Nachbericht „ IBM Think on Tour“ in München IBM Watsonx soll das volle Potenzial der KI ausschöpfen

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IBM Watsonx ist eine KI- und Datenplattform zur Verwaltung von Künstlicher Intelligenz, der Organisation von Daten und der Bereitstellung von Governance-Diensten, damit Unternehmen mithilfe von KI-Lösungen ihre Geschäftsprozesse zielführend optimieren können.

IBM Watsonx wurde Big Blue zufolge entwickelt, um die Einschränkungen von generativen KI-Modellen zu überwinden. Anwenderunternehmen sollen von IBMs langjähriger Expertise im KI-Bereich sowie von einem breiten Angebot des Unternehmens an Beratungsdiensten profitieren.

Drei Funktionen in einer Lösung

Auf der IBM „Think on Tour“, die im Oktober in München stattfand, wurde die Plattform von Wolfgang Wendt, General Manager & Technology Leader bei IBM, vorgestellt. Sie umfasst ein KI-Entwicklungsstudio zum Trainieren, Validieren, Optimieren und Bereitstellen großer Sprachmodelle (IBM Watsonx.AI), einen Datenspeicher, der auf einer Open-Data-Lakehouse-Architektur basiert, um Künstliche-Intelligenz-Workloads zu skalieren (IBM Watson.Data), und ein Governance-Toolkit (IBM Watson.Governance).

Wendt führte weiter aus, dass mit diesen drei Funktionen, in einer einzigen Lösung gebündelt, ein Anwender der Plattform keine weiteren Lösungen mehr benötigt, um ein leistungsfähiges maschinelles Lernmodell zu erstellen oder zu wissen, ob es die Governance erfüllt. Beim Einsatz der KI-Modelle von Watson ermöglichen große Sprachmodelle, die aus umfassenden Unternehmensdatensätzen gewonnen werden, ein großes Maß an Präzision. Gleichzeitig verhindern sie potenzielle Probleme aufgrund fehlerhafter oder „verrauschter“ Informationen.

Anpassung an individuelle Geschäftsanforderungen

In seinen Ausführungen erläuterte Wendt, dass Anwender mithilfe von Watsonx.AI auf eine Plattform zugreifen können, die dank ihrer Hybrid-Cloud-Architektur und der Verwendung von IBM-Basismodellen KI-Lösungen mit optimalem Geschäftswert erstellen. Ferner sind Entwickler in der Lage, maschinelles Lernen und generative KI-Modelle auf der Grundlage großer von IBM kuratierter Datensätze zu erarbeiten, trainieren und bereitzustellen. Gleichzeitig bietet sich für sie die Möglichkeit, von Datenbereinigungs- und Filterprozessen sowie klaren, überprüfbaren Abstammungslinien für ihre Unternehmensprojekte zu profitieren.

Mit einem solchen maßgeschneiderten Ansatz seien Unternehmen in der Lage, ihre internen Möglichkeiten mithilfe privater und hybrider Cloud-Umgebungen schneller zu optimieren. Unternehmen haben dadurch mehr Kontrolle darüber, wie sie ihre KI-Modelle entsprechend ihren individuellen Anforderungen personalisieren – was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, wenn es darum geht, in der hoch digitalisierten Welt von heute erstklassige Resultate zu erzielen.

Enterprise-Studio für KI-Entwickler

Das AI-Studio ist Teil der WatsonxAI- und Datenplattform und vereint generative KI-Funktionen (Gen AI), die auf Basismodellen und traditionellem maschinellem Lernen (ML) basieren. Damit lässt sich der komplette KI-Lebenszyklus abbilden.

Mithilfe des AI-Studios und einer Reihe von Tools ermöglicht es IBM Entwicklern, Modelle mit eigenen Unternehmensdaten zu optimieren und zu steuern. Watsonx.AI realisiert die Erstellung von KI-Anwendungen in kurzer Zeit und mit einem Bruchteil von Daten. Wendt stellte unter anderem folgende Punkte heraus:

• Modellvielfalt und Flexibilität: Der Anwender hat die Möglichkeit, aus den von IBM entwickelten Granite-Modellen, Open-Source- und Drittanbietermodellen oder den eigenen benutzerdefinierten Basismodellen zu wählen.

• Differenzierter Kundenschutz: Big Blue offeriert seine selbst entwickelten Granite-Grundlagenmodelle und stellt den Kunden von IP-Ansprüchen Dritter frei.

• Durchgängige KI-Governance: Unternehmen können KI-Lösungen mit vertrauenswürdigen Daten im gesamten Unternehmen skalieren und die Daten unabhängig von ihrem Speicherort nutzen.

• Hybride Multi-Cloud-Bereitstellungen: IBM bietet die Flexibilität, KI-Workloads in den Hybrid-Cloud-Stack der Wahl zu integrieren und bereitzustellen.

Datenmanagement und -sicherheit

Um eine möglichst hohe Datensicherheit zu gewährleisten und die damit verbundenen Kosten zu reduzieren, hat Watsonx eine Lösung für die Speicherung, Verwaltung und Steuerung aller Datensätze implementiert. Dazu gehört die Verschlüsselung, um Systeme sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung zu schützen. Außerdem werden Kontrollmaßnahmen für Zugriffe durchgeführt, damit Anwender darauf vertrauen können, dass ihre Privatsphäre gewahrt bleibt.

Daten-Maskierungstechniken sollen sicherstellen, dass nur autorisierten Personen Einblicke in die Kundeninformationen gewährt werden. Transparenz im Zusammenhang mit dem Betrieb des Datenspeichers ist ebenfalls von großer Bedeutung. Watsonx möchte jedem Anwender nicht nur Einblicke in dem Produktumfang geben, sondern auch genau erklären, warum dieser auch im Einklang mit den Unternehmensrichtlinien bezüglich der Datenintegrität und den Vorschriften in stark regulierten Branchen ist.

Hybrid-Cloud-Technologie für KI-Lösungen

Eine Hybrid-Cloud-Technologie sei ein entscheidender Faktor für eine wirtschaftliche KI-Bereitstellung und gewährleiste zudem eine angemessene Integration in die beim Anwender vorhandene IT-Infrastruktur. Watsonx nutzt diese Technologie, um Unternehmen Flexibilität, Skalierbarkeit, schnelle Implementierung von Lösungen und Kosteneffizienz zu bieten. Durch die Nutzung der Funktionen, die von Hybrid-Cloud-Plattformen wie beispielsweise Watsonx angeboten werden, können Unternehmen die mit einer Multi-Cloud verbundenen Hindernisse in Bezug auf Geschwindigkeit oder Akzeptanz umgehen und so eine Optimierung bei der Nutzung von KI-Services erhalten.

Darüber hinaus ermöglichen es Hybrid-Cloud-Lösungen, KI-Bereitstellungen deutlich zu beschleunigen, was zahlreiche Vorteile mit sich bringt. Dazu gehören beispielsweise die Zentralisierung von Assets, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und erhöhte Sicherheit. Unternehmen erhalten dadurch eine bessere Kontrolle über den Datenzugriff und sind zudem in der Lage, Vorschriften, Unternehmens-Compliance oder interne Governance einzuhalten. Aufgrund der Agilität und Innovation von Hybrid Clouds, können Unternehmen ihre vorhandenen KI-Modelle je nach Bedarf schnell nach oben oder unten skalieren, ohne in mehr Hardware- oder Softwareressourcen zu investieren.

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