Beschleunigen und schützen Sie Ihre KI-Reise

LÖSUNGSÜBERBLICK

Verteilen, optimieren und schützen Sie Ihre KI-Workloads mit F5

Nutzen Sie KI/ML, um Ihre APIs leistungsfähiger zu machen und zu schützen, die Komplexität Ihres Ökosystems zu reduzieren und jede Anwendung sowie jeden KI-Workload in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen abzusichern und zu optimieren.

Generative KI im Detail: Die wichtigsten Assets verstehen

Seit Jahrzehnten sind die meisten Unternehmen gezwungen, ihre Infrastruktur weiterzuentwickeln, um neue Anwendungen und Workloads zu unterstützen. Diese Entwicklung setzt sich mit den rasanten Fortschritten bei neuen großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) und Anwendungen für generative künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT von OpenAI fort. KI-Workloads gehören zu den modernsten Anwendungen überhaupt und stellen Unternehmen vor eine doppelte Herausforderung: die Leistung und Sicherheit dieser geschäftskritischen KI-Prozesse zu optimieren. Da Anwendungen für generative KI und maschinelles Lernen (ML) Branchen weiterhin grundlegend verändern, sind fundierte Entscheidungen über die Verteilung und Governance von KI-Workloads von entscheidender Bedeutung.

Generative KI umfasst mehrere zentrale Komponenten, die zu ihrer Funktionalität und Effektivität beitragen. In der Architektur von KI-Anwendungen spielt das Zusammenspiel von Kubernetes, Programmierschnittstellen (APIs) und Multi-Cloud-Umgebungen eine entscheidende Rolle bei der Schaffung eines einheitlichen und skalierbaren Systems. Auf übergeordneter Ebene dient Kubernetes als bevorzugte Plattform und übernimmt als Orchestrator die Bereitstellung, Skalierung und Überwachung verschiedener Komponenten innerhalb der KI-Anwendung. APIs fungieren als Kommunikationskanäle, über die diese Komponenten nahtlos miteinander interagieren können. Multi-Cloud-Umgebungen wiederum ermöglichen es, für jede Ihrer Workloads und jeden Anwendungsfall den optimalen Ausführungsort auszuwählen, um eine vorhersehbare Leistung und ein einheitliches Sicherheitsniveau zu gewährleisten.

Kubernetes: Die Plattform für generative KI

Kubernetes entwickelt sich kontinuierlich zur bevorzugten Plattform für generative KI weiter und bildet die Grundlage für die Containerisierung, sodass KI-Modelle, Datenverarbeitungspipelines und andere Dienste effizient verwaltet und skaliert werden können. Es ermöglicht die dynamische Zuweisung von Rechenressourcen und gewährleistet dadurch eine optimale Leistung und Ressourcennutzung. Cloud-natives Kubernetes erleichtert die nahtlose Bereitstellung von KI-Workloads in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Das dynamische Ökosystem rund um Kubernetes erweist sich als treibende Kraft bei der Beschleunigung von KI-Innovationen und deren Einführung. Die Zusammenarbeit zwischen Branchenführern, Open-Source-Projekten und Cloud-Anbietern fördert bahnbrechende Entwicklungen in der KI-Technologie.

APIs: Die Verbindung zwischen KI-Komponenten

APIs sind das zentrale Bindeglied in KI-Architekturen und ermöglichen die Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten und Diensten. Sie bilden die Verbindung, über die unterschiedliche Teile der KI-Anwendung Daten und Anweisungen austauschen. Beispielsweise kann ein KI-Modell über APIs Daten von einem cloudbasierten Speicherdienst anfordern oder seine Vorhersagen zur Entscheidungsfindung an eine andere Komponente senden. Darüber hinaus nutzen OpenAI-Plugins APIs, um die Funktionen von ChatGPT zu erweitern, indem sie ChatGPT die Interaktion mit von Entwicklern definierten APIs ermöglichen.

