Schutz des KI-Stacks und Aufbau echter KI-Resilienz in großem Maßstab

Es bedeutet, jede Komponente zu sichern, die KI unterstützt, einschließlich Data Lakes, Datenbanken, Vektorspeicher, Entwicklerumgebungen, KI-Modelle und die Infrastruktur in Cloud- und On-Premise-Systemen. 

KI-Umgebungen kombinieren mittlerweile traditionelle Datensysteme mit neuen vektorisierten und cloud-nativen Komponenten, was die Angriffsflächen vergrößert und die Governance erschwert. 

Unternehmen fehlen oft Richtlinien zum Schutz von Trainingsdaten, zum Management von Abhängigkeiten und zur Absicherung vektorisierter Datenbanken und KI-Pipelines. 

Eine Schwachstelle in einem beliebigen Teil des KI-Stacks kann das gesamte System gefährden, weshalb ein einheitlicher, durchgängiger Schutz unerlässlich ist. 

Durch den Einsatz einheitlicher Schutzplattformen, die Abstimmung funktionsübergreifender Teams sowie die Integration von Governance und Recovery in den KI-Betrieb. 

Sehen Sie sich hier das Video mit dem zeitgestempelten Transkript an

Willkommen zu diesem SHIFT-Podcast, der live aus New York City von der Commvault SHIFT
2025 gesendet wird.

Was ist das Thema heute?

Schutz des KI-Stacks.

Was Sie wissen müssen.

Und ich freue mich sehr, zwei besondere Gäste bei uns zu haben.

Zunächst Deb Singh, CIO von Persistent Systems.

Vielen Dank, dass Sie hier sind.

Ich danke Ihnen.

Sie hier zu haben.

Und Michael Fasulo von Commvault, Senior Director of Portfolio Marketing.

Und, wie ich sagen darf, seit 22 Jahren bei Commvault.

Das war’s.

Beeindruckend.

Heute werden wir uns also mit einem kleinen, winzigen Thema befassen: dem Schutz
des KI-Stacks.

Ich meine, wir wissen ja, dass sich die KI bereits mit Lichtgeschwindigkeit entwickelt, und die eigentliche Herausforderung besteht darin, einen
Weg zu finden, sie zu schützen.

Zum Glück haben wir heute diese beiden Herren hier.

Also, Michael, ich werde dich als Erstes zur Rede stellen.

Fangen wir einfach hier an.

Wir haben viele Ebenen.

Wir haben Altdaten.

Data Lakes, Datenbanken – genau, die haben wir, und sie bilden die Basisebene.

Darüber hinaus haben wir Vektordatenbanken, und all das fließt natürlich in unsere
KI-Systeme ein.

Fangen wir also vielleicht einfach mal damit an: Wie komplex ist es eigentlich, einen Weg zu finden, diese drei zu
schützen, und wie oft führen Sie bereits Gespräche darüber?

Ziemlich häufig, würde ich sagen.

Also,

glaube ich, dass die Leute immer noch versuchen, all die verschiedenen Feinheiten zu durchschauen, und es gibt
offensichtlich neue Datenbanken neben den traditionellen; einige der traditionellen Datenbanken führen nun

Vektorisierung ein. Wir stellen also fest, dass Kunden uns zunächst anrufen, um sich
beraten zu lassen, richtig?

Wir versuchen, wirklich gute Fürsprecher und Datenverwalter zu sein.

Und dann können wir diese natürlich dank der Robustheit unserer Plattform
schützen – von Leuten, die Code auf ihren Laptops erstellen, über ihre GitHub-Repositorys bis hin zu den Vektor-

Datenbanken.

bis hin zu all den internen Feinheiten und der Verknüpfung dieser Anwendungen – ganz gleich, ob es sich
um Cloud-native oder sogar private KI vor Ort handelt – sowie die LLMs selbst.

Ich halte es also für wichtig, wirklich diesen breiten Bereich zu schützen – viel mehr, als nur zu sagen: „Hey, ich
habe diesen Teil der KI-Anwendung, der geschützt werden muss.“

Ja.

Also, Deb, du hast die schwierige Aufgabe als CIO.

Wir haben uns gerade vor Beginn unterhalten – 26.000, sagen wir mal, Mitarbeiter in deinem Unternehmen, richtig?

Vielleicht könntest du uns zunächst kurz erläutern, was ihr alles richtig macht – für diejenigen, die damit vertraut sind –
und insbesondere deine Rolle dabei, wie du diese Herausforderung angehst, sowohl

extern – womit du sicher zu tun hast – als auch intern.

