IBM Generative KI ist laut IBM in der Unternehmensrealität angekommen

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IBM hat kürzlich mit IBM Concert eine umfassende Verwaltungs- und Automationslösung für seine Watsonx-Produktfamilie vorgestellt. Mehrere Kunden verwenden Watsonx bereits erfolgreich. Big Blue detaillierte seine Pläne für erweiterte Beratungsdienstleistungen, zudem will es den Anbieter HashiCorp übernehmen.

IT-Automatisierung wird zur geschäftskritischen Notwendigkeit, sie muss Mehrwerte erzeugen. Das adressiert IBM mit einem umfassenden Produktportfolio, das es IT-Verantwortlichen erlauben soll, ihre zunehmend komplexeren IT-Umgebungen zu verwalten. Zum Beispiel liefern die Softwareprodukte von Apptio datenbasierte Einblicke für fundierte Technologie-Investitionsentscheidungen und ihre Auswirkungen auf den Geschäftserfolg.

Das Tool Instana kontextualisiert Monitoring- und Tracing-Daten in Echtzeit und macht automatisierte Observability für jeden zugänglich. Das Tool Turbonomic soll dabei helfen, die Leistung und Kosten von IT-Infrastruktur zu optimieren, einschließlich öffentlicher, privater und hybrider Cloud-Umgebungen. Um diese Produkte zu ergänzen, gab IBM kürzlich die Absicht bekannt, HashiCorp zu übernehmen.

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Auf der Tech-Konferenz „Think 2024“ wurde kürzlich „IBM Concert“ vorgestellt. Das neue Tool erweitert das Produktportfolio von IBM im Bereich der IT-Automatisierung und seit dem 14. Juni verfügbar. Es basiert auf der KI-Plattform „IBM watsonx“ und soll Anwendungsverantwortlichen eine umfassende, strategische 360-Grad-Sicht auf ihre Anwendungen sowie deren Lifecycle-Management ermöglichen.

IBM Concert integriert sich in bestehende Systeme und kann Abhängigkeiten, Risiken und Compliance-Aspekte aus allen relevanten Perspektiven und Datenquellen aufdecken. Es macht auf reale oder drohende Probleme aufmerksam, schlägt konkrete Handlungsempfehlungen vor, reduziert den Verwaltungsaufwand und wird so zur „Single Source of Truth“.

Concert soll ab Verfügbarkeit zunächst Einblicke in Probleme bieten, die im Zusammenhang mit der Verwaltung von Anwendungsrisiken und Compliance auftreten können, weitere Anwendungsfälle werden folgen. Auffällt dabei die Abwesenheit von Governance-Funktionen in IBM Concert. Diese Aufgabe fällt nämlich dem entsprechenden Watsonx-Modul „watsonx.governance“ zu.

Kooperation mit AWS und Azure

Fast alle öffentlich zugänglichen Daten sind inzwischen in Foundation Models (FMs) dargestellt, aber nur ein Prozent der Unternehmensdaten. Diese Daten sind schwieriger zu verarbeiten, weil sie auf verschiedene Datenspeicher wie öffentliche und private Clouds sowie On-Premises-Datenzentren verteilt sind. Sie sind jedoch die Grundlage für den Einsatz von Generativer KI in der Praxis.

Die IBM-Lösung InstructLab soll sie zugänglich und in Foundation-Modellen nutzbar machen. Mit InstructLab können Entwickler spezifische Modelle für ihre Geschäftsbereiche oder Branchen zielgerichtet und ressourcenschonend mit eigenen Daten erstellen. Die Methodik soll eine kontinuierliche Entwicklung von Basismodellen durch ständige inkrementelle Beiträge ermöglichen, ähnlich wie die Softwareentwicklung seit Jahrzehnten im Open-Source-Umfeld funktioniert. So werde es möglich, Entwicklungszyklen von Monaten auf Wochen zu reduzieren. IBM will sowohl seine Basismodelle als auch InstructLab unter Open Source auf Basis der Apache-2-Lizenz zur Verfügung stellen.

IBM versetze Kunden damit in die Lage, mit Generativer KI echte Wertschöpfung zu erzielen. Dafür braucht es Transparenz und Verlässlichkeit durch Entwicklung und Training auf kuratierten Daten, umfangreiche Haftung für die IBM-Modelle, führende AI Governance, aber auch Flexibilität bezüglich Multi-Cloud und on-premises: Die KI muss dahin, wo die Daten sind – das föderative Prinzip, das IBM seit Jahren umsetzt. Dafür wurden u. a. die Zusammenarbeit mit AWS angekündigt, um Amazon SageMaker und watsonx.governance auf AWS zusammenzubringen (ab sofort verfügbar). Auch wurde die Unterstützung für die KI- und Datenplattform watsonx auf Microsoft Azure bekannt gegeben.

