SAP: Erfolgreiches Zusammenspiel – Quantencomputing und generative KI

Die Herausforderung: KI benötigt immer höhere Rechenleistung

KI-Modelle wie große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben deutliche Fortschritte bei der Automatisierung, dem Verstehen natürlicher Sprache und der kreativen Problemlösung gemacht. Für das Trainieren und Bereitstellen dieser Modelle ist jedoch massive Rechenleistung erforderlich. Herkömmliche Hardwarearchitekturen auf Basis klassischer Computersysteme können mit diesen Anforderungen nur schwer Schritt halten.

Das hat zu langsameren Innovationszyklen, steigenden Kosten und Einschränkungen bei der Skalierbarkeit geführt. Die Lösung von Optimierungsproblemen etwa in den Bereichen Logistik, Finanzwesen und Lieferketten ist nach wie vor mit hohem Kosten- und Zeitaufwand verbunden, auch beim Einsatz hochmoderner KI-Lösungen.

Weitere Barrieren, die sich mit aktueller KI-Infrastruktur nicht vollständig überwinden lassen, sind Fragen des Datenschutzes, mangelnde Energieineffizienz und Engpässe bei der Verarbeitung. Genau hier kommt Quantencomputing ins Spiel.

Um die Möglichkeiten des Quantencomputings für generative KI nutzen zu können, müssen Unternehmen ihre KI-Strategien anpassen. Es genügt nicht, die derzeit eingesetzten KI-Modelle einfach auf Quantencomputer zu übertragen. Für diese Transformation sind die folgenden Änderungen erforderlich:

Entwicklung von KI-Modellen speziell für Quantencomputing

Derzeitigen KI-Modellen liegen die Prinzipien herkömmlicher Computersysteme zugrunde. Sie stützen sich vor allem auf klassisches maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen. Quantencomputing funktioniert jedoch nach vollkommen anderen Prinzipien wie Superposition, Verschränkung und Quanteninterferenz, die wesentlich leistungsfähigere KI-Modelle unterstützen können. Unternehmen sind gefordert, ihre KI-Modellarchitektur auf den Prüfstand zu stellen. Sie müssen diese Architektur um Prinzipien und Algorithmen des Quantencomputings ergänzen, um neue Möglichkeiten für Entscheidungsprozesse, Mustererkennung und Optimierung zu erschließen.

Führungskräften bietet sich hierdurch eine strategische Möglichkeit: Vorreiter bei der Entwicklung von KI speziell für Quantencomputing werden sich einen Vorsprung vor den Wettbewerbern sichern. Die entsprechenden Modelle sind in der Lage, Probleme zu lösen, die für klassische Systeme derzeit nicht lösbar sind – und dies deutlich präziser und schneller. Beispiele für solche Probleme sind die dynamische Echtzeitoptimierung von Lieferketten und komplexe Szenarien mit mehreren Variablen.

Hybride KI-Ansätze

Bis es marktreife KI-Modelle speziell für Quantencomputing gibt, wird es noch eine Weile dauern. Zunächst werden deshalb wohl hybride Systeme zum Einsatz kommen, die klassische KI mit den Möglichkeiten des Quantencomputings kombinieren. Mit einem solchen Hybridmodell können Unternehmen bestimmte Aufgaben wie die Optimierung oder Datenverarbeitung in Angriff nehmen, bei denen sich mit Quantencomputing besonders gute Ergebnisse erzielen lassen. Aufgaben wie komplexe Weiterleitungen oder Prognosen können beispielsweise um Algorithmen auf Basis von Quantencomputing ergänzt werden, während in anderen Bereichen des Unternehmens weiterhin klassische KI eingesetzt wird.

Mit einem hybriden Ansatz können Führungskräfte aktuelle KI-Technologien mit den zukünftigen Möglichkeiten des Quantencomputings verknüpfen. So können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, ohne auf komplett neue Technologien umstellen zu müssen. Durch den Einsatz von Hybridlösungen können Unternehmen von den Vorteilen beider Technologien profitieren und zugleich Schritt für Schritt auf quantenoptimierte KI umstellen. Erfolgreiche Beispiele für hybride Systeme sind Initiativen von Google Quantum AI und Microsoft Quantum, in denen Anwendungen für die Optimierung und maschinelles Lernen getestet werden.

