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Edge AI: Intelligente Datenverarbeitung vor Ort
Quelle: T-Systems Schweiz AG
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Edge AI: Intelligente Datenverarbeitung vor Ort

Edge AI verlagert künstliche Intelligenz von der Cloud an den Rand des Netzwerks – näher an Maschinen, Sensoren und Endgeräte. Für Unternehmen in der Schweiz eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten: tiefere Latenzen, höhere Datenhoheit und optimierte Ressourcen.
20. August 2025

     

Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Bestandteil zahlreicher Geschäftsprozesse. Mit dem Aufkommen von Edge AI verschiebt sich die Ausführung von KI-Modellen nun vermehrt von Rechenzentren an den Netzwerkrand – dorthin, wo die Daten entstehen: In Industrieanlagen, Fahrzeugen, Kamerasystemen oder auch im Smartphone. Hier übernimmt die KI lokale Aufgaben, ohne auf zentrale Server zurückgreifen zu müssen.

Dieser Wandel bringt für Unternehmen in der Schweiz sowohl technische als auch strategische Vorteile aber auch Herausforderungen mit sich. Besonders in Branchen mit hohen Anforderungen an Echtzeitdaten, Datenschutz oder Autonomie bietet Edge AI eine wichtige Alternative zu klassischen Cloud-Architekturen.

Warum AI on Edge?

Cloud-basierte KI-Anwendungen haben in der Vergangenheit viele Innovationen ermöglicht. Dennoch sind sie nicht in allen Anwendungsfällen optimal. Gerade wenn Entscheidungen zeitnah getroffen werden müssen – etwa bei der visuellen Qualitätskontrolle in der Fertigung oder der Objekterkennung im Strassenverkehr – kann der Umweg über ein Rechenzentrum zum Engpass werden. Auch in Regionen mit eingeschränkter Netzabdeckung, etwa in den Alpen oder auf mobilen Anlagen, ist Edge AI klar im Vorteil.

Durch die lokale Verarbeitung von Daten entfallen nicht nur Übertragungszeiten, sondern auch Risiken im Zusammenhang mit der Datensicherheit. Sensible Informationen – beispielsweise aus dem Gesundheitswesen oder der Industrie – bleiben dort, wo sie generiert worden sind, was insbesondere im Hinblick auf Schweizer Datenschutzvorgaben und regulatorische Rahmenbedingungen ein zentraler Aspekt ist.

Architektur und Technologieeinsatz

Edge-AI-Systeme lassen sich typischerweise in drei Ebenen gliedern. Auf der untersten Ebene befindet sich die sogenannte On-Device AI, bei der Modelle direkt auf kompakten Geräten wie Kameras, Sensoren oder Smartphones ausgeführt werden. Diese Systeme erfordern eine hohe Energieeffizienz und angepasste Modellgrössen. In der nächsten Stufe – häufig als „Near Edge“ bezeichnet – übernehmen leistungsfähigere Geräte wie Industrie-PCs oder Gateways komplexere Aufgaben, etwa das Aggregieren und Analysieren von Daten mehrerer Quellen. Das Training der Modelle, die zentrale Koordination sowie für langfristige Auswertungen relevante Daten bleiben in der Cloud. Daraus ergibt sich eine hybride Architektur, die lokale Intelligenz mit übergeordneten Systemen verbindet.

Anwendungen in Schweizer Unternehmen

Auch in der Schweiz finden sich bereits konkrete Einsatzszenarien. In der Maschinenindustrie werden KI-Modelle direkt an Produktionslinien eingesetzt, um Fehler zu erkennen, bevor sie sich im Produkt fortpflanzen. Logistikunternehmen nutzen lokale Bildverarbeitung, um Transportprozesse in Echtzeit zu optimieren. In Smart-City-Projekten wiederum ermöglichen KI-gestützte Kameras datenschutzkonforme Analysen von Verkehrs- und Personenströmen, ohne dass sensible Bilddaten zentral gespeichert werden müssen.

Herausforderungen und Grenzen

So vielversprechend Edge AI auch ist – die Technologie bringt Herausforderungen mit sich. Die Auswahl geeigneter Hardware ist entscheidend, da nicht jedes Gerät die nötige Rechenleistung oder Speicherkapazität mitbringt. Viele bestehende KI-Modelle müssen vor dem Einsatz auf Edge-Geräten speziell angepasst, komprimiert oder quantisiert werden. Hinzu kommt die Komplexität im Betrieb: Das Management grosser, dezentraler Infrastrukturen erfordert robuste Update-Strategien, sichere Kommunikationswege und konsistente Monitoring-Lösungen.

Fazit

Edge AI steht für einen Paradigmenwechsel in der IT-Architektur. Für Schweizer Unternehmen ergeben sich daraus handfeste Vorteile: höhere Autonomie, bessere Kontrolle über Daten, und neue Möglichkeiten in Echtzeitanwendungen. Wer heute in Edge-Initiativen investiert, kann nicht nur die digitale Transformation beschleunigen, sondern sich auch gezielt von der Konkurrenz abheben – technologisch wie wirtschaftlich.

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