Podcast
Mit Keith Griffin, Cisco
Keith Griffin zeigt, wie Cisco KI nicht als Demo denkt, sondern als belastbare Infrastruktur: nah am Problem, mit klaren Guardrails, lokaler Verarbeitung wo möglich und Governance, die Technik, Recht und Betrieb zusammenbringt. Es geht um Resilienz, Vertrauen und darum, AI in echte Arbeitsabläufe zu übersetzen, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Der Kernunterschied zwischen Consumer-KI und Enterprise-KI ist nicht das Modell, sondern die Betriebslogik: Ausfälle, Failover, Datenresidenz und Sicherheitsanforderungen bestimmen die Architektur. Cisco denkt deshalb in robusten Systemen, oft innerhalb einer Region statt einfach in der Cloud-Zentrale.
Der Einstieg in Ciscos KI-Arbeit war kein großes Sprachmodell, sondern eine praktische Frage: Lässt sich störendes Audio per Machine Learning besser und günstiger lösen als mit klassischer Signalverarbeitung? Genau daraus entstand der erste Beweis, dass KI in Collaboration echten Nutzwert bringt.
Keiths zentrale Linie ist klar: Wenn Datenschutz und Responsible AI nicht von Anfang an mitgedacht werden, bleibt es bei einer guten Demo. Erst wenn Nutzer und Organisation sicher sein können, dass Daten, Verhalten und Ergebnisse kontrollierbar sind, wird daraus ein Produkt.
Keith beschreibt Enterprise-KI als Infrastrukturproblem. Es reicht nicht, ein Modell zum Laufen zu bringen. Systeme müssen auch dann funktionieren, wenn Regionen ausfallen, Daten lokal bleiben müssen oder Partnerkomponenten mitverantwortlich sind. Gerade neue Regeln zur Datenresidenz machen Failover komplizierter, weil man nicht einfach in die nächste Region ausweichen kann.
Sein Blick kommt aus klassischer Telekom-Logik: Telefonie darf nicht ausfallen, also wird überengineert. Diese Denke überträgt er auf KI in Collaboration. Die Frage lautet nicht: Was ist technisch beeindruckend? Sondern: Was ist robust genug, um im Unternehmen wirklich getragen zu werden?
Bei Deepfakes, Toxicity, Jailbreaks oder Prompt Injection reicht ein einzelner Schutz nicht aus. Keith sieht Deepfake-Erkennung eher als Teil eines größeren Identitäts- und Vertrauenssystems. Cisco setzt dabei nicht nur auf eigene Technik, sondern auch auf Partner und Beteiligungen, etwa bei GetReal, Pindrop oder Karnā.
Gleichzeitig warnt er vor einem engen Blick auf reine Erkennung: Wer nur Deepfakes gegen Deepfakes stellt, baut leicht ein fragiles System. Wichtiger ist die Kombination aus Identität, Authentifizierung, Brand-Schutz und klaren Regeln für das, was ein Assistent überhaupt sagen oder empfehlen darf.
Keith ist bei Agenten deutlich pragmatisch. Seine Empfehlung: Erst einen einzelnen Anwendungsfall sauber lösen, Vertrauen aufbauen und dann erweitern. Das Beispiel aus Australien zeigt das gut: Ein Agent startete nur mit Kündigungen, weil genau dort der größte Bedarf lag. Erst danach kamen Umbuchungen und weitere Schritte dazu.
Zugleich betont er, dass schlechte User Experience viele KI-Projekte scheitern lässt. Ein Speech-Engine-LLM-Verbund reicht nicht. Turn Detection, Semantik, Pausenlogik und ein natürliches Gesprächsgefühl entscheiden mit darüber, ob Menschen das System wirklich nutzen.
Cisco trennt in seiner KI-Strategie bewusst zwischen Speech, Audio, Computer Vision und Language AI. Das ist kein Feinschliff, sondern Architektur. Audio-Verarbeitung am Gerät ist oft besser, weil dort das Problem entsteht und weil Transparenz und Datenschutz für Kunden leichter nachvollziehbar sind.
Dazu passt Ciscos Investition in Hardware mit NVIDIA GPUs in Collaboration-Geräten und der Aufbau von AI Pods als On-Prem-Alternative für Kunden, die nicht in die Cloud gehen können oder wollen. Damit entstehen mehrere sinnvolle Designpfade: Cloud, Edge, Device oder eigenes AI-Ready-Rechenzentrum, je nachdem, was das Problem und die Compliance verlangen.
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