Überlegungen zum Aufbau einer Basis für generative KI

Kapitel 1: Neue Möglichkeiten für geschäftliche Innovation …

Generative KI (gen KI) ist ein leistungsfähiges Tool für Unternehmen, die innovative Produkte entwickeln, Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile in sich schnell verändernden Märkten erzielen wollen. Basierend auf Fortschritten bei neuronalen Netzwerken und Deep Learning – wobei Computer lernen, Daten mit einem vom menschlichen Gehirn inspirierten Algorithmus zu verarbeiten – geht generative KI über prädiktive KI-Funktionen hinaus. Sie verarbeitet nicht nur Daten, sondern erstellt auch neue, originelle Inhalte. Generative KI verändert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, inspiriert zu neuen Ansätzen bei der Problemlösung und erzielt branchenübergreifend erhebliche Geschäftsergebnisse.

Weltweit entwickeln Unternehmen neue, innovative Anwendungen mit Technologien für generative KI. Diese Use Cases erfordern eine weitere Ausrichtung an den Unternehmensanforderungen. Dies wird häufig durch Anpassungen auf Basis von Unternehmensdaten erreicht.

Doch selbst in frühen Phasen bietet die Einführung von generativer KI entscheidende Vorteile für:

Betriebliche Effizienz. Das Erledigen zeitaufwendiger Aufgaben – wie das Schreiben von Code, das Erstellen von Dokumentationen oder das Verwalten von Lieferketten – hilft Unternehmen dabei, in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten mehr zu produzieren.
Umsatzwachstum. Generative KI kann Umsatzströme steigern. Sie identifiziert personalisierte Upselling-Möglichkeiten, erstellt maßgeschneiderte Marketinginhalte für spezifische Kundensegmente und unterstützt die schnellere Einführung neuer Produkte und Services.
Kundenzufriedenheit. Indem Sie sofortigen, präzisen Support und personalisierte Erlebnisse bereitstellen, erhalten Kunden benötigte Informationen und Services zum richtigen Zeitpunkt. So bauen Sie langfristiges Vertrauen und Loyalität auf.
Produktivität der Beschäftigten. Das Erledigen von Routineaufgaben mit KI – wie das Zusammenfassen von Besprechungen, das Verfassen von E-Mails oder das Suchen von Daten in internen Systemen – ermöglicht es Beschäftigten, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Diese erfordern menschliche Kreativität und Urteilsvermögen.

… aber auch neue Bedenken.

Obwohl sich die Vor- und Nachteile von generativer KI erst noch abzeichnen, möchten viele Unternehmen schon jetzt in diese neuen Technologien investieren. Wenn Unternehmen die Herausforderungen von generativer KI verstehen, können sie klare Ethikrichtlinien und Entwicklungs-Frameworks festlegen. Zudem hilft es ihnen, staatliche und branchenspezifische Vorschriften einzuhalten sowie potenzielle Probleme zu erkennen und zu beheben.

Datenschutz. Datenschutzbedenken entstehen, wenn generative KI-Modelle mit sensiblen oder personenbezogenen Daten trainiert werden. Dies wirft Fragen nach dem Schutz der Privatsphäre des Einzelnen auf. Unternehmen müssen Vorschriften zur Datenspeicherung und Datensouveränität einhalten, wie zum Beispiel die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union (EU).
Dateneigentum. Die Verwendung von proprietären Modellen – oder von Modellen, die mit proprietären Daten trainiert wurden – führt zu Fragen des Dateneigentums, die zu Rechtsstreitigkeiten führen können.
Bias und Fairness. Antworten von generativen KI-Tools spiegeln nachweislich menschliche Vorurteile wider, einschließlich schädlicher Stereotypen und Hassrede.
Ethische Nutzung. Synthetische Inhalte wie Deepfakes, die durch generative KI erstellt wurden, eignen sich für böswillige Aktivitäten wie Datenschutzverletzungen und Desinformationskampagnen. Mangelnde Transparenz bei Modellen oder Tools für generative KI erschwert es, Ergebnisse zu verstehen, zu interpretieren und zu erklären. Zudem ist es schwierig, die Verantwortlichkeit für falsche oder erfundene Informationen zuzuweisen.

Aktuelle Benchmarks zeigen

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integriert Fakten aus externen Quellen wie internen Datenbanken, Firmen-Intranets oder dem Internet, um generative KI-Modelle mit präzisen und aktuellen Informationen zu versorgen.
Prompt Tuning: KI-Modelle erhalten Hinweise oder Frontend-Prompts – einschließlich zusätzlicher Wörter oder KI-generierter Zahlen –, die sie zu einer gewünschten Entscheidung führen. So passen Unternehmen mit begrenzten Daten Basismodelle an spezifische Aufgaben an.
Fine Tuning: Verbessert ein vortrainiertes Modell mit einem kleineren, gezielteren Datensatz weiter, um domänenspezifische Aufgaben effektiver auszuführen. Diese zusätzlichen Trainingsdaten sind in die Architektur des Modells eingebettet.