„Absolutely So Persistent“ ist ein Digital-Engineering-Unternehmen mit Sitz in Indien, das jedoch für globale Kunden und vor allem in Nordamerika tätig
ist.

Wenn ich meine Rolle

als CIO betrachte, muss ich zwei verschiedene Aspekte berücksichtigen.

Zum einen treibe ich natürlich in meiner intern ausgerichteten Rolle vier Schwerpunkte voran: Wachstum,
Rentabilität, Optimierung und so weiter, die Förderung der Mitarbeitererfahrung sowie die Gewährleistung

der Compliance und Sicherheit im Blick.

Aus interner Sicht gibt es für mich also vier verschiedene Prioritäten.

Betrachtet man jedoch die externe Seite meiner Rolle, so entwickle ich Lösungen und setze natürlich die
besten Technologien ein,

auf meine 26.000 Mitarbeiter anwenden, sie testen und sie unseren Kunden zur Verfügung stellen.

Das ist also mein übergreifender Aufgabenbereich.

Und wenn ich mir die Veränderungen anschaue, die in unserer heutigen Zeit stattfinden – und das sage
ich immer wieder, wenn ich eine solche Gelegenheit und Plattform bekomme –, dann durchleben wir möglicherweise gerade

eine der interessantesten Phasen des Technologiezeitalters durch.

Was auch immer in der Vergangenheit geschehen sein mag – dies ist eine Phase, in der KI in jeden einzelnen
Aspekt des Geschäfts, über den wir sprechen, Einzug hält und das Leben deines Unternehmens, deiner

Dienstleistungen, Ihre Mitarbeiter, Ihre Kunden – einfach überall – und das geschieht mit einer wirklich enormen Geschwindigkeit. Das Wichtigste ist,
wie schnell Sie Ihre

Services

an all die Kontrollmechanismen anpassen, über die wir gesprochen haben – Sicherheit, Compliance und natürlich all das andere –,
um diese Zuverlässigkeit sowie die Dienstleistungen und die Qualität zu liefern, die die Prioritäten des Unternehmens bestimmen

.

Eine spannende Zeit.

Unglaublich.

Also muss ich erst einmal fragen: Faszinierend, oder?

Man kann seinen Kundenstamm oder die eigenen Mitarbeiter als Inkubator für diese
Dinge nutzen, bevor sie nach außen gehen, und wie Michael gerade angemerkt hat, hat man

diese verschiedenen Bereiche abgedeckt – vielleicht nicht den KI-Bereich, aber…

Wie schnell versuchen Sie, diese internen Teams, die vielleicht klassische RDBMS-Experten
waren, so umzustellen, dass sie all die neuen Tools verstehen, die sich gerade so rasant weiterentwickeln?

Oder müsst ihr dafür neue Mitarbeiter einstellen?

Nun, das ist wieder eine interessante Frage.

Wenn man sich die aktuelle Situation ansieht, rückt das technische Verständnis langsam in den Hintergrund.

Die oberste Priorität, die wir sehen, ist das Verständnis des Geschäfts

und natürlich die damit verbundenen Anforderungen.

Solange man das Geschäft vollständig versteht, kann man heutzutage mithilfe von KI praktisch jede einzelne Lösung entwickeln,
ohne die

Details der technischen Kernstacks, oder?

Und genau das ist das Interessante daran.

Wir beobachten also eine Verlagerung der erforderlichen Kompetenzen weg von der reinen
Kernentwicklung – die zwar weiterhin besteht, aber definitiv

in Bezug auf die Geschwindigkeit abnimmt – und dank der Möglichkeiten, die uns verschiedene
KI-Modelle bieten, geschieht dies in sehr, sehr kurzer Zeit.

Das nimmt also ab.

Die Zeit, die man also aufwendet, besteht darin, die geschäftlichen Probleme in die eigentliche Lösung
zu übersetzen und die Technologie mit der Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um diese Dienste bereitzustellen.

Die Geschwindigkeit dieses Wandels, die Geschwindigkeit, mit der sich die Tools und das gesamte Ökosystem verändern –

aber wie behalten Sie da den Überblick?

Oder haben Sie spezielle „Tiger-Teams“, die einfach schnell nachziehen?

Oder wie funktioniert das?

Nun, das ist eine sehr, sehr interessante Frage.

Und auch hier gibt es wieder zwei Aspekte.

Erstens braucht man natürlich Menschen mit der richtigen Einstellung und Motivation.

