in allen Interaktionen, einschließlich Vertrieb, Service, Marketing und IT, bereitstellen. Diese Technologieintegration steigert die Produktivität und Effizienz erheblich.Anwendungsfall: Verkäufer können KI nutzen, um schnell personalisierte E-Mails zu erstellen, die auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind, und zwar auf Basis von CRM-Daten. Diese Automatisierung ermöglicht es den Verkaufsmitarbeitern, sich auf den Aufbau von Beziehungen, das Abschließen von Geschäften und das Generieren von Umsatz zu konzentrieren.
2. Service-Management: Serviceteams können KI-Technologie einsetzen, um die Erstellung von Servicebriefings, Fallzusammenfassungen und Arbeitsaufträgen basierend auf vertrauenswürdigen Fall- und Kundendaten zu automatisieren.Anwendungsfall: Die automatische Erstellung von Serviceberichten und Arbeitsaufträgen ermöglicht es Serviceteams, weniger Zeit für Routineaufgaben aufzuwenden und mehr Zeit für den Aufbau von Kundenloyalität zu investieren. Diese Automatisierung wird durch Echtzeitdaten und vertrauenswürdige KI-Fähigkeiten ermöglicht.
3. Marketing-Personalisierung: KI-Technologie ermöglicht es Marketingteams, personalisierte und ansprechende Erlebnisse an jedem Kundenkontaktpunkt zu liefern.Anwendungsfall: Vermarkter können schnell Zielgruppensegmente erstellen, indem sie natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen und KI-gestützte Empfehlungen für ein verbessertes Targeting verwenden, um sicherzustellen, dass die richtigen Botschaften und Angebote zur richtigen Zeit die richtigen Personen erreichen.
4. Commerce-Anpassung: KI-Technologie ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Handelserfahrungen an jedem Schritt der Käuferreise zu liefern. Auto-generierte Empfehlungen, Inhalte und Kommunikation basieren auf vereinheitlichten Echtzeitdaten.Anwendungsfall: Marken können Produktbeschreibungen automatisch an jeden Käufer anpassen, basierend auf ihren Kundendaten. KI führt auch Marken bei der Erreichung von Handelszielen, wie beispielsweise dem Abverkauf von Inventar aus der letzten Saison oder der Erhöhung des durchschnittlichen Bestellwerts.
5. Workflow-Automatisierung: KI-Technologie verändert die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, indem sie Benutzern ermöglicht, Code-freie Workflows mit einfachen Eingabeaufforderungen an jedem Schritt zu erstellen.Anwendungsfall: Benutzer können KI-Automatisierung einsetzen, indem sie Workflows mit in jedem Schritt eingebetteten KI-Aktionen erstellen.
6. Datenvisualisierung: KI-Technologie ermöglicht es Benutzern, ihre Daten besser zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Benutzer können Erkenntnisse auf konversationelle Weise generieren, was intelligentere Datenerlebnisse ermöglicht.Anwendungsfall: Vertriebsleiter können Visualisierungen erstellen, die den Echtzeit-Fortschritt gegenüber ihrem Quota anzeigen, zusammen mit Empfehlungen zur Erreichung ihrer Ziele, und zwar mithilfe von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen.
7. Workflow-Generierung: KI-Fähigkeiten ermöglichen es Benutzern, Workflows aus einer einzigen Texteingabeaufforderung zu erstellen.Anwendungsfall: Benutzer können einen Workflow erstellen, der einen Vertriebsmitarbeiter benachrichtigt, wenn ein Lead zu einer Opportunity konvertiert wird, mithilfe von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen.
8. Softwareentwicklung: KI-Technologie ermöglicht es Entwicklern und IT-Teams, die Softwareentwicklung zu beschleunigen, indem sie intelligenten Code mithilfe von natürlicher Sprache generieren.Anwendungsfall: Entwickler können schneller codieren, indem sie nach Code-Schwachstellen suchen und Inline-Code mithilfe von KI-Technologie vorschlagen.

Insgesamt revolutioniert die generative KI zahlreiche Aspekte des Geschäftsbetriebs, verbessert Kundenerlebnisse, steigert die Produktivität und liefert wertvolle Einblicke. Ob durch Automatisierung routinemäßiger Aufgaben oder durch Bereitstellung von anspruchsvollen, personalisierten Inhalten, KI eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen, in einer digital getriebenen Marktlandschaft zu glänzen.