Unbeabsichtigte Konsequenzen. Die autonome Natur von generativer KI kann zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen, die Unternehmen schaden können.
Regulatorische Herausforderungen. Rasante Fortschritte bei generativen KI-Technologien könnten den Rechtsrahmen überholen. Dies erschwert es, Richtlinien für eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung zu erstellen und durchzusetzen.
Energieverbrauch. Das Training von KI-Modellen ist rechenintensiv und erfordert viel Energie. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die ökologische Nachhaltigkeit auf.

Eine zuverlässige Infrastrukturbasis unterstützt Unternehmen dabei, die Vorteile von Initiativen für generative KI zu nutzen und Herausforderungen zu bewältigen.

Kapitel 2: Die richtige Basis für generative KI und wichtige Überlegungen

Die technologische Basis, die Sie für Ihre Initiativen für generative KI wählen, beeinflusst die Gesamteffizienz und den Erfolg Ihrer Einführung maßgeblich. Führungskräfte sollten diese 8 wichtigen Überlegungen berücksichtigen, wenn sie sich für eine geeignete Basis für generative KI entscheiden.

Erfolgsfaktor 1: Schnellere Entwicklung mit bewährten, zuverlässigen Toolsets

Die Entwicklung von Anwendungen auf Basis von Modellen für generative KI kann komplex sein. Das richtige Toolset – mit Sprachen, Frameworks und Runtimes, die auf Open Source-Projekten oder kommerziellen Lösungen basieren – beschleunigt die Modellabstimmung und vereinfacht die Entwicklung sowie Bereitstellung von Anwendungen.

Wählen Sie eine KI-Entwicklungsplattform, die bekannte und bevorzugte Toolsets enthält oder unterstützt. So entwickeln Sie innovative KI-Lösungen schneller und effizienter. Explorative Data-Science-, Trainings- und Tuning-Funktionen, auf die Sie über interaktive User Interfaces (UIs) zugreifen, vereinfachen die Zusammenarbeit. Integrierte Toolsets in Verbindung mit Self Service-Funktionen helfen dabei, IT-Abläufe (ITOps) zu optimieren und gleichzeitig Portabilität sowie Konsistenz zu gewährleisten.

Erfolgsfaktor 2: Standardisierung für ein schnelles Fine Tuning von Modellen

Da das Trainieren generativer KI-Modelle ein teurer und zeitaufwendiger Prozess ist, entwickeln die meisten Unternehmen KI-Lösungen auf der Grundlage von Basismodellen, die zuvor mit allgemeinen Daten trainiert wurden. Unternehmen können dann verschiedene domänenspezifische Daten verwenden, um Basismodelle für spezielle Aufgaben anzupassen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Basismodelle anzupassen. Einige davon sind rechenintensiv und erfordern leistungsstarke Prozessoren sowie eine verteilte Hybrid Cloud-Infrastruktur.

Suchen Sie nach KI-Plattformen, die Tools für die Vorbereitung und Aufnahme privater Unternehmensdaten bereitstellen. Diese sollten gängige Techniken zur Modellanpassung unterstützen und Zugriff auf Tools für wiederholbare Anpassungsmuster bieten. Diese Plattformen sollten zudem verteiltes Workload-Management und Orchestrierungsfunktionen unterstützen, die Trainingsprozesse in Hybrid Cloud-Umgebungen bereitstellen – unabhängig von Modellgröße, Datenvolumen oder Dauer.

Container für generative KI

Container-Technologien wie Kubernetes ermöglichen eine agile Bereitstellung, Verwaltung und Skalierbarkeit. Dies unterstützt die effiziente cloudnative Entwicklung von Lösungen für generative KI.

Provisionieren Sie Umgebungen nach Bedarf in Onsite-Rechenzentren, Public Clouds und Edge-Geräten.
Erstellen, implementieren, skalieren und verwalten Sie automatisch Container-Instanzen in physischen und virtuellen Infrastrukturen.
Integrieren Sie Komponenten und Datenspeicher aus einem robusten IT-Ökosystem von Open Source- und kommerziellen Anbietern in generative KI-Lösungen.