Das ist wichtiger als das Verständnis von Deep Tech.

Deep Tech gibt es zwar nach wie vor, aber heutzutage stehen genügend und sogar noch mehr
Modelle zur Verfügung,

, um diese Modelle genauer unter die Lupe zu nehmen und sie für die von Ihnen vorangetriebene
Lösung zu nutzen.

Man braucht also die richtigen Leute, und wir haben ein Team, das sich in erster Linie auf die
geschäftlichen Probleme konzentriert und diese Probleme mithilfe verschiedener KI-Modelle

, um die Lösung auf den Weg zu bringen. Und was auch immer wir heute tun – wir verfügen wahrscheinlich über die
größte Anzahl an intern laufenden KI-Agenten, die jeden einzelnen

Dienstleistungen für die Mitarbeiter bereitstellen und natürlich die Business Intelligence bei der
Entscheidungsfindung unterstützen.

Beides findet statt.

In den Nachrichten – egal, ob man optimistisch oder pessimistisch ist – stellt sich die Frage: Ist das wirklich wahr?

Oder nicht?

Ich finde es lustig, wenn man Leute sagen hört: „Das wird noch lange dauern.“

Aber wenn man mit jemandem wie Ihnen spricht, der die Leitung eines sehr großen Unternehmens innehat, das sich auf
diese Lösungen konzentriert, und der sie im Alltag wirklich erlebt – sie sind überall zu finden –,

dann fragt man sich:

Wie können die Leute da überhaupt noch pessimistisch bleiben?

Denn es ist einfach so allgegenwärtig.

Ich meine, das sehen wir doch auch bei Commvault, oder?

Stimmt’s, Michael?

Also muss ich einfach all diese unglaublichen Dinge fragen.

Die machen all diese Sachen.

Wie viele Leute denken bei „Resilience First“, Michael?

Ich wollte eigentlich fragen: „Sicherheit geht vor“.

Wie schafft ihr den Spagat zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit?

Stimmt’s?

Du meinst also, jeder will mit Höchstgeschwindigkeit vorankommen.

Aber wie stellst du sicher, dass das auf sichere Weise geschieht, ohne dass sensible
Daten,

Patente und dergleichen – wie gehen Sie mit diesen Bedenken um?

Ich würde es vielleicht so formulieren: Sehen Sie, bei allem, was wir tun, muss
Sicherheit ein integraler Bestandteil der Lösung selbst sein und darf nicht erst im Nachhinein berücksichtigt werden, oder?

Sicherheit darf kein nachträglicher Einfall sein.

Mit dem Einzug der KI wird das viel einfacher, nicht schwieriger.

Lassen Sie mich vielleicht noch etwas näher auf die verschiedenen Modelle und den Ansatz eingehen, den wir
heute verfolgen.

Wir haben einen Datensatz.

Wir haben gerade über verschiedene Datensätze gesprochen.

Daten sind also die eine Seite.

An zweiter Stelle stehen Ihre Sprachmodelle, LLMs – wie auch immer man sie nennen mag – oder KI-Modelle, um es zu vereinfachen
.

Und drittens kommen die Prompts, mit denen Sie die Dienste nutzen – Prompt-Engineering oder wie
auch immer Sie es nennen mögen.

Das sind drei verschiedene Aspekte der Gestaltung einer technologischen Welt innerhalb der Unternehmen
, die Sie leiten.

Man muss also die Sicherheit für jedes …

Segment darin berücksichtigen.

Lassen Sie uns kurz über Daten sprechen.

Ich glaube, früher bestand die Herausforderung darin, dass die Verarbeitung dieser
Daten sehr, sehr schwierig war, oder?

Das hat früher viel Zeit in Anspruch genommen.

Das ändert sich sehr schnell, da Rechenleistung verfügbar ist und die Verarbeitung immer einfacher wird.

Man kann also möglicherweise Billionen von Daten sehr, sehr schnell verarbeiten, fast in Echtzeit.

Wenn das geschieht,

legen Sie dann die richtigen Kontrollmechanismen fest – mit Autorisierung, Authentifizierung und Zugriff nach dem
„Need-to-know“-Prinzip – und ist dies für jede einzelne Komponente definiert?

Andernfalls versteht Ihr Modell nicht, dass alles verarbeitet wird, und
Sie geben einfach einen Befehl über die Eingabeaufforderung oder was auch immer Sie schreiben ein, der Ihnen sofort

für Sie sichtbar ist.

