Oftmals sind KI-Systeme noch nicht ganz ausgereift und in der Lage, tatsächlich unabhängig und fehlerfrei zu agieren. Wie können Anwender die Entwicklung ihrer KI fördern und gleichzeitig die Fehler und Risiken reduzieren?

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.

Die digitale Transformation hat die Kommunikation in und mit Unternehmen grundlegend verändert. Chatbots, angetrieben durch Large Language Models (LLM), wie z. B. OpenAIs GPT-4, und angereichert durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), sind nicht mehr nur Zusatztools, sondern ein wesentlicher Bestandteil. Diese intelligenten Systeme bieten personalisierte und dynamische Interaktionen, die weit über das Spektrum einfacher, skriptbasierter Antworten hinausgehen und die Effizienz steigern können. Sie verstehen und reagieren auf eine Vielfalt von Anfragen mit hoher Präzision, machen Vorschläge und leiten Nutzer durch komplexe Prozesse – und das alles in nahezu menschlichem Dialog.

Das Unternehmen Databricks hat auf seiner Hausmesse in San Francisco die „Databricks Intelligence Platform“ vorgestellt. Sie umfasst die bekannte Data-Lakehouse-Architektur, Machine Learning mit MLFlow sowie Mosaic AI, ein Framework für Generative KI. Wichtig für Kunden: Der Unity Catalog wird nicht nur kompatibel zu Apache Iceberg, sondern auch open source.

Oracle hat für die KI-Plattform HeatWave eine Erweiterung für Generative KI verfügbar gemacht. HeatWave GenAI ist insofern bemerkenswert, als es das LLM in der Datenbank selbst ausführt. Zudem findet die Verarbeitung von Vektor-Daten, wie sie etwa für RAG (Retrieval Augmented Generation) benötigt wird, ebenfalls in der Datenbank statt. Diese Technik soll HeatWave GenAI performanter und sicherer als Lösungen von Mitbewerbern machen.

Fujitsu hat Details zu seiner neuen unternehmensweiten KI-Strategie bekannt gegeben. Den Anfang machen Fujitsu Data Intelligence PaaS, Beratungsservices für KI und die KI-Plattform Kozuchi. Die Entwicklung einer eigenen generativen KI-Technologie steht ebenfalls auf der Agenda.

Der Robotic-Process-Automation-Spezialist UiPath hat auf der hauseigenen Entwicklerkonferenz DevCon neue Funktionen für seine Plattform angekündigt. Automatisierungen sollen sich damit einfacher erstellen, testen und implementieren lassen.

Um eine KI-Anwendung möglichst gefahrlos testen und bewerten zu können, bieten sich Sandboxes an. Wie bei dem Verdacht auf Schadsoftware kann eine geschützte Umgebung auch bei Künstlicher Intelligenz gefährliches oder unerwünschtes Verhalten sichtbar machen, ohne Produktivsysteme und reale Daten zu gefährden. Es gibt bereits zahlreiche Lösungen auf dem Markt. Wir geben einen Überblick.

GitHub hat kürzlich die zweite Runde des „GitHub Accelerator“-Programms angekündigt, die Bewerbungsphase läuft bis zur ersten Märzwoche. In diesem Jahr wird der Code-Hoster zehn Open-Source-Projekte unterstützen, die sich mit neuartigen KI-Anwendungen beschäftigen.

GitHub hat eine angepasste Version des Code-Assistenten GitHub Copilot speziell für Unternehmenskunden vorgestellt. Copilot Enterprise ermöglicht es Entwicklern, den Assistenten isoliert auf den Quellcode-Bestand ihres eigenen Unternehmens zu trainieren.