Multi-Cloud-Netzwerke: KI-Workloads über verteilte Umgebungen hinweg verbinden

Herkömmliche Rechenzentren haben häufig Schwierigkeiten, die hohen Anforderungen fortschrittlicher KI-Workloads zu bewältigen. Dies wirft Fragen hinsichtlich ihrer Kapazität und Eignung für die moderne digitale Landschaft auf. Das große Datenvolumen, das beim Trainieren und Feinabstimmen von KI-Modellen entsteht, macht die „Datengravitation“ zu einem wichtigen Thema für Unternehmen, die KI einsetzen. Datengravitation entsteht, wenn das Datenvolumen in einem Repository wächst und zugleich der Nutzen dieser Daten zunimmt. Mit der Zeit wird das Kopieren oder Verschieben dieser Daten aufwendig und kostspielig. Dadurch ziehen die Daten unweigerlich Dienste, Anwendungen und weitere Daten in ihr Repository. Datengravitation wirkt sich in zweierlei Hinsicht auf generative KI aus: Einerseits schränkt sie die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten für das Training und die Generierung ein. Andererseits erhöht sie zugleich die Notwendigkeit und den Wert von Daten für die Optimierung und Weiterentwicklung generativer KI-Modelle und ihrer Ergebnisse.

Multi-Cloud-Umgebungen bilden inzwischen die Grundlage für eine neue Klasse KI-gestützter Anwendungen, da sich mit ihnen private, aber stark verteilte Daten leichter nutzen lassen. Sie erhöhen zudem die Flexibilität und Ausfallsicherheit der Architektur, indem sie KI-Anwendungen den Zugriff auf die jeweils besten Ressourcen verschiedener Cloud-Anbieter ermöglichen. Multi-Cloud reduziert außerdem das Risiko einer Abhängigkeit von einem einzelnen Cloud-Anbieter, schützt vor möglichen Ausfallzeiten und eröffnet Migrationsmöglichkeiten. Kubernetes sorgt in Verbindung mit APIs dafür, dass diese Multi-Cloud-Umgebungen effizient verwaltet und orchestriert werden können, und vereinfacht so die Bereitstellung und Skalierung von KI-Workloads über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg.

Ein Multi-Cloud-Ansatz bietet zwar Flexibilität und Skalierbarkeit, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich Datenkonsistenz, Sicherheit und Compliance mit sich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Workloads und Daten sicher zwischen Clouds, lokalen Rechenzentren oder einem Data Lake übertragen werden können. Um die Datensouveränität zu gewährleisten, müssen Unternehmen bestimmte branchenspezifische und behördliche Vorschriften erfüllen, ohne die Reaktionszeiten der KI erheblich zu beeinträchtigen. Auch die Nutzung von Multi-Cloud-Umgebungen kann hierbei helfen, da sie global tätigen Unternehmen Zugang zu Cloud-Diensten an verschiedenen geografischen Standorten bietet und so die Einhaltung regulatorischer Vorgaben erleichtert. Die Bewältigung dieses Problems ist eine Herausforderung, wenn man bedenkt, dass jedes KI-Modell auf eine umfangreiche Datenbank zugreift, um Benutzeranfragen in Echtzeit mit den richtigen Schlussfolgerungen zu beantworten, und dass sich die Trainingsdaten an beliebigen Orten befinden können.

Im Idealfall sollten Unternehmen die hohen Anforderungen an Konnektivität, Sicherheit und Skalierbarkeit von KI-Workloads mit einer einheitlichen Lösung erfüllen, die konsistente Anwendungs- und Sicherheitsdienste über Public Clouds, Private Clouds, natives Kubernetes und Edge-Umgebungen hinweg bereitstellt.

KI-Workloads: die neue Angriffsfläche für Cyberkriminelle

Da KI-Workloads möglichst nah an den von ihnen benötigten Daten bereitgestellt werden sollten, sind sie häufig über mehrere Clouds verteilt. Dies erschwert eine zentrale Übersicht und Kontrolle. Werden generative KI-Workloads zu einer bereits verteilten Anwendungsumgebung hinzugefügt, vergrößert sich die Angriffsfläche des Unternehmens zusätzlich.

Es ist wichtig anzuerkennen, dass KI den Anwendungen, die sie nutzen, zwar enorme Vorteile bietet, Unternehmen jedoch die notwendigen Maßnahmen ergreifen müssen, um ihre KI-Workloads zu optimieren und abzusichern, damit sie die Vorteile von KI voll ausschöpfen können. Dazu müssen nicht nur die Effizienz von KI-Workloads gesteigert, sondern auch komplexe Kubernetes-Umgebungen verwaltet, APIs nahtlos und sicher integriert sowie Multi-Cloud-Netzwerke effektiv verwaltet werden.