Man muss also zuerst mit der Datenschicht beginnen, richtig?

Das ist der erste Schritt, den Sie unternehmen.

Als Nächstes stellt sich die Frage:

Welche Art von Modellen nutzen diese Daten?

Unterstützen sie irgendeine Art von „Ring Fencing“, „Guardrails“ oder wie auch immer man das im Allgemeinen nennt
?

Wie definieren Sie also Ihre Modelle, damit sie den Sicherheitsgrenzen entsprechen?

Sind sie korrekt definiert – für die Datenstruktur, über die Sie verfügen, und für die
Anwendung, in der Sie sie nutzen werden?

Man muss also beide Seiten betrachten, richtig?

Und die dritte Komponente befindet sich auf der Verbraucherebene:

Wer wird sie tatsächlich nutzen?

Legen Sie das fest?

Welche Art von Eingabeaufforderungen sind zulässig?

Ich nenne mal ein Beispiel.

Nehmen wir einmal an, ein großes Unternehmen speichert seine gesamte Datenstruktur im Hintergrund in
einem Data Lake oder was auch immer man dafür nutzt, setzt mehrere Agenten oder andere Modelle, KI-Modelle ein, um

diese Daten zu verarbeiten.

Nun versteht die KI alle Aspekte der Daten in diesem Unternehmen.

Und nehmen wir an, ein Angreifer dringt einfach über die Verarbeitungsschicht ein,

und gibt Befehle ein wie: „Zeige mir die möglichen Schwachstellen, offenen Stellen oder alles, was
ausgenutzt werden kann.“

Das wird im Bruchteil einer Sekunde sichtbar.

Das stimmt.

Richtig.

Richtig.

Richtig.

Früher haben sie lange gebraucht, um das zusammenzustellen, und sie haben die Informationen aus ganz unterschiedlichen
Quellen zusammengetragen – und jetzt hast du ihnen das quasi auf dem Silbertablett serviert.

Das stimmt.

Ich brauche nur ein LLM für den gesamten Schlüssel zum Königreich, und ich bin mir sicher, dass alle
Zuhörer jetzt sagen

„Meine Güte, bitte gib mir ein paar wichtige Erkenntnisse mit auf den Weg, denn genau das macht allen Angst
.“

Das ist das Wichtigste.

Und deshalb muss Sicherheit als Teil des Designs in jeder einzelnen Komponente, in den Daten,
im Modell und in der Anwendungsschicht vorhanden sein – das ist Prompt-Engineering.

Wer kann nachweisen, welche Art von Prompt?

Welche Prompts sind erlaubt?

Was ist nicht erlaubt?

Wessen Modelle dürfen welche Daten nutzen?

Und natürlich die Sicherheit der Datenschicht.

Alle drei Aspekte müssen miteinander kombiniert werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Also Daten, Datenidentität und die eigentliche Anwendung selbst.

Absolut.

Wie sieht es nun mit der Ausfallsicherheit der App aus?

Da Ihre Teams immer stärker von diesen Technologien abhängig werden – wie Sie wissen, gab es in den letzten
Wochen einige Ausfälle bei den Hyperscalern, und Claude ist häufig

ausgefallen.

Da wir diese Tools weiterhin in unserem Alltag nutzen, haben
Ausfälle katastrophale Folgen.

Wie sieht es mit der tatsächlichen Ausfallsicherheit der Anwendung selbst aus?

Eine sehr berechtigte Frage.

Wenn wir beispielsweise einen traditionellen technischen Lösungsansatz verfolgen und

ein bestimmtes System für eine bestimmte Zeit nicht verfügbar ist, kommt
man doch immer noch mit Excel, Offline-Daten oder was auch immer zurecht, oder?

Heutzutage steht Ihnen diese Option nicht mehr zur Verfügung.

Alles wird in Echtzeit verarbeitet, und Sie erhalten Echtzeit-Einblicke, um Entscheidungen zu treffen
.

Und wenn diese Informationen nicht verfügbar sind, denken Sie nur einmal an die Folgen.

Sie legen praktisch Ihr gesamtes Geschäft lahm.

Dieses Risiko gehen Sie also nicht ein.

Richtig, also müssen Sie sich damit befassen, wie Sie die Ausfallsicherheit jeder
einzelnen Komponente gewährleisten.

Die drei Komponenten, von denen die Rede war, sind die Datenschicht, die KI-Modellschicht und die
Verbrauchsebene.

Oft stelle ich fest, dass sich große Unternehmen möglicherweise nicht auf die Verbrauchsebene
konzentrieren.

