Artificial Intelligence (AI) neu gedacht: Markus Nispel über Chancen, Herausforderungen und Zukunftsvisionen bei Extreme Networks
Markus Nispel, CTO EMEA bei Extreme Networks, gewährt spannende Einblicke in die transformative Rolle der Artificial Intelligence (AI) für Unternehmen. Im Interview spricht er über die effiziente Nutzung von I-Tools im Arbeitsalltag, die Integration von AI-Agenten in Netzwerklösungen und seine Vision für 2025: autonome Netzinfrastrukturen und eine tiefgreifende Vernetzung von Datenplattformen. Los geht's:
Herr Nispel, 2024 liegt hinter uns. Das neue Jahr beginnt!
Zeit für den Kassensturz: Können Sie uns ein Beispiel geben, wie AI Ihre Arbeit 2024 erleichtert hat?
Im Jahr 2024 hat der Einsatz von Artificial Intelligence (AI) noch einmal bedeutend zugenommen – und das in sämtlichen Bereichen. Die Einführung von ChatGPT 2022 war der Beginn einer neuen Ära. Unternehmen sammeln immer mehr individuelle Erfahrungen aus der Nutzung solcher AI-Tools. Auch ich persönlich nutze AI täglich. Sei es über Microsoft Co-Pilot mit verschiedenen Unternehmensanwendungen bei Extreme Networks, in Form von in Lösungen integrierten AI-Assistenten oder über frei zugängliche Dienste für Braunstorming, Taskmanagement oder als Ersatz für herkömmliche Recherchemethoden. Wir bei Extreme Networks bieten z.B. mit Extreme AI Expert auch ein Tool an, das auf hunderttausende technische Dokumentationen zugreift. In Sekundenschnelle kann ich so auf Informationen zugreifen, um eine Frage fundiert beantwortet zu bekommen oder eine Handlungsempfehlung für ein Problem zu erhalten. Da Extreme AI Expert auch die Datenquellen liefert, kann ich bei Bedarf schnell nachforschen und die Empfehlungen überprüfen.
Markus Nispel (CTO, Extreme Networks) im Interview:
Die Effizienzgewinne durch AI-gestützte Prozesse liegen auf der Hand, und sei es ‚nur‘ die Zeitersparnis beim Erfassen und der Analyse von Daten. Mein Entwicklerteam zum Beispiel profitiert bei seiner täglichen Arbeit stark von AI. Sie ist auch bei der Einarbeitung, Schulung und Wissenstransfer für neue und bestehende Mitarbeitende eine große Hilfe – so nutzen wir auch hier Extreme AI Expert, um unser eigenes Team, aber auch das von Partnern und Kunden, für unsere Lösungen zu schulen. AI-Tools ermöglichen es uns, Lerninhalte dynamisch an neue Technologien und andere Anforderungen anzupassen. So können Teams schneller auf Veränderungen reagieren und ihr Wissen auf dem neuesten Stand halten.
Statt auf die viel beschworene ‚Automatisierung von allem‘ zu setzen, ist es wichtig, dass Unternehmen sich die Bereiche und Prozesse zu fokussieren, in denen der ROI des AI-Projekts klar definiert und messbar ist – sei es im Sales, Marketing, in der Entwicklung, in HR oder anderen Bereichen. Die üblichen Anwendungsfälle für Automatisierung und Beschleunigung sind klar, erbringen aber oft nur einen geringen ROI. Umfassende Geschäftsprozessüberprüfungen, Neuausrichtungen oder sogar die Schaffung neuer Prozesse sind dagegen in der Regel besonders attraktiv in der ROI-Analyse.
Mit welcher Entwicklung rechnen Sie in Sachen AI 2025?
2025 wird sich der Fokus weiter auf konkrete, praxisorientierte Anwendungen von AI unter Einsatz von AI-Agenten und agentengestützten Prozessen richten. Es hat sich gezeigt, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT allein nicht ausreichen, sondern mit anderen Tools kombiniert werden und die Zusammenarbeit mehrerer Akteure ermöglichen müssen, um komplexe Aufgaben mit mehr Präzision und Berechenbarkeit zu lösen. Wir erwarten eine stärkere Integration von AI in Plattformlösungen, bei denen Netzwerke, Sicherheit und künstliche Intelligenz als Einheit behandelt werden. Dabei werden die Daten so zusammengefasst, dass AI und AI-Agenten möglichst produktiv und effektiv arbeiten können. Dadurch können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe weiter vereinfachen und die Komplexität der IT reduzieren.
Gleichzeitig wird Predictive Analytics verstärkt eingesetzt, um Netzwerke resilienter und Sicherheitsprozesse durch KI-Agenten proaktiver zu machen. Mit der Zeit wird dies auch den Weg für „autonome“ Netzinfrastrukturen ebnen. Die Parallelen zum autonomen Fahren sind deutlich: Mit modernen AI-Agenten und agentenbasierten Workflows können sichere Netzwerke selbstständig Probleme erkennen, analysieren und beheben - und zwar bevor sie sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken. Außerdem können AI-Agenten zukünftig noch präzisere Risikoanalysen und Handlungsempfehlungen liefern, was die IT-Security enorm verbessert.
Sie sind in ihrem Unternehmen selbst Anwender von ERP-Systemen – was würden Sie sich wünschen, das die AI dabei verbessert?
Entscheidend ist nicht das ERP-System an sich, sondern wie effektiv die Daten mit anderen Datenquellen kombiniert werden können (von denen viele nach wie vor in Silos stecken), um AI noch leistungsfähiger zu machen. Der eigentliche Wert liegt in der Nutzung von AI zur Verknüpfung aller Systeme. Daher sollte das ERP-System eine einfache Integration unterstützen. Für die ERP-Daten selbst gibt es eine Vielzahl von Augmented-Analytics-Lösungen auf dem Markt, die die Erarbeitung von Erkenntnissen vereinfachen. Dies kann als Basis für das langfristige Ziel dienen, AI zur Verbesserung der Interoperabilität von ERP-Systemen mit anderen Plattformen einzusetzen.
Das Aufbrechen von Silos zwischen AI-Anwendungen ist einer der Hauptgründe dafür, dass viele Unternehmen heute robuste Plattformen benötigen, die Daten an einem zentralen Ort mit Hilfe von AI vereinheitlichen, anstatt in mehrere isolierte Punktlösungen zu investieren. In einer zunehmend hybriden IT-Umgebung ist es wichtig, dass ERP-Systeme flexibel integriert werden und AI-gestützte Einblicke in Echtzeit liefern können.