Die Geschwindigkeit des Vertrauens: Wie globale Marktführer KI vom Labor in den Produktivbetrieb überführen

In der Unternehmenswelt ist der KI-Hype offiziell in der Realität angekommen. Unternehmen fragen nicht mehr, ob KI helfen kann. Sie fragen, wie schnell sie einen Mehrwert liefert, ohne das Budget oder die Infrastruktur zu sprengen.

Bei Red Hat erkennen wir ein wiederkehrendes Muster: Die erfolgreichsten KI-Pioniere entwickeln nicht nur bessere Modelle, sondern auch bessere Umgebungen für die Verwaltung dieser Modelle. Vom Banking in Istanbul bis hin zu Behördendiensten in Spanien – Red Hat AI verwandelt wochenlanges Warten in minutenlanges Handeln.

Use Case 1: Produktivität in Data Science beschleunigen

Die Innovationssteuer im Bereich KI wird oft mit Zeit bezahlt. Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Toolsets und manueller Bereitstellung. Dies zwingt ihre teuersten Fachkräfte – die Data Scientists – dazu, als Teilzeit-Systemadministratoren zu agieren. Durch die Standardisierung der Umgebung mit Red Hat OpenShift AI beseitigen Unternehmen technische Schulden, die ein Projekt meist schon vor der ersten Zeile Code aufhalten.

• DenizBank: Indem sie mehr als 120 Data Scientists autonome, standardisierte Tools bereitstellten, reduzierten sie die Einrichtungszeit für Umgebungen von einer Woche auf nur 10 Minuten.
• Aramco: Durch den Aufbau seiner gen KI-Basis auf Technologie von Red Hat ermöglicht der Energiekonzern den Entwicklungsteams, sich auf Innovationen statt auf die Infrastruktur zu konzentrieren. Die Plattform ermöglicht das Onboarding neuer KI-Modelle in weniger als einer Stunde. So erledigen Ingenieurteams im Bereich Bohrungen und Anlagen repetitive Datenanalyseaufgaben 10-mal schneller und sparen pro Person durchschnittlich zwei Stunden manueller Arbeit pro Tag.
• Turkish Airlines: Sie haben nicht nur den Start beschleunigt, sondern auch den Zieleinlauf. Neue Microservices-Modelle, deren Markteinführung früher Tage dauerte, gehen jetzt in 10 Minuten live, und die gesamte Bereitstellungsgeschwindigkeit hat sich verdoppelt.
• Banco Galicia: Angesichts einer dreiwöchigen Wartezeit für die Verifizierung von Firmenkunden nutzte die Bank eine KI-gestützte NLP-Lösung, um diese Zeit von Tagen auf Minuten zu verkürzen. Mit einer Genauigkeit von 90 % verwandelten sie ein großes Kundenproblem in einen Wettbewerbsvorteil.
• Clalit Health Services: Als einer der weltweit größten Anbieter öffentlicher Gesundheitsdienste nutzt Clalit Red Hat OpenShift AI zur Verwaltung riesiger Datenpools aus 20 Jahren Patientengeschichte. Die Plattform bietet eine standardisierte, GPU-fähige Forschungsumgebung für alle Bereiche – von gemeinsamen Projekten mit Harvard bis hin zu internen LLM-Initiativen. Dies beschleunigt die Bereitstellung komplexer Forschungsumgebungen und vereinfacht die Verwaltung erheblich.

Use Case 2: Operative Effizienz und interne Transformation vorantreiben

Generative KI wird oft als optional angesehen, entwickelt sich für globale Unternehmen jedoch zum Rückgrat der internen Abläufe. Um einen echten ROI zu erzielen, muss KI über einfache Chatbots hinausgehen und in die Infrastruktur des Unternehmens integriert werden. Dabei automatisiert sie komplexe Dokumentationen, optimiert Support-Workflows und reduziert den Aufwand für globale IT-Bestände.