AI Cloud und Data Science Workflow

Ein Data-Science-Workflow soll Daten zuverlässig und schnell verarbeiten und durch die Implementierung dieser, automatisierte Prozesse und Business Models erstellen. Dies erfordert in der Entwicklung des Workflows von Data Scientists die Wiederholung und Zusammenarbeit bei einer Reihe von Schritten – unter anderem beim Trainieren und Optimieren der jeweiligen Modelle.

Sobald die Modelle trainiert und optimiert wurden, können die  KI- oder Machine Learning Models in der Produktion getestet und eingesetzt werden. Dabei ist die Verwaltung und Pflege eines Modells nach seiner Entwicklung von entscheidender Bedeutung für die Bereitstellung eines kontinuierlichen Geschäftswerts über dessen gesamten Lebenszyklus.

AI Cloud in Hybrid- und Multicloud-Infrastrukturen – Gewährleistung der Datenhoheit

Im Zuge der Digitalisierung und der exponentiellen Zunahme der Datenmengen gewinnt das Thema Cloud Computing enorm an Bedeutung. Die AI Cloud hat sich dabei als leistungsfähiges Tool etabliert, das Datenanalyse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) in die Cloud bringt.

Hybrid- und Multicloud-Infrastrukturen gewinnen dabei immer mehr an Beliebtheit, da sie Unternehmen Flexibilität, Effizienz und Skalierbarkeit bieten. Sie ermöglichen es, Services und Anwendungen über verschiedene Cloud-Umgebungen zu verteilen und optimal zu nutzen. Doch was bedeutet das für die Datenhoheit?

Die Datenhoheit – also die Kontrolle und das Eigentum an den eigenen Daten – ist ein entscheidender Aspekt beim Einsatz von Cloud-Technologien. Mit der Nutzung von AI Cloud in einer Hybrid- oder Multicloud-Umgebung kann das Unternehmen die Kontrolle über seine Daten behalten. Durch den Einsatz von Verschlüsselungstechnologien und strengen Zugriffsrechten bleibt die Datenhoheit gewahrt.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von AI Cloud-Technologien in Hybrid- und Multicloud-Infrastrukturen die effiziente Nutzung von Ressourcen. Daten können dort gespeichert und verarbeitet werden, wo es am sinnvollsten ist. Ob lokal, in einer privaten Cloud oder in einer öffentlichen Cloud – die AI Cloud-Technologie ermöglicht eine flexible und effiziente Datennutzung und -verarbeitung.

Aber es geht nicht nur um Effizienz. Durch den Einsatz von AI Cloud-Technologien in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen können Unternehmen auch neue Geschäftsmodelle und Dienstleistungen entwickeln. Von der Prognose von Verkaufstrends bis hin zur Verbesserung der Kundeninteraktion – die Möglichkeiten sind nahezu endlos.

Schließlich bietet die AI Cloud-Technologie auch erweiterte Möglichkeiten für die Datensicherheit. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI können Anomalien und potenzielle Sicherheitsbedrohungen schneller erkannt und bekämpft werden. Dies erhöht die Datensicherheit und trägt zur Einhaltung der Datenhoheit bei.

Welche Funktionen bieten eine AI Cloud?

Viele Unternehmen haben nach ersten KI-Experimenten jedoch Schwierigkeiten, ihre Modelle nachhaltig in die Abläufe und Prozesse der Produktion zu implementieren. Umständliche und manuelle Prozesse, fehlende DevOps-Kenntnisse oder -Ressourcen sowie die Fähigkeit, Modelle zu überwachen, die im Laufe der Zeit ungenauer oder verzerrter werden, stehen dem im Weg.

Die AI Cloud bietet hingegen eine kollaborative Umgebung, die es Unternehmen leicht macht, Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion zu erstellen, verwalten, einzusetzen und zu überwachen.  Konfuzio bietet eine einfache Schnittstelle, die eine durchgängige Modellverwaltung, 1-Klick-Bereitstellung, automatische Skalierung und Modellüberwachung mit automatischer Erkennung von Abweichungen und Verzerrungen ermöglicht. So können Unternehmen mit der AI Cloud KI-Modelle schneller in die Produktion überführen und sie stetig weiter optimieren. Das Resultat: Auch in der Praxis werden positive und verantwortungsvolle Ergebnisse produziert.