Ausbau des KI-Beratungsangebots und des Ökosystems von IBM Consulting

Das IBM-Ökosystem entwickle sich „mit hoher Geschwindigkeit“. Es sei heute möglich, buchstäblich das Wissen der Welt mit Einblicken in Unternehmensdaten zu verbinden und über Produkte zu verarbeiten. Da diese immer zahlreicher werden, sei Orchestrierung ein zentrales Thema. Strategische Partnerschaften sind dabei unerlässlich, denn Kunden müssen dort abgeholt werden, wo sie sind. IBM kooperiere deshalb mit allen Hyperscalern, mit Frontend-Anbietern wie Salesforce, SAP, Meta oder Palo Alto im Security-Bereich, der stark wächst. Bei Business-Applikationen werden SAP, Adobe und Salesforce genannt.

Zu den großen Herausforderungen für Unternehmen zählt es laut IBM, das eigene Wissen angesichts der rasanten Entwicklung permanent aktuell zu halten: Generative KI betrifft heute jeden Geschäftsprozess, jedenfalls im Idealfall. Ihre Wirkmacht ist damit enorm, denn sie kann jeden Prozess optimieren. Workloads verschieben sich aktuell in Richtung generativer KI. Damit wird Arbeit auch wieder „lokaler”. Die Effizienzgewinne können im Land erzielt werden, Arbeit muss dazu nicht immer zwingend international ausgelagert werden.

Während Generative KI zunächst auf bestehende Prozesse aufgesetzt wurde, gilt nun zunehmend „AI first”: Das gesamte Design von Geschäftsprozessen wird von Anfang an so angelegt, dass Generative KI eingesetzt werden kann. Das Consulting-Angebot von Big Blue sei dementsprechend erweitert worden. Dazu gehören Services Digital Product Engineering, AI@Scale, Fachwissen in Branche und Domäne sowie „Consulting as Code“ mit dem Programm „IBM Consulting Advantage & Assets“.

Besonders hebt IBM die Prozessoptimierung (BPO) mit Generativer KI hervor. Die Einsatzgebiete sind AI for Admin, AI for Service und AI for Code. Vier Ämter auf Vorstandsebene sollen davon profitieren. AI for Code bedeutet auch die Umwandlung von altem Cobol-Code in Java, was zahlreiche Mainframe-Anwendungen betreffen dürfte, die noch heute in Banken ihre Arbeit verrichten.

In der Realität angekommen

Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) zeigt den Stand der Markteinführung. 77 Prozent der Befragten Entscheider sind der Überzeugung, dass Generative KI marktreif ist – im Vorjahr waren es nur 36 Prozent. 62 Prozent stimmten der Aussage zu, Generative KI sei kein Hype, sondern Realität (Vorjahr: 33 Prozent). Dazu passt, dass der durchschnittliche ROI von KI-Projekten 31 Prozent beträgt – im Vergleich zu lediglich 13 Prozent im Jahr 2022.

Unternehmen experimentierten zunächst mit generativen KI-Implementierungen und sammelten in unkritischen Bereichen Erfahrungen. Aktuell verschiebe sich der Fokus auf die Suche nach Anwendungsfällen in zentralen Geschäftsbereichen, wo der ROI weiter steigen werde.

Praxisbeispiele

EDEKA Rhein-Ruhr hat sich für die Nutzung der KI-Plattform watsonx von IBM entschieden, um das Einkaufserlebnis zu verbessern. Im Rahmen eines Pilotprojekts wurde die Support-Hotline für technische Anfragen optimiert. Es umfasste die Erstellung einer Wissensdatenbank, das Training eines Sprachmodells für Benutzeranfragen und die Entwicklung einer benutzerfreundlichen Anwendung für die Sucheingabe und Anzeige von Antworten. Das Ergebnis war eine drastische Reduzierung der Zeit für die Problemlösung, was eine messbare Verbesserung für Support-Mitarbeiter und Händler darstellt.

Die Watsonx-Plattform bietet Vorteile wie einen Single-Point-of-Entry, aktuelle und getestete Tools und kuratierte Large Language Models (LLM). Lösungen können innerhalb der Plattform angepasst und optimiert werden.

Mit den Fähigkeiten von Watsonx wurden weitere praxistaugliche Lösungen entwickelt:

• Das Oberlandesgericht Stuttgart ((https://de.newsroom.ibm.com/KI-in-der-Justiz)) klassifiziert Fallakten und beschleunigt so die Erzeugung von Entscheidungsgrundlagen für Richter.

• Die Anwälte Burger & Partner (Österreich) setzen eine von IBM und ABP entwickelte Branchenlösung für das Patentmanagement ein.

• Das Jugendamt des Landratsamts Augsburg erzielte eine Verbesserung von bis zu 91 Prozent bei der Zeit, die benötigt wird, um Fallinformationen zusammenzustellen.

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