Generative KI und andere KI-Toolkits werden zunehmend zu bevorzugten Angriffsflächen für Cyberkriminelle. Diese nutzen häufig selbst KI, um neuartige und ausgefeiltere Angriffe durchzuführen und sich Zugriff auf personenbezogene Daten (PII) sowie andere vertrauliche Informationen zu verschaffen – darunter auch Trainingsdaten, durch die Geschäftsgeheimnisse oder geistiges Eigentum offengelegt werden könnten. Security-Operations-Teams müssen in der Lage sein, gegnerische Angriffe zu erkennen und abzuwehren, einschließlich der böswilligen Manipulation von KI- und ML-Modellen. Von der Erstellung täuschend echter Deepfakes bis hin zu ausgeklügelten Phishing-E-Mail-Kampagnen, über die Ransomware-Angriffe verbreitet werden: Cyberkriminelle nehmen KI sowohl ins Visier als auch für ihre böswilligen Zwecke in Anspruch.

Schatten-KI – nicht autorisierte generative KI

Ein weiteres zentrales Sicherheitsrisiko in KI-Umgebungen ist Shadow AI. Ähnlich wie bei Shadow IT bezeichnet Shadow AI den Einsatz von KI-Tools außerhalb der unternehmensinternen Governance. Shadow AI wird zum Problem, wenn Beschäftigte die IT „umgehen“ und Richtlinien sowie Prozesse missachten, die zum Schutz des Unternehmens eingeführt wurden. Dies geschieht meist, weil sie der Ansicht sind, dass diese Vorgaben und Abläufe Innovationen ausbremsen und sie daran hindern, KI für Entwicklungs- und Produktivitätssteigerungen zu nutzen. Der rasante Einsatz generativer KI durch Beschäftigte im gesamten Unternehmen, eine unzureichende Governance und Lernmodelle, die häufig sensible Daten verarbeiten, führen dazu, dass Shadow AI ein erhebliches Risiko für die Offenlegung personenbezogener Daten, geistigen Eigentums des Unternehmens und anderer sensibler Unternehmensdaten darstellt. Unternehmen müssen Mechanismen zum Schutz vor den Gefahren von Shadow AI implementieren.

KI ist lediglich eine leistungsstarke, moderne Anwendung

Auch wenn KI wie Magie erscheinen mag, ist sie das nicht: Im Grunde ist sie lediglich eine leistungsstarke moderne Anwendung wie viele andere auch. Und LLMs sind einfach Algorithmen, die natürliche Sprache verstehen und aus großen Datenmodellen oder Data Lakes lernen, um mithilfe von ML neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu erstellen und vorherzusagen.

In diesem sich rasant entwickelnden Umfeld bietet F5 Lösungen, die KI integrieren und nutzen, um Ihre KI voranzubringen und zu schützen, indem KI mithilfe von KI betrieben und abgesichert wird. F5 bietet branchenführende Bereitstellungs-, Performance- und Sicherheitsservices für Ihre gesamte verteilte Anwendungsumgebung.

Ganz gleich, ob Sie KI-Workloads in einer Lagerhalle oder in einem Unternehmensbüro ausführen: Die einheitlichen Lösungen von F5 stellen konsistente Anwendungs- und Sicherheitsservices über Public Clouds, Private Clouds, natives Kubernetes und Edge-Umgebungen hinweg bereit. So können Sie die Komplexität von KI reduzieren und gleichzeitig von unübertroffener Skalierbarkeit und Leistung profitieren. Vernetzen Sie die verschiedenen Komponenten von KI-Anwendungen über unterschiedliche Standorte, Umgebungen und Clouds hinweg sicher miteinander, um die Vorteile dieses neuen, modernen Anwendungsparadigmas voll auszuschöpfen.