Eine AI Cloud bietet alle Komponenten für hochwertige Data Science Workflows:

1. Modell-Erstellung
2. Modell-Bereitstellung
3. Modell-Verwaltung
4. Modell-Überwachung

1. Modell-Erstellung

Data Scientists arbeiten oft in Teams, um Models für einen bestimmten Anwendungsfall allumfassend zu entwickeln. Dabei können sie aus einer Vielzahl von Machine Learning Frameworks wählen, um optimale Entwicklungen zu ermöglichen. Die AI Cloud ermöglicht Data Scientists eine effektive Zusammenarbeit und ein zentrales Repository von Daten und Modellen, unabhängig vom Machine Learning Framework, das zum Trainieren verwendet wird.

So sind die Teams in der Lage Experimente mit Hilfe eines Leaderboards über viele Bewertungsmetriken hinweg miteinander zu vergleichen. Teams können auch Zusammenfassungen und relevante Metadaten der Experimente einsehen, die ihnen bei der Entscheidung über die Förderung bestimmter Experimente und Business Models helfen. Sobald Data Scientists das Experiment ihrer Wahl ausgewählt haben, können sie dieses mit Model Registry registrieren, um eine neue Modell-Version zu erstellen.

2. Modell-Bereitstellung und Skalierung durch MLOps

Die Bereitstellung von Modellen bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich und erfordert häufig teamübergreifende Zusammenarbeit von Data Scientists, IT-Infrastruktur-  und Betriebsexperten (DevOps bzw. MLOps). Dies kann sogar noch komplexer werden, wenn die Teams die Anzahl der Modelle und die Häufigkeit der Umschulungen erhöhen. Eine KI-Cloud vereinfacht diesen Prozess, da die Modelle auf einem Server bereitgestellt und als REST-Endpunkt verfügbar gemacht werden können (Echtzeit- oder asynchrone Verarbeitung). Sie können auch automatisch regelmäßig bereitgestellt werden.

Innerhalb jeder dieser Bereitstellungsarten haben Unternehmen die Möglichkeit, zwischen den folgenden Bereitstellungsmodi zu wählen: Einzelmodell (einfache Bereitstellung), A/B-Test (Weiterleitung eines Teils des Datenverkehrs an verschiedene Modelle) und Champion/Challenger (Vergleich der Leistung eines neuen Herausforder-Modells mit der des etablierten Champion-Modells). Die Modelle können auch in bestimmten Umgebungen eingesetzt werden, die von Teams konfiguriert werden können. MLOps bietet eine vollständige Historie der Bereitstellung und die Möglichkeit, bei Bedarf zu einer früheren Version zurückzukehren. All dies lässt sich mit wenigen Klicks in der AI Cloud erledigen.

3. Modell-Verwaltung und Modell-Governance

Die AI Cloud speichert und verwaltet Daten, Artefakte, Experimente, Modelle und Einsätze und erhöht so die Transparenz für Data Scientists und Compliance-Teams. Außerdem bietet es Ergebnisse und Erklärungen zur Wichtigkeit von Merkmalen, um die Einhaltung von Vorschriften zu vereinfachen. Es gibt Berechtigungen auf Benutzer- und Gruppenebene, die sicherstellen, dass nur autorisierte Personen in der Lage sind, Änderungen an der Umgebung vorzunehmen. Außerdem wird in auf dem Dashboard ein Überblick über die gesamte Organisation, Benutzer, Experimente, Einsätze und Prüfprotokolle übersichtlich dargestellt.

4. Modell-Überwachung

Grundsätzlich ist festzuhalten, dass die Leistung eines Modells mit der Zeit abnimmt. Unternehmen, die die Leistung ihrer Anwendungen maximieren wollen, müssen die Leistung dieser überwachen, um den optimalen Zeitpunkt für die Auswechslung oder Nachbearbeitung der Modelle zu erkennen. Workflows der AI Cloud umfassen die Echtzeit-Überwachung der Modelle zur Erkennung von Anomalien, Drifts sowie der Verschlechterung der Fairness und Genauigkeit. IT-Teams ist es zudem möglich, auch ihre Metriken und Warnungen in einem Echtzeit-Dashboard darzustellen, so dass Data Scientists tiefer in die Thematik eintauchen können, um ein vollständiges Verständnis zu erlangen.

Die Warnfunktionen der AI Cloud ermöglichen es den Teams, Regeln festzulegen und sich über kritische Events benachrichtigen zu lassen. Wenn der vordefinierte Schwellenwert überschritten und Anomalien ausgelöst werden, werden Warnungen an das Dashboard gesendet und Fehler können behoben werden, bevor sie zu einem Problem für das Unternehmen werden. Außerdem kann der Data Scientist konfigurieren, dass das Modell automatisch neu trainiert wird, wenn eine bestimmte Metrik unter einen Schwellenwert fällt.

