Über KI-Pilotprojekte hinausgehen, um skalierbaren Wert zu realisieren

Der Übergang von isolierten KI-Pilotprojekten zur vollständigen Einführung in Unternehmen bleibt für viele Organisationen eine große Herausforderung.

Während das Experimentieren mit generativen Modellen mittlerweile gang und gäbe ist, stößt die Industrialisierung dieser Tools – also ihre Einbettung in die erforderlichen Governance-, Sicherheits- und Integrationsframeworks – oft auf Hindernisse. Um die Lücke zwischen Investitionen und konkreten operativen Erträgen zu schließen, hat IBM ein neues Servicemodell eingeführt. Sein Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, ihre interne KI-Infrastruktur nicht nur aufzubauen, sondern auch zusammenzustellen.

Ein assetbasiertes Beratungsmodell

Traditionelle Beratungsansätze sind oft stark auf manuelle Arbeit angewiesen, um Integrationsprobleme zu lösen, was ein langsamer und kostspieliger Prozess sein kann. IBM ist Teil einer Veränderung, die darauf abzielt, dies durch einen Asset-basierten Beratungsdienst zu ändern. Dieses Modell verbindet standardmäßige Beratungskompetenz mit einer Bibliothek vorgefertigter Software-Assets, die Kunden dabei helfen sollen, ihre eigenen KI-Plattformen effizient aufzubauen und zu verwalten.

Anstatt für jeden neuen Workflow eine kundenspezifische Entwicklung in Auftrag zu geben, können Unternehmen vorhandene Architektur-Assets nutzen, um Prozesse neu zu gestalten und KI-Agenten mit Altsystemen zu verbinden. Auf diese Weise können Unternehmen neue agentenbasierte Anwendungen skalieren und einen Mehrwert erzielen, ohne größere Änderungen an ihrer Kerninfrastruktur, ihren KI-Modellen oder den ausgewählten Cloud-Anbietern vornehmen zu müssen.

Navigieren in einer Multi-Cloud-Umgebung

Eine häufige Sorge von Unternehmensleitern ist die Bindung an einen bestimmten Anbieter, insbesondere bei der Einführung proprietärer Plattformen. Die Strategie von IBM trägt der vielfältigen Realität der IT-Landschaften von Unternehmen Rechnung. Der Service basiert auf einer Multi-Vendor-Lösung, die mit Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure sowie der IBM-eigenen watsonx-Plattform kompatibel ist.

Diese Flexibilität erstreckt sich auch auf die Modellunterstützung, die sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-Varianten umfasst. Indem Unternehmen auf ihren aktuellen Technologieinvestitionen aufbauen können, anstatt einen vollständigen Austausch zu erzwingen, beseitigt der Service ein wichtiges Hindernis für die Einführung: die Angst vor der Anhäufung technischer Schulden beim Wechsel des Ökosystems.

Der technische Kern dieses Angebots ist IBM Consulting Advantage, die interne Bereitstellungsplattform des Unternehmens. IBM hat dieses System bereits in über 150 Kundenprojekten eingesetzt und berichtet, dass es die Produktivität der Berater um bis zu 50 % gesteigert hat. Die Prämisse lautet: Wenn diese Tools die Bereitstellung für die eigenen Teams von IBM beschleunigen, sollten sie auch Kunden eine ähnliche Geschwindigkeit und Effizienz bieten.

Der Service bietet auch Zugang zu einem Marktplatz mit branchenspezifischen KI-Agenten und -Anwendungen. Für Führungskräfte fördert dies einen „Plattform-First”-Ansatz, bei dem der Fokus von der Verwaltung einzelner Modelle auf die Überwachung eines zusammenhängenden Ökosystems aus digitalen Agenten und menschlichen Mitarbeitern verlagert wird.

Implementierung eines plattformzentrierten Ansatzes zur Skalierung des KI-Werts

Die wahre Wirksamkeit dieser plattformzentrierten Strategie lässt sich am besten anhand einer realen Implementierung veranschaulichen. Pearson, das globale Bildungsunternehmen, nutzt diesen Service derzeit zum Aufbau einer maßgeschneiderten Plattform. Die Implementierung kombiniert menschliches Fachwissen mit KI-Agentenassistenten zur Verwaltung der täglichen Arbeit und Entscheidungsfindung und demonstriert so die Funktion der Technologie in einer realen Betriebsumgebung.

In ähnlicher Weise hat ein Fertigungsunternehmen die Lösung von IBM eingesetzt, um seine generative KI-Strategie zu formalisieren. Der Schwerpunkt lag auf der Identifizierung hochwertiger Anwendungsfälle, dem Testen gezielter Prototypen und der Ausrichtung der Führungskräfte auf einen skalierbaren Plan. Das Ergebnis war der Einsatz von KI-Assistenten unter Verwendung mehrerer Technologien in einer sicheren, kontrollierten Umgebung, wodurch eine Grundlage für eine breitere Unternehmenserweiterung geschaffen wurde.

Trotz des Interesses an generativer KI lassen sich Investitionen nicht automatisch in messbare finanzielle Ergebnisse umsetzen.

„Viele Unternehmen investieren in KI, aber die Erzielung eines echten Mehrwerts in großem Maßstab bleibt eine große Herausforderung“, sagt Mohamad Ali, SVP und Leiter von IBM Consulting. „Wir haben viele dieser Herausforderungen intern angegangen, indem wir KI eingesetzt haben, um unsere eigenen Abläufe zu transformieren und messbare Ergebnisse zu erzielen. Dadurch verfügen wir über ein bewährtes Konzept, mit dem wir unseren Kunden zum Erfolg verhelfen können.“

Die Diskussion in der Branche verlagert sich allmählich von den Fähigkeiten einzelner großer Sprachmodelle (LLMs) hin zu der Architektur, die für deren sicheren und effektiven Betrieb erforderlich ist. Der Erfolg bei der Skalierung von KI und der Erzielung von Mehrwert hängt in hohem Maße von der Fähigkeit eines Unternehmens ab, diese Lösungen zu integrieren, ohne neue Daten- oder Betriebssilos zu schaffen. Führungskräfte müssen sicherstellen, dass sie bei der Einführung vorgefertigter agentenbasierter Workflows strenge Standards für die Datenherkunft und -verwaltung einhalten.

Siehe auch: JPMorgan Chase betrachtet KI-Ausgaben als zentrale Infrastruktur

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