IBM wurde im 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms als führend eingestuft

Data Scientists und Informatiker für maschinelles Lernen stehen bei DSML-Projekten in ihrem gesamten Unternehmen vor Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen gehören die Gewährleistung verantwortungsvoller KI-Implementierungen, ein optimierter KI-Stack zur Verwaltung von Kosten und Skalierung sowie die Einführung von Automatisierungen in allen Bereichen des Unternehmens. Das watsonx-Portfolio und andere Innovationen von IBM sollen Data Scientists und Informatiker für maschinelles Lernen die notwendigen Tools zur Verfügung stellen, um Anwendungen unternehmensweit zu erstellen, bereitzustellen und zu steuern.

Wir sind stolz darauf, dass IBM im 2025 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms (DSML) als führend eingestuft wurde.  Diese Anerkennung unterstreicht unser Engagement für die Bereitstellung innovativer Lösungen, die es Data Scientists und Informatikern für maschinelles Lernen ermöglichen, wirkungsvolle Lösungen in ihrem Unternehmen zu entwickeln und einzusetzen. Die Suite von IBM bietet zusammen einen flexiblen, KI-fokussierten und innovativen Ansatz für Data Science und maschinelles Lernen. In einer Zeit, in der KI vom Experimentieren zur Ausführung übergehen muss, ist IBM wegweisend.

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Teams benötigen eine Reihe von Tools und Frameworks, um wirkungsvolle Produkte für ihre Unternehmen zu entwickeln. Das Portfolio von IBM bietet Data Scientists die Flexibilität und Wahlmöglichkeiten, die sie bei der Entwicklung von KI-Technologie benötigen.

Das KI-Studio watsonx.ai von IBM wurde für Unternehmen entwickelt, um KI-Lösungen mit einer einheitlichen Sammlung von Open-Source- und proprietären Frameworks, Modellen, Tools und Bereitstellungsoptionen zu erstellen und bereitzustellen. Neben nahtlosen Integrationen in ihre vorhandenen Tools, Sprachen und Frameworks können Teams IBM Lösungen überall dort nutzen, wo ihre Daten gespeichert sind, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein. Dieses Maß an Auswahlmöglichkeiten gibt Data Scientists die Möglichkeit, die Technologien auszuwählen, die am besten zu den Anforderungen ihres Unternehmens passen.

Daten sind das wertvollste Asset bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Aber oft hindert die Komplexität Data Scientists und KI-Informatiker daran, das volle Potenzial dieser Technologie freizuschalten.  

IBM hat den Stack für KI radikal vereinfacht und stellt Data Scientists und KI-Informatikern leistungsstarke, optimierte Tools zur Verfügung, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu vereinheitlichen, zu verwalten und zu aktivieren. Watsonx.data ist ein offenes, hybrides Data Lakehouse für das Zeitalter der generativen KI mit integrierter Datenabstammung und Transparenz, und IBM bietet auch umfassende Integration und Funktionen. Die Übernahme von DataStax durch IBM wird seine Führungsposition weiter ausbauen, die Vektorsuchfunktionen verbessern und IBMs Investitionen in Open-Source-Technologie stärken.

Die unermüdliche Innovation von IBM stattet Data Scientists und KI-Informatiker mit bahnbrechenden Tools aus.

IBM Granite KI-Modelle sind open source, klein und leistungsstark und bieten eine außergewöhnliche Inferenzeffizienz und vollständige Kontrolle über Anpassungs- und Bereitstellungsoptionen. Mittlerweile bietetBeeAI eine Open-Source-Plattform ohne Code zum Erkennen, Erstellen und Ausführen von Agenten und AutoAI for RAG von watsonx.ai kann die Entwicklung und Bereitstellung von RAG-Pipelines automatisieren. Die Investitionen von IBM in diese Schlüsselbereiche der Basismodelle, der Automatisierung und RAG ermöglichen eine fortgesetzte Innovation, indem sie Data Scientists die Werkzeuge an die Hand geben, die sie benötigen, um ihre Projekte von der Praxis in die Produktion zu überführen.

Entdecken Sie die branchenführenden Data Science- und maschinellen Lernfunktionen von IBM in watsonx.

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