Dejero hat eine Analyse zu einer der zentralen Herausforderungen für die breite Einführung künstlicher Intelligenz in Unternehmen veröffentlicht: die Konnektivität. Laut dem Unternehmen können KI-Anwendungen zwar lokal auf Edge-Geräten ausgeführt werden, doch das Fehlen zuverlässiger Netzwerke schränkt ihre Fähigkeit ein, in groß angelegten Betriebsumgebungen wirksame Ergebnisse zu liefern.
In dem Beitrag erläutert das Unternehmen, dass KI-Modelle Informationen direkt in Kameras, Sensoren und anderen verbundenen Geräten verarbeiten können. Sobald diese Systeme jedoch Daten austauschen, Warnmeldungen auslösen, Reaktionen koordinieren oder verschiedene Geräte und Plattformen integrieren müssen, wird Konnektivität zu einem unverzichtbaren Faktor für die operative Effizienz.
Dejero weist darauf hin, dass der globale Markt für Edge-KI bereits ein Volumen von über 25 Milliarden US-Dollar erreicht hat und bis 2035 auf rund 165 Milliarden US-Dollar anwachsen könnte. Das Unternehmen zitiert zudem Studien, denen zufolge 58 % der Technologie- und Unternehmensführer bereits sogenannte physische KI-Anwendungen einsetzen, während 80 % planen, entsprechende Projekte innerhalb der nächsten zwei Jahre zu starten.
Als Beispiel nennt das Unternehmen Überwachungskameras mit KI-Funktionen, die potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen können. Trotz dieser Fähigkeit kann eine unzureichende Netzwerkverbindung verhindern, dass Warnmeldungen an Leitstellen oder Einsatzteams übermittelt werden – wodurch der praktische Nutzen der erfassten Informationen erheblich eingeschränkt wird.
Laut Dejero setzen die meisten Unternehmensimplementierungen von KI auf zwei grundlegende Modelle. Das erste verlagert die Verarbeitung vollständig an den Netzwerkrand und bietet dadurch hohe Geschwindigkeit und Datenschutz. Das zweite basiert auf Cloud-Plattformen und ermöglicht größere Skalierbarkeit sowie erweiterte Analysefunktionen. Der Trend geht jedoch zunehmend in Richtung hybrider Architekturen, die lokale Verarbeitung mit kontinuierlicher Anbindung an zentrale Systeme kombinieren.
Das Unternehmen betont, dass dieser hybride Ansatz direkt von der Qualität der Netzwerkkonnektivität abhängt. Von Dejero zitierte Daten zeigen, dass 96 % der Industrieunternehmen die Zuverlässigkeit drahtloser Netzwerke als kritische Voraussetzung für die Skalierung von KI betrachten, während 97 % erwarten, dass neue KI-Workloads die Anforderungen an Konnektivität deutlich erhöhen werden.
Der Beitrag analysiert zudem die finanziellen Auswirkungen von Netzwerkausfällen. Laut den zitierten Studien verzeichnen mehr als 90 % der mittelständischen und großen Unternehmen Verluste von über 300.000 US-Dollar pro Stunde Ausfallzeit, während 41 % sogar von Schäden von mehr als einer Million US-Dollar pro Stunde berichten.
Darüber hinaus hebt Dejero seine Smart Blending Technology hervor, die mehrere Verbindungen gleichzeitig kombiniert – darunter Mobilfunknetze, Breitband, Satellit und WLAN. Diese Lösung schafft eine resiliente Kommunikationsumgebung, die auch bei Ausfällen einzelner Netzwerke eine stabile Konnektivität aufrechterhält.
Nach Angaben des Unternehmens entwickelt sich die Infrastruktur, die traditionell für Live-Videoübertragungen und Feldkommunikation genutzt wird, zunehmend zu einem zentralen Baustein für KI-Anwendungen in verteilten und geschäftskritischen Umgebungen.
Für Dejero sollten Organisationen, die konsistente Ergebnisse mit künstlicher Intelligenz erzielen wollen, Konnektivität als integralen Bestandteil ihrer Technologie-Strategie betrachten. Der Erfolg von KI hänge nicht nur von der Qualität der Modelle ab, sondern ebenso von der Fähigkeit, Informationen zuverlässig zwischen Geräten, Systemen und Teams zu übertragen.