Konfuzio bietet die Infrastruktur für Ihre Enterprise AI Cloud

Konfuzio hat sich darauf spezialisiert, eine robuste und skalierbare Infrastruktur für die Implementierung von Enterprise AI Clouds bereitzustellen. Diese Plattform nutzt die neuesten Technologien und Modelle, um innovative Lösungen für das Datenmanagement und maschinelles Lernen in der Cloud bereitzustellen.

Durch die Integration von Technologien wie Salesforce, Google und Azure in ihre Plattform, bietet Konfuzio ein vielseitiges Tool für Business-Anwendungen. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, neue Wege zu gehen, indem sie KI-Modelle und datengesteuerte Lösungen einsetzt, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Einer der Schlüsselaspekte der Konfuzio Plattform ist die effiziente Nutzung von Daten. Die Plattform bietet leistungsfähige Tools für das Datenmanagement, die eine schnelle und einfache Analyse von großen Datenmengen ermöglichen. Mit der Fähigkeit, relevante Insights aus den Daten zu extrahieren, können Unternehmen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen und ihren Kunden besser dienen.

Zusätzlich zur Datenanalyse bietet Konfuzio umfangreiche Services und Lösungen im Bereich maschinelles Lernen. Mit Funktionen wie dem GPT (Generative Pre-trained Transformer) Modell ermöglicht Konfuzio die Entwicklung und Implementierung leistungsfähiger AI-Anwendungen. Ob es darum geht, Kundendienstanfragen zu automatisieren oder Verkaufstrends vorherzusagen, Konfuzio stellt die notwendigen Ressourcen bereit.

Konfuzio bietet auch eine Reihe von Apps und Produkten, die speziell auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Von Customer Service Apps bis hin zu Business Intelligence Tools – die Plattform von Konfuzio ermöglicht es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse durch den Einsatz von AI Cloud Technologien zu verbessern.

Insgesamt bietet Konfuzio eine umfangreiche und robuste Infrastruktur für die Implementierung einer Enterprise AI Cloud. Mit ihrer Plattform können Unternehmen die Vorteile der Cloud Technologie voll ausschöpfen, während sie gleichzeitig die Kontrolle über ihre Daten behalten. Mit Konfuzio können Unternehmen auf dem Weg zur digitalen Transformation die nächste Stufe erreichen.

Welche AI Cloud Alternativen gibt es?

Für den effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz benötigt man nicht nur leistungsfähige AI-Software, sondern auch die geeignete Cloud-Infrastruktur. Obwohl die bekanntesten Anbieter in diesem Bereich Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform sind, gibt es eine Vielzahl anderer Anbieter, die leistungsstarke und kosteneffektive Alternativen darstellen.

Die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der spezifischen Anforderungen des Unternehmens, der Verfügbarkeit von Ressourcen und der notwendigen Infrastruktur. Die Kompatibilität mit der KI-Software, in diesem Fall Konfuzio, ist ebenfalls ein wesentlicher Aspekt.

Die Bereitstellung von Konfuzio ist nicht auf bestimmte Cloud-Anbieter beschränkt, sondern kann in jeder geeigneten Cloud-Umgebung erfolgen. Eine der effizientesten und kosteneffektivsten Methoden zur Implementierung ist die Verwendung von Containern. Docker, ein führendes Tool in diesem Bereich, ermöglicht die Isolierung der Software in separate Container, was eine einfache und schnelle Bereitstellung ermöglicht. Darüber hinaus kann Konfuzio auch auf einem Kubernetes-Cluster bereitgestellt werden, einer Plattform zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Containeranwendungen.

Alternativ kann Konfuzio auch On-Premises, also auf firmeneigenen Servern, installiert werden. Diese Methode bietet Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten und Prozesse. Sie ist besonders nützlich für Unternehmen, die strenge Datenschutzanforderungen erfüllen müssen oder die volle Kontrolle über ihre Infrastruktur behalten möchten.

31 Anbieter für den Aufbau einer AI Cloud

Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des richtigen Hosting-Anbieters einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz der KI-Lösung haben kann. Unternehmen sollten daher die verschiedenen Optionen sorgfältig abwägen, bevor sie eine Entscheidung treffen. Unabhängig von der gewählten Hosting-Lösung ist es entscheidend, dass die Unternehmen die richtige KI-Software wählen, die ihren spezifischen Anforderungen und Zielen entspricht. In diesem Fall bietet Konfuzio eine robuste und vielseitige Plattform für die Digitalisierung und Automatisierung von Unternehmensprozessen.