Denken Sie einmal darüber nach: Wenn Sie eine bestimmte Anwendung oder einen bestimmten Agenten entwickeln,

dem Agenten ermöglichen, mithilfe verschiedener sogenannter „Prompt-Engineering“-Verfahren zu lernen.

Nehmen wir an, das Prompt-Engineering ist nicht verfügbar.

Die Prompts sind nicht verfügbar, richtig?

Wie wollen Sie das wieder in den Griff bekommen?

Sie haben die Daten, Sie haben die Engine, aber Sie wissen nicht, wie Sie diese nutzen sollen.

Man muss sich also auf jede einzelne Komponente konzentrieren, wenn es um die Ausfallsicherheit geht.

Nur so sind Sie in der Lage, den Betrieb wiederherzustellen und das Unternehmen so zu führen, wie
es vorgesehen ist.

Darf ich also fragen:

Wissen Sie, wahrscheinlich denken einige der Zuhörer: „Ich schreibe
bereits wie wild.“

Das weiß ich.

Aber ich würde gerne wissen, wie Sie Ihr gesamtes Team organisiert haben – vielleicht haben Sie ein paar wertvolle Tipps für uns,
wie Sie die Abläufe strukturiert haben.

Ich weiß, dass das vielleicht nicht für jeden perfekt umsetzbar ist, aber es gibt den Leuten die Möglichkeit
zu sagen: „Hey, schau mal,

das ist ein großes Unternehmen.

Wenn er die Dinge so organisiert, gibt es vielleicht etwas, das ich mir von
dieser Struktur abschauen kann.“

Wie hast du in den letzten ein oder zwei Jahren die Weichen für deine Organisation gestellt?

Ich würde sagen, konzentrieren Sie sich auf einen Aspekt.

Zwar werden alle drei Komponenten, über die wir gesprochen haben – die Daten und die KI-Modelle –, in
der Regel zentral verwaltet.

Das IT-Team verwaltet diese Komponenten also in der Regel.

Und man wird feststellen, dass

diese beiden Komponenten sehr kontrolliert genutzt werden, und es gibt definitiv die richtigen Mechanismen
, um dies in regelmäßigen Abständen zu überprüfen und so weiter, damit die

Ausfallsicherheit gewährleistet bleibt.

Die größte Herausforderung sind die KI-Ingenieure, die tatsächlich vor Ort arbeiten und
dafür sorgen, dass die Daten tatsächlich die gewünschte Intelligenz liefern, richtig?

Dort liegen also die Herausforderungen,

und KI-Ingenieure stehen definitiv vor einer riesigen Herausforderung, wenn es darum geht, das Kopieren der Prompts
zuzulassen.

Denn oft – und das ist eine menschliche Neigung – habe ich das Gefühl: Wenn alles, was ich
tue, gewissermaßen dupliziert wird, dann gibt es keinen Mehrwert, den ich sozusagen

einen Mehrwert schaffe.

Genau das passiert.

Diese Komponente also,

Veränderungen voranzutreiben und kulturell zu gestalten, die Prioritäten für Ihre KI-Initiativen abzustimmen – wie
stellen Sie sicher, dass auch diese Komponente erfasst wird? Und das geschieht letztendlich

Gerätes.

Es geschieht nicht zentral.

Das ist die größte Herausforderung, nicht wahr?

Ihr Prompt-Engineering findet oft am Netzwerkrand statt.

Wie stellen Sie sicher, dass alles nahtlos zusammenpasst, wenn Sie die Ausfallsicherheit durchgängig
betrachten?

Solange Sie sich darauf konzentrieren, bin ich mir sicher, dass die ersten beiden Komponenten

jedes ausgereifte Unternehmen recht gut beherrscht.

Aber bei der dritten Komponente wird dies von den meisten oft übersehen.

Das ist etwas, das miteinander verknüpft werden muss.

Andernfalls stellen Sie zwar die Daten und das Modell wieder her, können diese aber nicht nutzen.

Das ist also die größte Herausforderung.

Und natürlich die Herangehensweise, würde ich sagen.

Wir haben das auf die harte Tour gelernt, aber wir legen definitiv den Fokus darauf.

Und das ist etwas, worauf sich das Publikum vielleicht konzentrieren sollte, wenn es darum geht,

Erstellung eines Resilienzmodells: Konzentrieren Sie sich auf jeden Fall auf die Prompt-Seite, die Support-Seite und darauf,
was die Ingenieure tun.

