Saurabh Gupta, CEO von The Modern Data Company, hat in einem kürzlich geführten Interview einen Punkt angesprochen, der uns besonders beeindruckt hat: Das größte Risiko bei KI im Unternehmensbereich könnte darin bestehen, sich in eine Sackgasse zu manövrieren, aus der es kein Entkommen gibt. Sein Argument lautet, dass Unternehmen KI-Plattformen einführen, die so eng an bestimmte Anbieter gebunden sind, dass ein späterer Wechsel unerschwinglich teuer wird. Der Fachbegriff dafür lautet „Lock-in“. Der Begriff aus der Praxis lautet „Bedauern“.
Ein in München ansässiger Automobilzulieferer beauftragte uns mit der Suche nach einem Leiter für den Bereich Datenarchitektur, der Multi-Cloud-Strategien bewerten kann. Die Vorgabe war eindeutig: Jeder Kandidat, der sich standardmäßig auf die Tools eines einzigen Hyperscalers verließ, würde aussortiert werden. Das Unternehmen hatte zwei Jahre damit verbracht, eine frühere Plattformentscheidung rückgängig zu machen, und war entschlossen, einen ähnlichen Fehler nicht zu wiederholen. Die Suche dauerte länger als erwartet, da die meisten Kandidaten zwar über fundierte Fachkenntnisse in einem Ökosystem verfügten, aber nur begrenzte Erfahrung mit der Entwicklung portabler Lösungen hatten.
Die Kompetenzen, die Unternehmen heute suchen, liegen an der Schnittstelle zwischen technischer Kompetenz und strategischem Weitblick. Dateningenieure, die sich mit Kubernetes, Open-Source-Orchestrierungsebenen und Abstraktionsmustern auskennen, sind gerade deshalb gefragt, weil sie Systeme entwickeln können, die auch eine Neuverhandlung mit einem Anbieter oder eine strategische Neuausrichtung überstehen. Besonders gefragt sind diejenigen, die die Frage beantworten können: Was passiert, wenn wir den Anbieter wechseln wollen?
Wir haben damit begonnen, Kandidaten in den Vorbereitungssitzungen für die Endrunde zu fragen, wie sie die Infrastruktur für eine spätere Migration gestalten würden. Diejenigen, die anhand konkreter Beispiele die Container-Orchestrierung, die API-Abstraktion und die Unabhängigkeit der Datenschicht erläutern können, kommen schneller voran. Eine Senior-Architektin, die wir im letzten Quartal in Zürich vermittelt haben, erhielt die Stelle unter anderem deshalb, weil sie eine Migration weg von einer proprietären Analyseplattform geleitet hatte und genau beschreiben konnte, was dabei problematisch war und was sie anders machen würde.
Angeregt durch Berichte von BigDATAwire.