de.wedoany.com-Bericht: Das australische Verteidigungsministerium (Defence Australia) treibt mit der Initiative „One Defence Data“ den Aufbau souveräner Künstlicher Intelligenz voran und betrachtet Daten als zentralen Bestandteil militärischer Einsatzbereitschaft und als Quelle operativer Überlegenheit.
Die Initiative zielt darauf ab, die fragmentierte Informationsumgebung der Verteidigungsbehörde in ein vernetztes Datenökosystem zu integrieren, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu unterstützen. Nasa Walton, Chief Technology Officer des australischen Verteidigungsministeriums, erklärte auf dem Gartner Data & Analytics Summit in Sydney, dass sich die Definition militärischer Stärke verändere. Walton wies darauf hin, dass militärische Macht jahrhundertelang an der Anzahl von Schiffen und Flugzeugen gemessen wurde, Daten jedoch mit der explosionsartigen Zunahme von Sensoren und Informationsmengen zu einem strategischen Vorteil für die Verteidigung werden.
In Bezug auf die Datenarchitektur setzt das Verteidigungsministerium nicht auf die Zentralisierung aller Informationen in einem einzigen Repository, sondern auf eine föderierte Architektur. Diese ermöglicht es, Daten bei Bedarf in den Einsatzsystemen zu belassen und gleichzeitig gemeinsam nutzbar, vertrauenswürdig und zugänglich zu machen. Da moderne Verteidigungsgüter wie Flugzeuge, Bodenfahrzeuge und Schiffe während des Betriebs Tausende von Datenpunkten erzeugen, ist es oft unpraktisch, alle Informationen an einen Ort zu kopieren. Die „One Defence Data“-Umgebung verbindet Informationsquellen, stellt Entscheidungsträgern bei Bedarf relevante Daten zur Verfügung und gewährleistet Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit, souveräne Kontrolle und schnelle Verfügbarkeit der Informationen, um Führungs- und Kontrollfunktionen zu unterstützen und zunehmend strukturierte und unstrukturierte Daten zu integrieren, sodass Informationen in mehreren Anwendungen und Analyseplattformen wiederverwendet werden können.
Die Herausforderungen des Verteidigungsministeriums in Bezug auf Datenverbindung und Datensilos sind nicht einzigartig für das Militär. Organisationen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Notdienste, Logistik und anderen Branchen stehen vor ähnlichen Herausforderungen bei der Verbindung von Daten, der Beseitigung von Silos und der Sicherstellung messbarer Ergebnisse aus Technologieinvestitionen. Vini Cardoso, Chief Technology Officer von Cloudera für Australien und Neuseeland, erklärte, dass die Rolle von Technologieführern über die Plattformauswahl und Kapazitätsplanung hinausgehe. Heute umfasse die Verantwortung eines CTO auch die Sicherstellung, dass jede Investition messbar zu den gewünschten Ergebnissen beitrage. Mit der Beschleunigung der KI-Einführung sind sich Walton und Cardoso einig, dass Governance-Rahmenwerke für eine erfolgreiche Bereitstellung von entscheidender Bedeutung werden. Für das Verteidigungsministerium bedeutet dies, eigene Datenbestände zu nutzen, um KI-Systeme zu trainieren und zu verbessern, anstatt sich ausschließlich auf extern trainierte Modelle zu verlassen. Walton betonte, dass die Arbeitskräftefähigkeiten ebenso entscheidend seien; effektive KI-Projekte seien auf Mitarbeiter angewiesen, die Daten, Algorithmen und operative Anforderungen verstehen.
Datensouveränität hat für das Verteidigungsministerium höchste Priorität. Im Gegensatz zu öffentlichen KI-Tools hat das Verteidigungsministerium höhere Anforderungen an Datensicherheit, Modellverhalten und Informationsintegrität. Es muss sensible Informationen schützen und gleichzeitig verstehen, wie Fehlinformationen in KI-Systeme gelangen und Entscheidungen beeinflussen können. KI-gestützte Softwareentwicklung bringt zusätzliche Überlegungen zu geistigem Eigentum und Urheberrecht mit sich. Organisationen müssen verstehen, wie kommerzielle Modelle trainiert werden und welches Material darin enthalten sein könnte. Mehrere hochkarätige Vorfälle, bei denen Mitarbeiter über öffentliche KI-Tools unbeabsichtigt sensible Unternehmensinformationen preisgaben, haben die Notwendigkeit von Governance unterstrichen. Cardoso erklärte, dass Organisationen, die KI nicht einsetzen, Gefahr laufen, zurückzufallen, aber auch ein zu schnelles Handeln ohne angemessene Governance Probleme verursachen könne. Regulierte Branchen suchen nach Möglichkeiten, KI einzusetzen und gleichzeitig die Kontrolle über Daten, geistiges Eigentum und Compliance-Einstellungen zu behalten, indem sie Modelle in eigenen Rechenzentren oder bestimmten Clouds betreiben. Cardoso warnte, dass übermäßige Vorsicht Organisationen Wettbewerbsrisiken aussetzen könne; Organisationen, die KI nicht annehmen, würden unweigerlich zurückfallen.
In Bezug auf „Erst Governance, dann Skalierung“ kämpfen viele Organisationen noch mit fragmentierten und schlecht verwalteten Datenumgebungen, die ihre Fähigkeit einschränken, KI-Initiativen über Pilotprojekte hinaus voranzutreiben. KI sollte nicht als Abkürzung für langfristige Datenmanagementprobleme betrachtet werden, aber richtig eingesetzt kann KI helfen, Transparenz und Governance zu verbessern. Beispielsweise nutzt die Datenherkunftsfunktion von Cloudera KI, um Organisationen zu helfen, zu verstehen, woher Daten stammen, wie sie transformiert werden und wie sie durch das Unternehmen fließen. Diese Transparenz bleibt für viele Unternehmen eine große Herausforderung, insbesondere wenn Informationen über Abteilungsanwendungen, Schatten-IT-Systeme, gemeinsame Laufwerke und Mitarbeitergeräte verstreut sind. In Bezug auf die Kosten wird das Kostenmanagement mit der Ausweitung der KI-Nutzung in Unternehmen zu einem Hindernis. Einige Organisationen unterschätzen die finanziellen Auswirkungen einer groß angelegten KI-Bereitstellung, insbesondere im Hinblick auf Inferenzkosten und Token-Verbrauch. Es gab Fälle, in denen Organisationen ihr Jahresbudget bereits in den ersten beiden Monaten aufgebraucht hatten. Kultureller Wandel ist ebenfalls schwierig. Obwohl moderne Plattformen Hunderte von Systemen verbinden können, fällt es Organisationen oft schwer, interne Widerstände gegen den Informationsaustausch zu überwinden. Eine erfolgreiche Skalierung von KI erfordert die Etablierung von Governance-Rahmenwerken, die verantwortungsvollen Datenaustausch fördern, Sicherheitsvorkehrungen aufrechterhalten und sicherstellen, dass die KI-Einführung mit messbaren operativen Ergebnissen verknüpft ist.
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