Automatisierung der Code-Generierung für Quantencomputing

Eine der größten Herausforderungen des Quantencomputings besteht darin, dass für die Entwicklung von Quantenalgorithmen Spezialkenntnisse erforderlich sind. Mithilfe von generativer KI können Unternehmen jedoch die Code-Generierung für das Quantencomputing automatisieren. Dadurch benötigen sie keine Experten mehr, sondern Führungskräfte und Analysten können die zu lösenden Probleme ganz einfach in natürlicher Sprache beschreiben und KI-Tools generieren dann die erforderlichen Quantenalgorithmen. Durch diese Automatisierung werden die Möglichkeiten des Quantencomputings allgemein zugänglich, sodass Unternehmen auch ohne hohen Lernaufwand oder spezielles Know-how moderne Lösungen bereitstellen können.

Die Kombination von KI und Quantencomputing für eine automatisierte Code-Generierung ist ein spannendes Forschungsfeld. Auch IBM hat mit Qiskit Code Assistant eine Quantencomputing-Plattform auf Basis von Open Source entwickelt. Lösungen wie diese können Unternehmen den Einstieg in die neue Technologie erleichtern und schnellere Innovationen im Bereich Quanten-KI ermöglichen.

Warum Unternehmen schon jetzt auf Quantencomputing setzen sollten

Für Führungskräfte hat das Quantencomputing wesentliche und strategische Auswirkungen auf den Einsatz von generativer KI. Quantencomputer werden bestehende KI-Infrastrukturen auf kurze Sicht nicht ablösen, jedoch eine zunehmend wichtige Rolle in den KI-Modellen der nächsten Generation spielen. Immer mehr Anbieter bringen Quantencomputing-Lösungen auf den Markt. Deshalb können sich Unternehmen, die sich schon heute mit quantenoptimierter KI befassen und frühzeitig in diese Technologie investieren, eine Führungsposition sichern.

Warum sollten Führungskräfte jetzt handeln?

• Den Mitbewerbern einen Schritt voraus sein: Führende Technologieunternehmen investieren in großem Umfang in die Forschung im Bereich Quanten-KI. Mit zunehmender Reife dieser Technologien könnten Unternehmen, die keine Vorkehrungen zur Nutzung von Quantentechnologien treffen, den Anschluss verlieren (Quelle: Forbes).
• Neue Möglichkeiten erschließen: Quantencomputing hat das Potenzial, ganze Branchen wie die Logistik, die Pharmaindustrie, das Finanzwesen und die Cybersicherheitsbranche grundlegend zu verändern. Von der Optimierung von Lieferketten über eine schnellere Arzneimittelforschung bis hin zur besseren Modellierung von Finanzrisiken – mithilfe von quantenoptimierter KI lassen sich neue Tools für eine effizientere Problemlösung bereitstellen (Quelle: McKinsey).
• Langfristige Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen ermöglichen: Durch Einführung quantenoptimierter KI können Unternehmen die Energieeffizienz verbessern, die Markteinführung von Produkten beschleunigen und operative Risiken mindern. Sie profitieren dadurch direkt von nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen (Quelle: Weltwirtschaftsforum).
• In Talente und Fähigkeiten investieren: Know-how im Bereich Quantencomputing sind derzeit noch Nischenkenntnisse, doch Führungskräfte müssen zukünftig in die Weiterbildung ihrer Teams investieren. Der Aufbau einer Belegschaft, die mit dem Einsatz sowohl von KI als auch von Quantencomputing vertraut ist, wird für den langfristigen Erfolg entscheidend sein.

Quantenoptimierte KI ist keine Science Fiction, sondern entwickelt sich schnell zum strategischen Erfolgsfaktor. Zwar wird es noch etwas dauern, bis Quantentechnologien vollständig in KI integriert sind, doch die Weichen dafür werden bereits heute gestellt. Führungskräfte, die das Potenzial des Quantencomputings erkennen und bereits heute hybride Modelle testen, bringen ihr Unternehmen auf Erfolgskurs in einer KI-gestützten Zukunft.

Quantencomputing birgt gewaltige Möglichkeiten für Innovationen und Wettbewerbsvorteile. Indem sich Unternehmen für diesen Wandel rüsten, eröffnen sich ihnen bislang unvorstellbare Möglichkeiten, die ganze Branchen von Grund auf verändern und den Grundstein für Wachstum mit KI legen.

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