1. Amazon Web Services (AWS)
2. Google Cloud Platform (GCP)
3. Microsoft Azure
4. IBM Cloud
5. Alibaba Cloud
6. Oracle Cloud Infrastructure
7. Tencent Cloud
8. SAP Cloud Platform
9. Rackspace
10. Digital Ocean
11. Vultr
12. Linode
13. Heroku
14. Hetzner Cloud
15. OVHcloud
16. Scaleway
17. CloudSigma
18. UpCloud
19. Hostwinds
20. Vultr
21. Liquid Web
22. A2 Hosting
23. Bluehost
24. SiteGround
25. iPage
26. DreamHost
27. InMotion Hosting
28. HostGator
29. 1&1 IONOS
30. Salesforce Cloud – Sales Cloud
31. Zoho Cloud

Daten in der Europäischen Union – AI und DSGVO

Der Schlüssel zu einer leistungsstarken KI-Cloud-Plattform sind robuste Software-Lösungen, die hohe Infrastruktur-Geschwindigkeiten und eine zuverlässige Performance gewährleisten. Durch die Implementierung von Technologien wie Confidential Computing und hardwarebasierter Speicherverschlüsselung können Unternehmen sichere Enklaven schaffen, in denen Daten selbst während des Austauschs und der Verarbeitung kontinuierlich geschützt sind. Diese Sicherheitsmerkmale sind insbesondere für Prozesse, die sensible Daten beinhalten, unerlässlich.

„Eine wachsende Zahl von Unternehmen nutzt täglich künstliche Intelligenz.“

Jonas Metz, Manager Strategic Deals bei OVHcloud Deutschland

Ein umfassendes Sicherheitskonzept, das den höchsten Standards entspricht, ist entscheidend, um die Datenhoheit zu gewährleisten. Biometrische Zugangskontrollen, erweiterte Videoüberwachung und strenge Zugangsbeschränkungen sind nur einige der Features, die für Trusted Zones sorgen. Darüber hinaus gewährleisten spezielle Bereiche zur Zerstörung von Festplatten den Schutz zentraler und sensibler Programme und Daten gegen Offenlegung, Veränderung, Kontamination und Spionage.

In Bezug auf den Datenschutz ist es wichtig zu beachten, dass innerhalb der EU gehostete Daten – im Gegensatz zu den Angeboten internationaler Hyperscaler wie Azure, Google oder Amazon – ausschließlich dem europäischen Recht und der DSGVO unterliegen. Die Datenhoheit gegenüber außereuropäischen, extraterritorialen Gesetzen kann so gewährleistet werden.

Der Aufbau einer eigenen KI-Cloud bietet Unternehmen mehrere Vorteile:

1. Leistungsstarke Cloud- und Software-Lösungen, die Machine-Learning-Modelle unterstützen und skalieren können.
2. Einfache Implementierung von Künstlicher Intelligenz dank benutzerfreundlichen Services und Plattformen.
3. Potenzielle Kostenersparnisse im Vergleich zu bekannten Hyperscalern durch optimierte Ressourcenverwaltung.
4. Sicherstellung der Datenhoheit und Compliance durch Hosting innerhalb der EU und Support, der die strengen Regeln der DSGVO einhält.

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist es unerlässlich, eine Business-Strategie zu entwickeln, die auf den Einsatz von neuen Technologien wie KI und datengetriebenem Lernen ausgerichtet ist. Eine solche Investition kann zu signifikanten Vorteilen führen, wie der Beschleunigung von Innovation, der Verbesserung des Kundenservice und der Generierung von neuen Geschäftsmodellen.

Fazit

Durch die Zusammenarbeit mit uns als KI Hersteller wird die unkomplizierte Integration von künstlicher Intelligenz in die Cloud-Angebote ermöglicht. Dabei steht die Einhaltung der DSGVO und Kosteneffizienz im Vordergrund. Das Ergebnis ist eine innovative und leistungsstarke AI Cloud, die zur Entwicklung und Implementierung von KI- und Machine Learning Modellen genutzt werden kann.

Bei der Implementierung dieser AI-Plattform stehen Ihnen unsere Partner mit der relevanten Branchenexpertise zur Seite. Sollten Sie Interesse an einem unverbindlichen Gespräch mit einem Beratungs- oder Implementierungspartner aus Ihrer Branche haben, helfen wir Ihnen gerne, den richtigen Kontakt herzustellen.

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