• ARSAT: Das nationale Telekommunikationsunternehmen Argentiniens hat seine Abläufe durch den Aufbau einer agentischen KI-Plattform auf Red Hat OpenShift AI standardisiert. Durch den Übergang vom Konzept zur Live-Produktion in nur 45 Tagen haben diese Unternehmen komplexe Lieferkettenprozesse und Kundeninteraktionen automatisiert. Dies führte zu einer Senkung der Betriebsausgaben um 30 % und verschafft Entwicklungsteams deutlich mehr Zeit für Innovationen.
• Stadt Wien: Um der prognostizierten Pensionierung von 30 % der Mitarbeitenden in den nächsten fünf Jahren zu begegnen, hat die Stadt mit „WienKI“ einen KI-basierten virtuellen Assistenten eingeführt. Die Plattform basiert auf Microsoft Azure Red Hat OpenShift und bietet 70.000 Mitarbeitenden sofortigen, präzisen Zugriff auf komplexe Verwaltungsdaten. So stellt die Stadt hochwertige Bürgerservices mit weniger Ressourcen bereit.
• Interner Erfolg bei Red Hat: Durch den Einsatz von KI zur Optimierung von Fehlerbehebung und Support spart Red Hat voraussichtlich über 5 Millionen USD ein. Allein ein Projekt zur Optimierung der Fehlerbehebung sparte innerhalb von nur 10 Monaten 1,5 Millionen USD ein.
• Geschwindigkeit im öffentlichen Sektor: Die Regionalregierung von Castilla-La Mancha (JCCM) verkürzte mithilfe von KI die Bearbeitungszeit für Dokumente zur Umweltverträglichkeitsprüfung (UVP) um zwei volle Monate. Dies beweist: KI kann die Bürokratie so beschleunigen, dass sie mit dem Tempo der Bürger Schritt hält.

Use Case 3: Hochrelevante prädiktive Analysen für Risiko und Logistik

Wenn Sie KI direkt in die zentrale Geschäftslogik integrieren, verschiebt sich der Fokus von der Effizienz hin zur Zukunftsfähigkeit. Diese Use Cases erfordern High-Performance Computing und Datenverarbeitung in Echtzeit, um Ergebnisse vorherzusagen, die für die menschliche Intuition oder traditionelle Software zu komplex sind. Ob bei der Verwaltung der finanziellen Solvenz oder der Optimierung globaler Lieferketten – das Ziel besteht darin, riesige Datensätze in unmittelbare, umsetzbare Entscheidungen umzuwandeln.

• Finanzielles Risiko: DenizBank senkte mithilfe prädiktiver KI das Risiko für säumige Kredite von 7,51 % auf 5,79 % und sicherte so beträchtliches Kapital.
• Kraftstoff und Logistik: Turkish Airlines strebt einen finanziellen Effekt von 100 Millionen USD an, indem das Unternehmen KI zur Optimierung der Flugzeugzuweisung nutzt. Dabei werden spezifische Flugzeuge basierend auf dem Kraftstoffverbrauch bestimmten Routen zugeordnet.
• Patientenergebnisse: In einer Zusammenarbeit zwischen Guidehouse und der VA wurden KI-Modelle in nur wenigen Tagen entwickelt, um gefährdete Veteranen für ein rechtzeitiges Eingreifen zu identifizieren. Dies ist der ultimative Use Case: Hier geht es bei der Geschwindigkeit bis zur Produktion nicht nur um den ROI, sondern um die Rettung von Leben. 

Das Fazit: KI ist eine Strategie, kein Feature

Der gemeinsame Nenner dieser Success Stories ist nicht nur der Einsatz von KI, sondern die Nutzung von Red Hat OpenShift AI für einen wiederholbaren, skalierbaren Lifecycle.

Durch die Standardisierung der Routineaufgaben der KI – die Deployments, die Sicherheit und die Erstellung der Umgebung – haben diese Organisationen den Weg für die entscheidenden Erfolge geebnet: Einsparungen von 100 Millionen USD, Ergebnisse in 10 Tagen und lebensrettende Maßnahmen.

Um mit der Umstellung von KI vom Projekt in die Produktion zu beginnen, testen Sie die Produkte von Red Hat AI. Die Testversionen bieten einen kostenlosen 60-tägigen Zugang zu einer vollständig verwalteten Umgebung, in der Sie diese produktionsreifen Tools testen können.