*Questo post è stato creato con un CustomGPT autoprodotto basato sull’ultimo video di Sophie su YouTube. Puoi trovare il link al video alla fine di questo articolo.
Wenn wir über Künstliche Intelligenz sprechen, denken viele von uns sofort an Chatbots, automatisierte Kundenservices oder generative KI-Modelle wie ChatGPT. Doch es gibt auch Einsatzfelder, in denen Datenschutz, Systemverfügbarkeit und Sicherheit eine ganz andere Rolle spielen – etwa in der kritischen Infrastruktur. In dieser Folge von Sophies Next AI Talk sprechen wir mit Stefan Riesel von CREA-LOG darüber, wie KI dort sinnvoll eingesetzt werden kann – und welche Anforderungen dabei berücksichtigt werden müssen.
Wer ist CREA-LOG?
CREA-LOG ist ein Unternehmen, das sich seit über 20 Jahren auf die Entwicklung und Integration von Sprachdialogsystemen spezialisiert hat – insbesondere im Bereich Voice und Bot-Technologie. Stefan Riesel ist dort seit Anfang der 2000er im Vertrieb und Consulting tätig und kennt die Entwicklung der Branche aus erster Hand: von klassischen DTMF-basierten Systemen bis hin zur heutigen KI-getriebenen Bot-Architektur.
Kritische Infrastruktur und KI – passt das überhaupt zusammen?
Wenn von kritischer Infrastruktur die Rede ist, geht es oft um Energieversorger, Wasserversorgung oder Verkehrssysteme. Diese Bereiche müssen jederzeit funktionieren – Ausfälle oder Sicherheitslücken hätten massive Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft. Und genau deshalb gelten hier besonders strenge Anforderungen an IT-Systeme:
- Höchste Verfügbarkeit
- Physische und digitale Sicherheitsvorkehrungen
- Strenge Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
- Eingeschränkte oder keine Cloud-Nutzung
Ein klassisches Beispiel: die Netzleitstellen von Energieversorgern. Hier wird überwacht, ob Strom fließt, wo Ausfälle auftreten und wie die Netzlast verteilt wird. Diese Systeme laufen oft noch On-Premise, also lokal auf eigenen Servern – teilweise sogar in physisch gesicherten Räumen mit Stacheldraht und Zugangskontrollen.
Wenn der Strom ausfällt – wie KI trotzdem helfen kann
Ein typisches Szenario: Der Strom fällt aus, dutzende Anrufe landen in der Leitstelle. Doch dort arbeiten oft nur zwei oder drei Personen – eine manuelle Annahme aller Anrufe ist unmöglich. Die Lösung: Ein sprachbasierter KI-Bot fragt automatisiert ab, woher der Anruf kommt (zum Beispiel über die Postleitzahl), prüft, ob eine Störung bekannt ist, und informiert den Anrufer über den aktuellen Stand.
Wichtig dabei:
Die KI darf in diesem Szenario meist nicht cloudbasiert sein. Stattdessen wird sie lokal als Containerlösung installiert – unabhängig vom Internetzugang, DSGVO-konform und innerhalb der abgesicherten Umgebung des Kunden.
On-Premise oder Cloud? Hybridlösungen als realistischer Weg
Nicht jeder Anwendungsfall in der kritischen Infrastruktur braucht gleich generative KI. Manchmal reicht eine klassische Spracherkennung oder ein einfaches Text-to-Speech-Modul – lokal installiert. In anderen Fällen, etwa im klassischen Kundenservice-Bereich eines Energieversorgers, können jedoch auch cloudbasierte KI-Dienste wie die Microsoft Azure Cognitive Services genutzt werden.
Ein Praxisbeispiel:
Ein Energieversorger kombiniert ein lokal installiertes Bot-System mit den Azure-KI-Tools in der Cloud. Die sensiblen Kundendaten bleiben dabei lokal, die KI-Funktionalität wird über die Cloud eingebunden – natürlich unter Einhaltung der Datenschutzvorgaben. So können moderne Kundenservices aufgebaut werden, ohne auf Sicherheit zu verzichten.
Fazit: Nicht jede Lösung braucht GPT – aber jede Lösung braucht Weitblick
Was uns dieses Gespräch mit Stefan Riesel deutlich gezeigt hat: In Bereichen mit sensiblen Daten geht es nicht immer darum, die modernste KI zu nutzen, sondern die passendste. Manchmal ist das eine lokale Spracherkennung, manchmal eine hybride Kombination aus On-Premise-System und Cloud-KI. Wichtig ist immer: Erst das Problem verstehen, dann die passende technologische Antwort finden.
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