Versorgen und schützen Sie Ihre KI-basierten Anwendungen mit F5

F5 unterstützt und schützt moderne KI-Workloads und gewährleistet dabei deren Verteilung und Schutz in unterschiedlichsten KI-Ökosystemen – mit hoher Leistung und umfassender Sicherheit. Die Lösungen von F5 für die Bereitstellung und Absicherung von KI-Workloads verbinden Trainings- und Inferenzmodelle sicher mit den Benutzern und Anwendungen, die sie benötigen – unabhängig davon, wo oder wie die Modelle verteilt sind und wo sich die Benutzer und Anwendungen befinden. Profitieren Sie von vorhersehbarer Leistung und einer zugrunde liegenden, einheitlichen Datenstruktur, die das Trainieren, Optimieren, Bereitstellen und Verwalten von KI- und ML-Modellen in großem Maßstab unterstützt. Mit F5 verwandeln Sie Daten mühelos und effizienter in Erkenntnisse und profitieren zugleich von einem stärkeren, umfassenderen Schutz.

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Flexibilität bei der Bereitstellung von KI-Workloads an jedem Ort

F5 bietet die Flexibilität, KI nahe an Ihren Daten bereitzustellen – vom Rechenzentrum bis zum Edge –, um Genauigkeit, Erkenntnisse, Leistung, Kosteneffizienz und Sicherheit zu maximieren.

F5® Distributed Cloud Network Connect und F5®Distributed Cloud App Connect ermöglichen die Bereitstellung von Trainingsmodellen in privaten Clouds oder im Rechenzentrum und stellen gleichzeitig eine sichere Verbindung zu Datenquellen in der Cloud oder am Edge bereit.

Als Teil des F5® Distributed Cloud Services-Portfolios bietet Distributed Cloud Network Connect über ein SaaS-basiertes Tool Layer-3-Konnektivität für beliebige Umgebungen oder Cloud-Anbieter, einschließlich lokaler Rechenzentren und Edge-Standorte. Die Lösung ermöglicht durchgängige Transparenz, automatisiert die Bereitstellung von Verbindungen und Netzwerkdiensten und erlaubt die Erstellung einheitlicher, absichtsbasierter Sicherheitsrichtlinien für alle Standorte und Anbieter.

F5® Distributed Cloud App Stack ermöglicht die einfache Bereitstellung, Verwaltung und Absicherung von KI-Workloads mit einem einheitlichen, produktionsreifen Kubernetes – unabhängig vom Standort, von Private und Public Clouds bis hin zu Edge-Standorten. Die Lösung unterstützt KI-Modelle am lokalen Edge mit integrierter GPU-Unterstützung, die eine hohe Performance und Verfügbarkeit gewährleistet. Distributed Cloud App Stack vereinfacht die Bereitstellung von KI-/LLM-Inferenzanwendungen, indem Anwendungen und Sicherheitsfunktionen mithilfe zentralisierter Workflows an einer beliebigen Anzahl von Edge-Standorten bereitgestellt werden.

Darüber hinaus ermöglicht F5® NGINX® Connectivity Stack for Kubernetes eine schnelle, zuverlässige und sichere Kommunikation für KI-/ML-Workloads, die in Kubernetes ausgeführt werden – sowohl On-Premises als auch in der Cloud. Als zentrale Lösung mit Funktionen für Ingress-Controller, Load Balancer und API-Gateway verbessert NGINX Connectivity Stack for Kubernetes die Verfügbarkeit, den Schutz und die Transparenz in großem Maßstab und reduziert gleichzeitig die Komplexität und die Betriebskosten. NGINX Connectivity Stack for Kubernetes unterstützt die Skalierung, Überwachung, Steuerung und Absicherung von KI-Workloads vom Edge bis zur Cloud. Dazu bietet die Lösung eine Reihe von Tools und Integrationen, die das Kundenerlebnis verbessern, die Komplexität reduzieren, die Verfügbarkeit erhöhen und die Echtzeittransparenz optimieren.

KI-Workloads überall schützen

Versetzen Sie SecOps in die Lage, Anwendungen und API-Schnittstellen als Zugang zu KI-Workloads abzusichern und sich an gezielte Angriffe auf KI-Modelle und -Umgebungen anzupassen, indem Sie WAF-, Bot-, API- und DDoS-Schutzmaßnahmen über eine zentrale Steuerungsstelle optimieren.

