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Warum offene Plattformen 2025 der Gamechanger für die KI werden

Künstliche Intelligenz wird auch 2025 ein entscheidender Treiber für die Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen sein. Die Dynamik dieser Technologie bringt aber nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich. Aus Sicht von Markus Eisele, Developer Strategist bei Red Hat, sollten IT-Verantwortliche und Führungskräfte im kommenden Jahr auf fünf Entwicklungen achten, um ihr Unternehmen erfolgreich zu transformieren.

Warum offene Plattformen 2025 der Gamechanger für die KI werden

KI verändert kontinuierlich die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsmodelle skalieren. Doch welche Themen werden sich 2025 durchsetzen? Und mit welchen Technologien und Strategien lassen sich die Herausforderungen der Zukunft meistern? Red Hat listet die wichtigsten Trends auf.

Trend 1: Demokratisierung der KI

Der Fachkräftemangel in der IT ist kein neues Problem, aber im Kontext von KI hat er dramatische Auswirkungen. Während die Nachfrage nach entsprechenden Lösungen exponentiell wächst, fehlt es vielen Unternehmen an spezialisierten Fachkräften, um die Technologie schnell und effektiv zu entwickeln und zu implementieren. Eine Studie von Red Hat zeigt, dass 88 Prozent der IT-Verantwortlichen in Deutschland KI-Kompetenzen als die größte Qualifikationslücke sehen. Hier kommt die Demokratisierung der KI ins Spiel: Moderne KI-Plattformen wie Red Hat OpenShift AI oder RHEL AI senken die Einstiegshürden für Entwicklerteams. Diese Tools sind so konzipiert, dass sie ohne tiefes Expertenwissen eingesetzt werden können, wodurch Unternehmen die Innovationskraft ihrer bestehenden Belegschaft stärken. Solche Low-Code- und No-Code-Ansätze beschleunigen die Entwicklung und machen KI für eine breitere Zielgruppe zugänglich.

Trend 2: DevOps, MLOps und Platform Engineering

In einer immer komplexer werdenden IT-Landschaft werden flexible, interdisziplinäre Teams zur treibenden Kraft für Innovation. Die Integration von DevOps- und MLOps-Ansätzen in sogenannte Platform-Engineering-Initiativen ermöglicht es, Prozesse effizienter zu gestalten. Platform Engineering schafft die Basis, um Entwickler, Data Scientists und Betriebsteams zusammenzubringen. Diese kollaborative Arbeitsweise reduziert Reibungsverluste, etwa bei einem Tool-Wechsel. Ein entscheidender Baustein sind integrierte Entwicklerportale (IDPs). Diese bieten allen Teammitgliedern einen zentralen Zugriff auf Tools, Workflows und vorkonfigurierte Umgebungen. Das beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess durch die Minimierung repetitiver Aufgaben, sondern verbessert auch die Qualität der Anwendungen und schafft Freiräume für neue Lösungsansätze. Laut einer aktuellen Untersuchung von Red Hat sind die wichtigsten Gründe für die Einführung von Platform Engineering die Erhöhung der Sicherheit (48 %), die Verbesserung der Zusammenarbeit (44 %) und die Beseitigung betrieblicher Engpässe (39 %). Gleichzeitig wird generative KI als wichtige Komponente angesehen (45 %).

Trend 3: Offene Plattformen statt Insellösungen

Die effiziente Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen. Offene Plattformen bieten hier einen entscheidenden Vorteil, da sie die Flexibilität fördern und gleichzeitig die Komplexität reduzieren. Viele Unternehmen setzen nach wie vor auf Insellösungen, die spezifische Anforderungen erfüllen, jedoch nur eingeschränkt miteinander kompatibel sind. Diese Fragmentierung führt zu ineffizienten Entwicklungszyklen, erhöhtem Ressourcenaufwand und einer erschwerten Integration neuer Technologien. Gerade in der KI, wo Daten, Modelle und Anwendungen nahtlos zusammenarbeiten müssen, sind offene Plattformen der Gamechanger. Sie ermöglichen eine standardisierte Bereitstellung und zentrale Verwaltung von KI-Modellen, sodass alle Prozesse – vom ersten Prototyp bis hin zur Skalierung der Lösung – optimiert werden. Ein weiterer Vorteil sind die integrierten Sicherheits- und Governance-Funktionen. Automatisierte Mechanismen für Zugriffskontrolle, Datenmanagement und Modell-Compliance sorgen dafür, dass Unternehmen regulatorische Vorgaben einhalten.

Trend 4: Expert Models und agentenbasierte Ansätze

Während große Foundation-Modelle wie GPT oder BERT nach wie vor die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen bilden, zeichnet sich ein deutlicher Trend hin zu spezialisierten „Expert Models“ und agentenbasierten Systemen ab. Diese Technologien sind effizienter, ressourcenschonender und anwendungsorientierter. Durch gezieltes Feintuning bestehender Modelle, beispielsweise mit Ansätzen wie InstructLab, entfällt die Notwendigkeit eines vollständigen Retrainings. Dies reduziert Entwicklungszeiten und Kosten. Agentenbasierte Frameworks wie das IBM BEE (Bee Agent Framework) treiben diese Entwicklung weiter voran, indem sie die Zusammenarbeit verschiedener Modelle in einer flexiblen Architektur ermöglichen. Agenten können für spezifische Aufgaben erstellt und bei Bedarf miteinander kombiniert werden.

Trend 5: Adaptive KI und Datenintegration in Echtzeit

Im Gegensatz zu statischen Modellen, die auf einmal trainierten Datensätzen basieren, nutzen adaptive KI-Systeme kontinuierlich aktualisierte Informationen, um Leistung und Entscheidungsfindung zu optimieren. Dies erfordert jedoch eine nahtlose Echtzeit-Datenintegration und leistungsfähige Technologien, die eine solche kontinuierliche Anpassung ermöglichen. Technologien wie Apache Kafka, Apache Camel und Change Data Capture (CDC) spielen dabei eine Schlüsselrolle. Mit ihrer Hilfe können Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, verarbeitet und bereitgestellt werden. Damit bleibt die Entscheidungsfindung stets auf dem neuesten Stand. Die Systeme können auf unerwartete Ereignisse oder veränderte Bedingungen reagieren, ohne dass ein vollständiges Retraining erforderlich ist.

Kurzum: Open-Source-Technologien werden 2025 dazu beitragen, die Innovationskraft von KI nachhaltig zu steigern. Sie bieten nicht nur Flexibilität und Skalierbarkeit, sondern ermöglichen auch eine effiziente Zusammenarbeit über Lösungen und Disziplinen hinweg. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Trends setzen, verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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generative KI

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich „generative KI“ auf Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, eigenständig Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erzeugen. Diese Technologie nutzt Algorithmen wie neuronale Netze, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle, um auf Basis von Trainingsdaten neue Daten zu erstellen. Generative KI wird in Unternehmenssoftware eingesetzt, um Inhalte zu automatisieren, personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln oder Prototypen zu erstellen. Sie kann komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Berichten oder das Generieren von Designvorschlägen übernehmen, wodurch die Effizienz und Kreativität in Unternehmen gesteigert wird. Diese Technologie ermöglicht es, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und sich schnell an Marktveränderungen anzupassen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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