Outsourcing: IoT/KI verändern Service Level Agreements (SLA)
Viele Firmen setzen bei KI oder IoT-Projekten mangels qualifizierten eigenen Personals auf Outsourcing. Diese neuen Technologien erfordern aber andere Service Level Agreements.
Die Märkte für das Internet of Things (IoT), künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning boomen. Unternehmen auf der ganzen Welt suchen nach Möglichkeiten, um mit diesen modernen Technologien Gewinne zu erzielen.
Laut Accenture könnte die IoT-Industrie bis 2030 rund 14,2 Billionen US-Dollar zum Umsatz der Weltwirtschaft beitragen. Und Intel geht davon aus, dass es bis zum Jahr 2020 rund 200 Milliarden vernetzte Objekte geben wird – das wären 26 vernetzte Objekte pro Mensch auf der Erde.
Auch der KI-Markt liefert erstaunliche Zahlen. Studien zufolge wird der KI-Markt bis 2020 rund 70 Milliarden US-Dollar erreichen; und 72 Prozent der Unternehmensführer halten KI für einen „wirtschaftlichen Vorteil“. Doch bei allem Hype – eines der wichtigsten Hindernisse für IoT- und KI-Innovationen sind fehlende Experten.
Eine globale Umfrage unter Führungskräften ergab, dass sie zwar glauben, dass das IoT ihre Unternehmen voranbringen wird, aber 31 Prozent gaben an, dass ihre Firma im Bereich IoT mit einer „großen Kompetenzlücke“ konfrontiert seien. In einer weiteren Umfrage sagten 56 Prozent der leitenden KI-Experten: „Ein Mangel an Talenten ist das größte Hindernis für die Umsetzung im Geschäftsbetrieb“.
Angesichts des unglaublichen Potenzials von IoT und KI und aufgrund der dramatischen Qualifikationslücke setzen viele Unternehmen auf Outsourcing. Globale Outsourcing-Firmen haben die Expertise, um IoT- und KI-Projekte umzusetzen. Das ist eine gute Nachricht für Unternehmen, die in diese Technologien investieren wollen.
Warum IoT und KI auslagern?
Es ist erwähnenswert, dass der Mensch immer noch gebraucht wird, um diese Technologien trotz ihres Wachstums voranzubringen. Ein Bericht von McKinsey and Company stellte fest, dass etwa 49 Prozent der Aktivitäten, die menschliche Interaktion und Management erfordern, bis 2030 schwer zu automatisieren sein werden – von der Datenverarbeitung bis zur Kommunikation mit Stakeholdern wie Mitarbeitern, Partnern oder Kunden.
Die Roboterrevolution würde zwar viele der mit dem Fachkräftemangel verbundenen Probleme lösen, es ist aber unwahrscheinlich, dass sie in naher Zukunft kommen wird. Daher setzen viele Unternehmen auf Outsourcing.
Whit Andrews, Research Vice President und angesehener Analyst bei Gartner, sagt: „Trotz des großen Interesses an KI-Technologien bleiben die aktuellen Implementierungen auf einem recht niedrigen Niveau. Es besteht jedoch ein starkes Wachstumspotenzial, da CIOs beginnen, KI-Programme durch eine Kombination von Kauf, Aufbau und Outsourcing zu erproben.“
Niedrigere Kosten sind einer der bedeutendsten Vorteile beim Outsourcing neuer Technologien, aber noch vorteilhafter sind die zahlreichen Fachkenntnisse, die in einem ausgelagerten Expertenteam vorhanden sind. Der Aufbau eines IoT-Produkts erfordert beispielsweise mehr als nur einen Entwickler.
Teams benötigen Experten für die Programmierung von Mikroprozessoren, für das Chipdesign und andere Themen. Das Einstellen von Mitarbeitern im eigenen Haus stellt nicht immer eine Option dar, da diese Fähigkeiten schwer zu finden und teuer sind, um sie in Vollzeit zu beschäftigen. Outsourcing wird somit zu einem einfacheren Weg für die Entwicklung von Produkten.
Firmen sollten aber beachten, dass mit dem Outsourcing von neuen Technologien Änderungen an Service Level Agreements (SLA) und Verträgen notwendig sind.
Kennzahlen für SLAs
Neue Technologien wie IoT und KI sind prädestiniert für das Erkennen von Problemen mit dem Ziel, die Wahrscheinlichkeit von Ausfallzeiten zu senken. Damit werden aber wohl die Haftungsobergrenzen steigen, da die Schäden wahrscheinlich höher sein werden, wenn es zu Fehlfunktionen kommt. Bei der Verhandlung von Haftungsobergrenzen besteht daher durchaus großes Potenzial für Meinungsverschiedenheiten.
SLAs für IoT- und KI-Projekte müssen präziser sein und können zusätzliche Arbeit beim Kunden und der Outsourcing-Firma erfordern.
Auch die SLA-Metriken werden sich ändern. Abhängig vom SLA-Typ und -Service gehören die Verfügbarkeit von Services, Sicherheit, technische Qualität und Fehlerquote zu den gebräuchlichsten Kennzahlen. Mit neuen Technologien kommen neue Metriken hinzu. SLAs für das IoT bestehen beispielsweise aus netzwerk- und datenbezogenen Messungen sowie leistungsbezogenen Kennzahlen.
Der Aufstieg von IoT- und KI-Projekten
Outsourcing-Firmen sind wahrscheinlich gerade dabei, die SLAs für neue Technologien zu überarbeiten, da sie die Vorteile für Unternehmen in diesem Bereich sehen. 96 Prozent der Unternehmen, die in das IoT investiert haben, konnten bereits einen ROI (Return on Investment) erzielen; und KI-Entwicklungen werden bis 2025 mit 33 Billionen US-Dollar zum jährlichen Wachstum der Weltwirtschaft beitragen.
Outsourcing hat klare Vorteile und kann die einzige Option sein, wenn die globale Qualifikationslücke anhält. Sowohl Outsourcing-Firmen als auch Kunden müssen jedoch die SLA-Protokolle überarbeiten, um eine faire Einigung über diese Projekte zu erzielen.
Tipps für die Änderung der SLAs
SLAs für IoT- und KI-Produkte und -Services müssen einen anderen Ansatz verfolgen. Anstatt nur weitere Kennzahlen hinzuzufügen, sollten Unternehmen spezifische Kennzahlen wählen, da sie sonst das Risiko eines hohen Overheads eingehen.
Metriken sollten sich nicht überschneiden, sondern jede Metrik sollte einen Aspekt der Entwicklung mit klaren Ergebnissen messen und berichten. Die gleiche Empfehlung gilt für die Service Levels. SLAs für IoT- und KI-Produkte sollten möglichst umfassende Service Levels haben, aber eventuell sogar weniger als andere Entwicklungsprodukte.
SLAs für IoT- und KI-Projekte müssen präziser sein und können zusätzliche Arbeit beim Kunden und der Outsourcing-Firma erfordern. Diese Vereinbarungen werden anders aussehen als Standard-SLAs, die häufig für weniger technische Entwicklungsprojekte verwendet werden. Daher lohnt es sich, ein umfassendes, klares Service Level Agreement zu erstellen, das beide Teams guten Gewissens unterschreiben können.
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