Transparenz über alle KI-Workloads in der gesamten Hybrid- und Multi-Cloud-Infrastruktur ist entscheidend, um unter anderem der Nutzung von Schatten-KI entgegenzuwirken, durch die proprietäre Daten gefährdet werden. Werden GenAI-Workloads zu einer bereits verteilten Anwendungsumgebung hinzugefügt, vergrößert sich zwangsläufig die Angriffsfläche des Unternehmens. Dadurch entstehen Möglichkeiten für Denial-of-Service-Angriffe (DoS) auf Modelle, die Manipulation von Trainingsdaten und die Ausnutzung von API-Schwachstellen.

Nutzen Sie F5® Distributed Cloud Web App and API Protection (WAAP), um Datenmodelle sicher und kontrolliert zu verwalten und so geistiges Eigentum vor unbeabsichtigter Nutzung zu schützen. Profitieren Sie von Sicherheitsrichtlinien nach dem Prinzip „Mit einem Klick aktivieren, überall ausführen“, die einen konsistenten und reproduzierbaren Schutz, globale Abdeckung und Durchsetzung ermöglichen. Ein API-basierter Ansatz zum Schutz von Workloads verbessert die Zusammenarbeit zwischen Netzwerk- und Sicherheitsbetriebsteams sowie Entwicklern.

Mit Distributed Cloud WAAP können Unternehmen den Weg zu einer effektiven Absicherung von KI-Workloads vereinfachen, ohne dabei die kontinuierliche geschäftliche Innovation zu beeinträchtigen. Dazu gehört ein umfassender Ansatz für die Laufzeitanalyse und den Schutz von APIs, der Verwaltungs- und Durchsetzungsfunktionen kombiniert. Alle API-Endpunkte und Anwendungspfade lassen sich einfach und effektiv überwachen. Unbekannte oder Schatten-APIs können erkannt und nachverfolgt sowie durch kontinuierliche Überprüfung und Schema-Durchsetzung abgesichert werden. Die API-Sicherheitslösungen von F5 schützen die APIs, die KI-spezifische Interaktionen ermöglichen, und mindern die Risiken durch unbefugten Zugriff, Datenschutzverletzungen, Missbrauch und kritische Schwachstellen. So wird sichergestellt, dass Anwendungen und geschäftskritische KI-Workloads reibungslos und sicher ausgeführt werden.

Schützen Sie sich vor bösartigen Bots – einschließlich solcher, die versuchen, LLMs zu manipulieren – mit einer Plattform, die sich an die Umrüstungsversuche von Angreifern bei Tausenden der weltweit meistgenutzten Anwendungen und KI-Workloads anpasst. Erzielen Sie einen hochwirksamen Bot-Schutz auf Basis einer beispiellosen Analyse von Geräte- und Verhaltenssignalen, um automatisierte bösartige Bot-Angriffe zu entlarven und abzuwehren. Sorgen Sie außerdem mit F5 Distributed Cloud Network Connect dafür, dass Ihre Daten während der Übertragung geschützt sind. Profitieren Sie mit F5 von umfassender Transparenz, dynamischer Erkennung, KI-basierten Erkenntnissen und automatischer Fehlerbehebung.

Verteilte KI-Workloads in wenigen Minuten automatisch verbinden

Reduzieren Sie die Komplexität und schaffen Sie so die Voraussetzungen für geschäftliche Agilität und Innovation: Verbinden Sie verteilte KI-Workloads automatisch über verschiedene Umgebungen hinweg, indem Sie die zugrunde liegende Infrastruktur abstrahieren.

F5® Distributed Cloud Secure Multi-Cloud Network (MCN) vereinfacht die Verwaltung und Bereitstellung von KI-Workloads. Vernetzen Sie verteilte KI-Workloads automatisch in Ihrer gesamten Umgebung – Cloud, Multi-Cloud und Edge –, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Steigern Sie den Nutzen Ihrer KI-Initiative mithilfe von Datenanalysen, die Daten aus Ihren Workloads zusammenführen und korrelieren. Schaffen Sie eine zentrale Kontrollinstanz, über die Sie Richtlinien für sämtliche Anwendungen und KI-Workloads standortunabhängig verwalten können.

