Die Entwicklung der Analyse: Von Gen 1 zu generativer KI

Wenn wir von der frühen Datenrevolution – als Big Data-Technologien wie Hadoop aufkamen – auf die heutigen Fortschritte im Bereich der generativen KI blicken, wird deutlich, dass wir uns in einem entscheidenden Moment befinden. In dieser Ära müssen Unternehmen strategische Veränderungen vornehmen, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Bei IBM liegt der Schwerpunkt darauf, dieses Versprechen in konkreten Nutzen für Unternehmen umzusetzen und sie so in die Lage zu versetzen, sich in einer KI-gestützten Geschäftswelt zurechtzufinden und erfolgreich zu sein.

Mit einer langen Tradition im Bereich der künstlichen Intelligenz ist IBM einzigartig positioniert, um diese Entwicklung anzuführen. Doch mit dem Eintritt in das generative Zeitalter geht es um mehr als nur um technologischen Fortschritt. Es geht um Vertrauen, Zusammenarbeit und Vereinfachung. Heutzutage sind Daten umfangreich und leistungsstark, aber ihr wahrer Wert liegt darin, wie gut sie genutzt und verwaltet werden können, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Damit generative KI das Geschäft wirklich revolutionieren kann, müssen wir ihre Anwendung vereinfachen und sie nahtlos in die umfassendere Strategie der Unternehmenstransformation integrieren.

Im Gespräch mit CIOs kristallisiert sich ein gemeinsames Thema heraus: Die Verwaltung von generativer KI in der „Multiwelt“ ist komplex. Von Multicloud-, Multimodell- und multimodalen Systemen bis hin zu mehrjährigen Implementierungsstrategien – die Bewältigung dieser Komplexitäten ist keine leichte Aufgabe. Das Potenzial der generativen KI ist unbestreitbar, doch zwei Drittel der CIOs bleiben mit ihren Fortschritten in diesem Bereich unzufrieden, was oft an einer fehlenden konsistenten Strategie liegt. Die Herausforderung besteht darin, eine Roadmap zu erstellen, die diese verschiedenen Facetten nicht nur vereinfacht, sondern auch synchronisiert, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.

Für IBM bedeutet das, unsere Rolle als Orchestrator stärker wahrzunehmen und als vertrauenswürdiger Partner zu agieren, der diese unterschiedlichen Elemente in Einklang bringt. Wir sehen uns als „Dirigent“ der Datenorchestrierung, bei der jede Komponente – egal ob es sich um Datenmodelle, Cloud-Plattformen oder KI-Agenten handelt – nahtlos integriert werden muss, um auf das gemeinsame Ziel der Unternehmenstransformation hinzuarbeiten.

Eine entscheidende Entwicklung, die wir erleben, ist die Abkehr von traditionellen Dashboards hin zu einer Welt kollaborativer, vertrauenswürdiger Agenten. 

Wir haben seit den frühen Tagen von Hadoop und der ersten Generation der Big-Data-Analysen einen weiten Weg zurückgelegt. Die neue Ära ist durch Folgendes gekennzeichnet:

• Autonome Agenten: selbstlernende und selbstoptimierende Systeme mit automatischer Fehlerbehebung, die unabhängig arbeiten können
• Echtzeitverarbeitung: sofortige Datenintegration, Analyse und Entscheidungsfindung
• Skalierbarkeit: einfache Verarbeitung großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen

Ein Assistent gibt Einblick in eine bestimmte Anwendung, aber noch viel mehr. Agenten können domänenübergreifend zusammenarbeiten, komplexe Workflows orchestrieren und Daten auf eine transparente und nachvollziehbare Weise umsetzbar machen. Für Unternehmen bedeutet dies schnellere Entscheidungsfindung, größeres Vertrauen in die Daten und bessere Geschäftsergebnisse.

Teams wie IBM Consulting und IBM Research arbeiten gemeinsam mit den Kunden, um ihre individuellen Bedürfnisse zu erfüllen. Generative KI ist keine „Einheitslösung“; sie erfordert Anpassungsfähigkeit, Empathie und ein tiefes Verständnis der spezifischen Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenübersehen. Es geht darum, Systeme zu entwickeln, die kundenorientiert und darauf ausgelegt sind, reale Probleme zu lösen, und nicht einfach nur Technologie um der Technologie willen bereitzustellen.

Der hybride und offene Ansatz von IBM ermöglicht es uns, Lösungen zu entwickeln, die mit jeder Cloud, jedem Modell und jedem Geschäftsziel kompatibel sind. Diese Anpassungsfähigkeit in Verbindung mit unserem Engagement für Governance und Transparenz versetzt uns in die Lage, Unternehmen bei der Bewältigung der nächsten 10 Jahre der KI-Transformation zu unterstützen.

Hier sind einige wichtige Trends, die Sie beachten sollten, um besser zu verstehen, was die Zukunft für Datenintegration und Automatisierung bereithält:

1. Agentenbasierte Architekturen: Es ist zu erwarten, dass mehr Unternehmen agentenbasierte Architekturen einführen, die eine autonome Entscheidungsfindung ermöglichen.
2. Datenintegration in Echtzeit: Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu integrieren, wird für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, eine wichtige Rolle spielen.
3. Erklärbare KI: Da Agenten immer mehr Entscheidungsbefugnisse übernehmen, wird die Erklärbarkeit ein entscheidender Aspekt der KI-Entwicklung sein.
4. Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent: Die effektivsten Unternehmen sind diejenigen, die ein Gleichgewicht zwischen menschlicher Intuition und agentengesteuerter Automatisierung finden.

Für Unternehmen, die bereit sind, sich mit dieser transformativen Technologie weiterzuentwickeln, war das Potenzial für automatisierte, datengestützte Entscheidungsfindung noch nie so greifbar wie heute. Die Frage ist jetzt nicht mehr, ob man den Sprung wagen soll, sondern wie schnell Unternehmen auf diese proaktiven, autarken BI-Lösungen umsteigen können, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und das Mögliche im Zeitalter der Datenintegration und Automatisierung neu zu definieren. Bei IBM setzen wir uns dafür ein, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in vertrauenswürdige, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die ihr Wachstum vorantreiben.

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