Haben Sie die Möglichkeit, Ihr gesamtes End-to-End-System wiederherzustellen?

Chris, darf ich hier kurz einhaken?

Ja, nur zu.

Du hast also etwas gesagt, worüber ich gerne etwas mehr erfahren würde.

Du hast gesagt, du hast es auf die harte Tour gelernt.

Wie verbessert Ihr Unternehmen das Verständnis für KI innerhalb der Organisation, um sicherzustellen
, dass die Mitarbeiter

diese leistungsstarken Werkzeuge, die ihnen zur Verfügung stehen, vollständig verstehen?

In Ordnung.

Wenn wir uns die letzten rund 18 Monate ansehen, ist KI mittlerweile zum Mainstream geworden.

Natürlich gab es sie schon seit Ewigkeiten – in den letzten 12 bis 15 Jahren war KI immer präsent.

Aber generative KI ist nun, da Computer mittlerweile leicht verfügbar sind, in den Vordergrund gerückt
.

In diesem Zusammenhang haben Unternehmen wie wir

zahlreiche Beschleuniger und IPs entwickelt, die wir für das Management des Produktentwicklungszyklus
, der Lösungsfindung und so weiter und so fort nutzen.

Und oft – und deshalb habe ich von einem „schwierigen Weg“ gesprochen – neigt man beim Aufbau dieser
Lösungen dazu, die Anforderung zu ignorieren, sicherzustellen, dass die Komponente für das Prompt-Engineering

die gleiche

Bedeutung oder Priorität in Ihrem gesamten Ökosystem erhält.

Und wenn man dies in großem Maßstab tut – denn wir sprechen hier von Tausenden von Nutzern oder KI-Ingenieuren
, die daran arbeiten –, dann übersieht man bestimmte Komponenten, weil jeder KI-Ingenieur

einen bestimmten Mehrwert einbringt und dafür sorgt, dass die Aufgaben wirklich verteilt sind.

Man möchte also sicherstellen, dass jede einzelne Komponente einfach dabei ist und diesen
Intelligenzanteil beisteuert, was auch immer gerade entsteht.

Denn letztendlich sind das die geistigen Eigentumsrechte, die Sie aufbauen, und sie werden zu einem
Teil Ihres gesamten Resilienzmodells, sodass Sie sie wirklich mit

Vertrauen nutzen können – natürlich für interne Nutzer, Kunden oder was auch immer Sie tun.

Großartig.

Weißt du, das ist interessant.

Ihr seid groß genug, um KI-Ingenieure zu beschäftigen, könnt euch diese leisten und habt sogar mehrere.

Und ich bin mir sicher, dass sich viele Zuhörer sagen: „Wir wollen

dorthin kommen, wo wir uns mehrere festangestellte Mitarbeiter leisten könnten, um das zu tun.

Und es gibt viele Modelle, bei denen man solche hochqualifizierten Fachkräfte in Teilzeit einsetzt, oder?

Alles, worüber du sprichst, insbesondere das Prompt-Engineering – all diese Probleme verschärfen sich sogar
noch, wenn du diese Leute nicht in Vollzeit unter Vertrag hast.

Ich kann mir also vorstellen, dass die Bedeutung, von der du sprichst, noch größer ist, wenn man
dies auf Teilzeitbasis macht, oder?

Also, Michael, wenn ich fragen darf: Ich meine, wir kennen unseren Bereich.

Wir versuchen zu wachsen, oder?

Denn wir müssen all das tun, worüber Deb spricht.

Wie gehen wir das an?

Ich meine, wie versucht Commvault einerseits, bei dem, was wir tun, auf dem Boden zu bleiben, und andererseits zu expandieren, um
sicherzustellen, dass wir diese neuen Bereiche abdecken?

Ja, ich denke, ganz am Anfang unserer KI-Reise haben wir einen deutlichen Schritt zurückgetreten und uns gefragt:
Wie können wir eine ganze Reihe von Gestaltungsprinzipien entwickeln, an die wir uns halten werden,

unabhängig davon, wie sich die Technologie verändert,

, damit sie auf Sicherheit basieren und die von uns gelieferten Lösungen letztendlich vertrauenswürdig sind
?

Ich denke, das Wichtigste ist, dass man wirklich vertrauenswürdig sein will, und wenn wir gute oder sogar die besten Datenverwalter sind
, ist dieses Vertrauen unerlässlich.

Davon dürfen wir einfach nicht abweichen.