Kunden, die KI-Anwendungen der Enterprise-Klasse betreiben und eine leistungsstarke Lösung für Unternehmensanforderungen benötigen, können die Vorteile von F5 Distributed Cloud Secure MCN nutzen, um Anwendungssicherheit und -dienste auf Public- und Hybrid-Cloud-Bereitstellungen, native Kubernetes-Umgebungen und Edge-Standorte auszuweiten.

Abbildung 1: F5-Lösungen verbinden KI-Workloads sicher und verteilen die Inferenz auf Edge-Standorte

Einheitliche Sicherheit für alle Anwendungen

Verbinden, schützen und verwalten Sie Anwendungen und Workloads in der Cloud, am Edge oder im globalen F5-Netzwerk. Distributed Cloud App Stack vereinfacht die Verwaltung, Bereitstellung und Auslieferung von KI-Trainingsanwendungen. Übertragen Sie Software- und Betriebssystem-Updates mit nur wenigen Klicks an Ihre Standorte.

Beschleunigte Leistung von KI-Workloads

KI-Workloads, insbesondere im Bereich der generativen KI, erfordern erhebliche Rechenressourcen. Die Lösungen von F5 zur Anwendungsbeschleunigung sind darauf ausgelegt, die Leistung von KI-Workloads zu optimieren, unter anderem durch die effiziente gemeinsame Nutzung von GPU-Ressourcen. Durch Effizienzsteigerungen, geringere Latenzzeiten und schnellere Reaktionszeiten beschleunigt F5 die Bereitstellung von KI-Prognosen, sorgt für eine nahtlose Benutzererfahrung und unterstützt Entscheidungen in Echtzeit in KI-gestützten Anwendungen.

Globales Traffic-Management für KI-Workloads

Für weltweit tätige Unternehmen spielen die Lösungen von F5 für das globale Traffic-Management eine entscheidende Rolle bei der optimalen Verteilung von KI-Workloads und der Gewährleistung der Datensouveränität. Diese Lösungen verteilen KI-Workloads effizient auf geografisch verteilte Rechenzentren und Cloud-Regionen. Dadurch steigern sie die Leistung und gewährleisten zugleich eine hohe Verfügbarkeit und Redundanz für geschäftskritische KI- und KI-gestützte Anwendungen.

KI-gestützte Analysen

F5 nutzt die Leistungsfähigkeit von KI und ML, um verwertbare Erkenntnisse zur Performance und Sicherheit von KI-Workloads bereitzustellen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Datenverkehrsmustern und Anwendungsverhalten können Unternehmen datengestützte Entscheidungen über die Platzierung von Workloads und die Zuweisung von Ressourcen treffen und so eine optimale Performance ihrer KI-Workloads sicherstellen.

Fazit

Stärken und schützen Sie Ihre KI mit F5

Künstliche Intelligenz hält weiterhin Einzug in alle Bereiche des modernen Geschäfts- und Alltagslebens – allen voran generative KI. Um diese Entwicklung zu unterstützen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur die Vorteile von KI nutzen kann, um Verzögerungen, Latenzzeiten und Risiken zu minimieren. Während sich Unternehmen mit den komplexen Herausforderungen der KI – einschließlich generativer KI und KI-Workloads – auseinandersetzen, bleibt F5 ein vertrauenswürdiger Partner, der sie dabei unterstützt, die Möglichkeiten und Vorteile von KI im gesamten, weitläufigen Ökosystem der generativen KI voll auszuschöpfen.

F5 unterstützt und schützt Ihre KI mithilfe von KI und bietet branchenführende Performance sowie Bereitstellungs- und Sicherheitsservices für die gesamte verteilte Anwendungsumgebung. Ganz gleich, ob Sie KI-Workloads in einer Produktionshalle oder in einem Unternehmensbüro ausführen: Geben Sie Mitarbeitenden und Partnern leistungsstarke Tools an die Hand, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz weiter zu steigern. Dank robuster Sicherheitsmaßnahmen, die auf umfassenden Big-Data-Telemetriedaten basieren, können Kunden proaktiv gegen sich wandelnde KI-Risiken vorgehen. So können Unternehmen ihre Position an der Spitze der Innovation behaupten oder dorthin aufschließen und sind zugleich bestens auf die Herausforderungen und Chancen dieser sich rasant entwickelnden und transformativen Technologielandschaft vorbereitet.

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