Von der Einschränkung zur Funktion

CrushBank hat mit IBM Bob, einem KI-gestützten Entwicklungspartner, zusammengearbeitet, um eine der größten Hürden für die KI-Einführung neu zu überdenken: das Freischalten und die Vorbereitung von Unternehmensdaten für die Nutzung. Anstatt sich auf herkömmliche Discovery-Prozesse zu verlassen, um Altanwendungen zu entflechten, Datenbanken zu analysieren und Beziehungen zwischen nicht miteinander verbundenen Systemen abzubilden, bezog das Unternehmen Bob in jede Phase des Prozesses mit ein. In Zusammenarbeit mit den Ingenieuren von CrushBank half Bob, Systemarchitekturen zu analysieren, Abhängigkeiten aufzudecken, Schemata zu erstellen und die Aufnahmepipelines aufzubauen, die fragmentierte Informationen in KI-fähige Daten umwandeln.

Das Ergebnis war ein besser reproduzierbarer und skalierbarer Ansatz zur Datenaufbereitung, durch den sich ein Großteil des manuellen Aufwands, der in der Vergangenheit mit solchen Projekten verbunden war, reduzieren ließ. Die Datenumgebung von CrushBank lief auf IBM Cloud und umfasste IBM watsonx.data, eine auf Iceberg basierende Architektur sowie die Milvus-Vektordatenbank – die verwaltete Daten und semantische Suche ermöglichen. Nachdem die Führungsstruktur etabliert und der Ansatz ausgereift war, hat CrushBank sein Bereitstellungsmodell neu konzipiert. Anstatt für jedes Projekt große Beraterteams zusammenzustellen, ordnete das Unternehmen einzelne Ingenieure Bob zu und schuf so KI-gestützte „Ein-Personen-Produktteams“. Diese Teams kombinierten menschliche Expertise mit KI-unterstützter Analyse und Entwicklung, sodass Ingenieure Aufgaben übernehmen konnten, die traditionell mehrere Fachkräfte in den Bereichen Data Engineering, Integration, Architektur und Anwendungsentwicklung erforderten. Während des gesamten Prozesses unterhielt CrushBank ein „Human in the Loop“-Review-Modell, um Ausgaben zu validieren, Umsetzungsentscheidungen zu leiten und sicherzustellen, dass die Qualitäts- und Governance-Standards eingehalten wurden.

Das Unternehmen wandelte anschließend Daten aus Anwendungen, Datenbanken und Dokumentenablagen in strukturierte, verwaltete und KI-fähige Assets um. Nach der Aufbereitung wurden die Daten über sichere MCP-Server verbunden, sodass Kunden über die KI-Plattformen und -Anwendungen, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen, auf das Unternehmenswissen zugreifen und es nutzen können. Für Kunden, die eine verwaltete Orchestrierung benötigen, kann CrushBank auch IBM watsonx Orchestrate nutzen, sofern die Orchestrierung für die jeweilige Bereitstellung geeignet ist. Indem CrushBank den Schwerpunkt auf die Zugänglichkeit von Daten statt auf eine einzelne KI-Plattform legte, schuf das Unternehmen ein flexibles Framework, das es Unternehmen ermöglicht, vorhandene Informationen nutzbar zu machen, neue KI-Anwendungsfälle zu unterstützen und sich in ein sich rasch weiterentwickelndes KI-Ökosystem zu integrieren.

Eine der größten Veränderungen, die CrushBank beobachtete, war die Geschwindigkeit, mit der die Kunden von der Erkundung der Möglichkeiten der KI zu konkreten Ergebnissen gelangen konnten. Anstatt wochenlang Systeme zu evaluieren, Daten zu erfassen und Implementierungen zu planen, bevor eine KI-Initiative beginnen konnte, waren Unternehmen in der Lage, Chancen zu bewerten, Anwendungsfälle zu validieren und weitaus früher mit der Entwicklung von Lösungen zu beginnen. Das Ergebnis war ein praxisorientierterer und besser reproduzierbarer Weg zur Einführung von KI, der es den Kunden ermöglichte, sich auf die Ergebnisse zu konzentrieren, anstatt sich mit der wochenlangen Vorarbeit zu befassen, die zuvor erforderlich gewesen war.

Die betrieblichen Auswirkungen waren erheblich. Die Ermittlungs- und Datenintegrationsprozesse, die traditionell sechs bis acht Wochen spezialisierter Beratungsarbeit erforderten, könnten nun innerhalb weniger Tage abgeschlossen werden. Lösungsprototypen und Demonstrationsumgebungen könnten innerhalb von etwa einer Woche nach dem ersten Kontakt bereitgestellt werden, sodass Kunden den Wert früher beurteilen und schneller vom Konzept zur Umsetzung verschieben können.

Die Transformation veränderte auch das Geschäftsmodell von CrushBank selbst. Durch die Zusammenführung von Ingenieuren mit IBM Bob in KI-gestützten „Ein-Personen-Produktteams“ konnte das Unternehmen seine Abhängigkeit von den traditionellen, vier- bis sechsköpfigen Beratungsteams verringern und gleichzeitig seine Lieferkapazität erhöhen. Was als Unternehmen begann, das sich in erster Linie auf KI-gestützten IT-Support konzentrierte, entwickelte sich zu einem umfassenderen Geschäftsfeld im Bereich der Datenoptimierung. Dadurch erweiterte sich das Spektrum der Branchen und geschäftlichen Herausforderungen, die CrushBank bewältigen konnte, und es wurde eine skalierbarere Grundlage für das Wachstum geschaffen. Dieser Wandel – von manueller Arbeit hin zu einem KI-gestützten Ansatz – hat die Art und Weise, wie CrushBank Mehrwert schafft, grundlegend verändert und gleichzeitig die Möglichkeiten erweitert, die Kunden mit ihren Daten nutzen können.

CrushBank ist eine KI-gestützte Plattform, die Unternehmensdaten zentralisiert und in ein sicheres, kundenspezifisches Data Lakehouse integriert. Basierend auf der IBM watsonx-Technologie ermöglicht es Unternehmen und Managed Service Providern, Informationen schnell zu finden, zu verstehen und darauf zu reagieren – wodurch die Suchzeit verkürzt, die Auflösung verbessert und institutionelles Wissen im gesamten Unternehmen freigeschaltet wird.