Also hat sich die Führungsriege die Informationen, die uns damals zur Verfügung standen, genau angesehen und mit der
Kristallkugel vorausgeschaut, wie sich das alles entwickeln würde.

Und ich denke, wir haben diese Grundsätze festgelegt und dann bei der
Entwicklung von Lösungen darauf aufgebaut – nicht nur, um KI zu schützen, sondern um KI innerhalb des Produkts zu nutzen, ohne dabei

Kundendaten zu nutzen.

Und außerdem, um der KI Datensätze zur Verfügung zu stellen, um diese Datensätze anzureichern.

Ich denke also, diese Grundlage zu haben – und noch einmal: Deshalb habe ich nach der „KI-Kompetenz“ gefragt –, denn wir
haben intern einen ähnlichen Prozess durchlaufen, bei dem es darum ging: Wenn wir wissen, dass dieser

Gigant vor uns steht, wollen wir sicherstellen, dass jeder irgendwie versteht, wie man
Informationen richtig verarbeitet, ohne dabei ständig auf seine eigenen Daten zurückzugreifen

.

Ich denke also, all diese Faktoren bilden zusammen die perfekte Mischung dafür, wie wir das
angegangen sind, damit wir vertrauenswürdig bleiben und unseren Kunden vertrauenswürdige Daten liefern können.

Das muss ich einfach fragen.

Ich meine, ich will Sie nicht in Verlegenheit bringen, aber was wir denken und wie wir uns schlagen, ist eine
Sache.

Wie wir aus Ihrer Sicht als Kunde tatsächlich abschneiden, ist das Wichtigste.

Und vielleicht kann ich das sogar noch auf die Datenschutzbranche im
Allgemeinen ausweiten.

Darf ich fragen, wie wir als Gruppe abschneiden und was Sie von uns brauchen, wenn Sie den Tunnel hinunterblicken
und all die Projekte und Anfragen sehen, die Sie für Ihre Kunden erhalten – wo

können wir uns verbessern?

Nun, das ist ein interessanter Punkt.

Das war eine knifflige Frage.

Das ist eine spannende Frage.

Na gut.

Ich denke, ich gehe mal fast drei Jahre zurück:

als wir diese Zusammenarbeit begonnen haben. Natürlich haben wir Commvault auch
schon vorher genutzt, aber wir arbeiteten gerade daran, unseren Tech-Stack umfassend zu überarbeiten, und das war

der Zeitpunkt, an dem wir einen Partner suchten, der sich unserem Ansatz im Umgang mit Daten anpasst und
uns dabei hilft, jene Ausfallsicherheitsarchitektur zu realisieren, die uns die Gewissheit gibt,

die Festlegung von RPOs und RTOs sowie natürlich die Durchführung der regelmäßigen Testläufe und so weiter und so fort, sodass
alles, was man auf dem Papier definiert hat – also Implementierung und Tests –, in allen drei Aspekten

berücksichtigt werden. Und ich muss sagen, dass wir definitiv … äh … den Standardansatz eines
CIO verfolgt haben: die möglichen Technologien prüfen, den Reifegrad der verfügbaren Technologien beurteilen, und

der größte Vorteil, den ich bei Commvault sah, war die Flexibilität.

Die Flexibilität, mit dem Kunden zusammenzuarbeiten – sozusagen beharrlich –, und Lösungen zu entwickeln, die den damaligen Anforderungen der Branche entsprachen
, und gleichzeitig

diese Flexibilität über den gesamten Zeitraum beizubehalten.

Warum sage ich, dass dies der entscheidende Punkt ist? Denken Sie einfach einmal an die Situation vor drei Jahren
zurück.

KI gab es damals zwar schon, aber nicht in diesem Ausmaß.

Und da …

sich die Technologiewelt sehr, sehr schnell verändert, gerät man mit einer Backup-Lösung, die
sich nicht an diese Dynamik des Wandels anpasst, sofort in eine

veraltete Lösung, oder?

Das wird dann nicht mehr helfen.

Wenn sich der Reifegrad ändert, wenn neue Technologien auf den Markt kommen, wenn die Dynamik den Technologiemarkt erfasst –
dann kommt es darauf an, wie flexibel wir sind, um uns an diese Anforderungen anzupassen, und wie schnell wir reagieren.

Denn jede Lösung, jeder Kunde ist anders, jede Lösung ist anders.

Es kommt also darauf an, wie schnell man bereit ist, sich darauf einzustellen.

Die Zusammenarbeit mit Commvault war sehr, sehr angenehm, und das ist auch heute noch so.

Nun, vielen Dank für Ihre Offenheit.

Ja, das weiß ich zu schätzen.

Und Michael, ich sehe, dass du da drüben lächelst.

Meine Güte.

Was für ein Kundenbericht, nicht wahr?

Ganz nach dem Motto: „Wow, die Kunden sprechen von einer, na ja, sehr zweckorientierten Architektur.“

Und schau mal, das war ganz bewusst so geplant.

Und, weißt du, wie Chris schon sagte, ich bin jetzt seit 22 Jahren hier.

Ich habe miterlebt, wie sich das Ganze von einem Monolithen der alten Schule zu dem entwickelt hat, was es heute ist.

Und diese Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit sind fest in das Wesen dessen eingebettet, was wir wirklich aufgebaut haben.

All das wird durch die Architektur ermöglicht.

Diese Flexibilität und die Art und Weise, wie das System funktioniert – insbesondere so, wie Sie es beschrieben haben –, waren also ganz
bewusst so angelegt.

Und ich freue mich, dass Sie davon profitieren konnten, um nicht nur die Probleme zu lösen, die Sie
vor drei Jahren hatten, sondern auch Ihre heutigen Probleme.

Und natürlich auch die Probleme, die Sie morgen haben werden.

Das war großartig.

Ich weiß es wirklich zu schätzen, dass Sie so ins Detail gegangen sind.

Fantastisch.

Und wir wissen, dass wir weitermachen müssen, denn das Dreijahresfenster besteht ja weiterhin, oder?

Ich weiß, dass du es definieren willst.

Niemals.

Es hört nie auf.

Also, weißt du, zum Abschluss: Gibt es noch etwas, das du hinzufügen möchtest – für alle
, die gerade in Notizbuch sechs mit Stift Nummer vier mitschreiben?

Gibt es noch etwas, das du ihnen mit auf den Weg geben möchtest, worüber wir noch nicht gesprochen haben?

Nein, ich denke, aus einer typischen Perspektive

solltet ihr euch auf eure geschäftlichen Prioritäten konzentrieren.

Definieren Sie ganz klar, was Sie erreichen wollen.

Ja, in Ordnung – solange dir deine Anforderungen klar sind, gibt es Lösungen und Partner, die
mit dir zusammenarbeiten, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Aber wenn dir nicht ganz klar ist, worauf du eigentlich hinauswillst, sorgt das für
Verwirrung, und dann gerätst du in

nicht gerade angenehme Diskussionen, die man unbedingt vermeiden sollte.

Also: Das Wichtigste zuerst – machen Sie sich Ihre Anforderungen klar, definieren Sie die technischen Prioritäten und finden Sie einen
Partner, der flexibel genug ist, um in diesem Umfeld mit Ihnen zusammenzuarbeiten.

Das ist also mein Rat.

Ein absoluter Volltreffer, ein absoluter Volltreffer.

Vielen Dank, dass ihr hier seid.

Nun zu SHIFT.

Vor allem aber danke ich Ihnen für die Zusammenarbeit und für Ihr Vertrauen in
Commvault.

Das bedeutet uns sehr viel und wir wissen es sehr zu schätzen.

Vielen Dank, Commvault.

Es war wirklich toll, Sie hier zu haben, und wir freuen uns auf die Zukunft.

Ich danke Ihnen.

Und Michael, vielen Dank.

Einfach fantastisch.

Deine Einblicke aus all den Jahren, die du hier bist, sind einfach fantastisch.

Zum Abschluss noch Folgendes:

Äh

Wir erstatten euch die Kosten für das gesamte Papier, das ihr verbraucht habt, um diese unglaublichen, äh, Ratschläge
zu notieren.

Deb, vielen Dank, und Michael.

Und alle, die mehr erfahren möchten, besuchen bitte readiverse.com.

Wir haben diese brandneue Website gerade erst gestartet – sie ist randvoll mit Informationen, Blogs, Whitepapers
und Videos und wird ständig aktualisiert

, damit ihr über all das auf dem Laufenden bleibt, worüber Deb und Michael gesprochen haben – und
wir freuen uns über euer Feedback.

Dort findet ihr Einstiegsmöglichkeiten für alles Weitere – rund um Commvault.

Das war Chris Mierzwa für diesen SHIFT Live-Podcast hier in New York City für das Jahr 2025.

Vielen Dank, dass Sie dabei waren.

Ich wünsche Ihnen einen schönen Tag.

Ich danke Ihnen.

Ich danke Ihnen.

Sie