Entdecken Sie zusätzliche Vorteile von Containern für KI¹

Erfolgsfaktor 3: Effiziente Bereitstellung und Ausführung von Modellen mit Inferenz

Für ITOps-Teams kann es schwierig sein, mit Lösungen für generative KI außergewöhnliche User Experiences bei unterschiedlichem Anwendungsbedarf zu erzielen. Eine effiziente Modellinferenz erfordert eine skalierbare Infrastruktur und automatisierte Verwaltungsfunktionen. Dies gewährleistet einen hohen Durchsatz, geringe Latenz und eine optimale Rechenauslastung. Da KI-Lösungen große Datenmengen verarbeiten, ist die Durchsetzung strenger Sicherheitsstandards in unterschiedlichen Umgebungen von entscheidender Bedeutung.

Ziehen Sie Plattformen in Betracht, deren Inferenzserver mit mehreren Modelltypen kompatibel sind (z. B. generative KI, Large Language Models und multimodale Modelle), um effiziente Ergebnisse in verschiedenen Umgebungen zu erzielen. Hochleistungs-Inferenzserver beschleunigen die Ausgabe von Anwendungen für generative KI. Sie optimieren die Nutzung des GPU-Speichers (Graphic Processing Unit) und unterstützen Modelle dabei, Berechnungen in großem Umfang effizienter durchzuführen.

Erfolgsfaktor 4: Automatisierung des Lifecycle-Managements

CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Delivery) können Lösungen für generative KI automatisch bereitstellen und verwalten. Die Skalierung dieser Lösungen erfordert jedoch die Integration von Machine Learning Operations (MLOps) und GenAIOps. MLOps automatisiert die für die Modellstabilität erforderlichen Datenextraktions-, Trainings- und Validierungszyklen. GenAIOps adressiert hingegen die spezifischen Anforderungen von Large Language Models (LLMs), wie Prompt Versioning und das Management von Vektordatenbanken. Diese ML- und KI-Pipelines sind komplexer als Standard-Workflows. Sie erfordern schnelle, schrittweise Änderungen zur Feinabstimmung der Performance und zur Minderung von Halluzinationen (unlogische oder falsche Ausgaben) durch automatisierte Auswertungen.

Wählen Sie eine Basis, mit der Sie diese spezialisierten KI-Pipelines erstellen und in bestehende DevOps-Workflows integrieren können. Nutzen Sie dafür Tools wie Kubeflow für die Modellorchestrierung und Jenkins für eine umfassende Automatisierung. Die Einführung von GitOps mit Tools wie ArgoCD hilft Ihnen dabei, komplexe KI-Deployments als Code zu definieren. So stellen Sie sicher, dass Basismodelle und Komponenten der Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Unternehmen konsistent, prüfbar und reproduzierbar bleiben.

Erfolgsfaktor 5: Vorbereitung auf agentische KI mit Transparenz und Kontrolle

Generative KI eignet sich hervorragend zum Erstellen von Inhalten und Beantworten von Fragen. Agentische KI ist die nächste Entwicklungsstufe dieser Funktionen. Sie markiert den Übergang von Modellen mit einfachen Chat-Funktionen hin zu autonomen Agenten. KI-Agenten folgen nicht einfach einem Skript. Sie nutzen Reasoning-Tools, um komplexe Ziele – wie das Onboarding neuer Kunden – in kleinere Aufgaben zu unterteilen, etwa das Prüfen von Dokumenten, das Versenden von E-Mails und das Aktualisieren von Datenbanken. Da diese Systeme unabhängig auf unerwartete Änderungen reagieren müssen, sollten Sie Ihren Ansatz von einfachen Prompt-Response-Mustern auf verwaltete, mehrstufige Workflows umstellen.

Suchen Sie nach einer KI-Basis, die Integration und Sicherheit priorisiert. Agentische KI benötigt eine Infrastruktur, die eine Verbindung zu externen Tools und internen Datenquellen herstellt. Dabei bleibt für wichtige Entscheidungen und Aktionen ein Human-in-the-Loop-Ansatz bestehen. Konzentrieren Sie sich auf Plattformen, die einen klaren Einblick in die Denk- und Entscheidungsweise von Agenten bieten. So stellen Sie sicher, dass jede Aktion und jedes Ergebnis nachvollziehbar ist. Wenn IT-Teams für ihre KI-Strategie eine Basis nutzen, die auf Governance und Support externer Tools ausgelegt ist, stellen sie sicher, dass sich ihre KI vom kreativen Assistenten zum digitalen Zwilling entwickelt. So bleibt sie eine zuverlässige und kontrollierte Erweiterung der Geschäftsabläufe.

Wichtige Konzepte generativer KI-Modelle

Bias bezeichnet Muster im Modellverhalten, die Fairness, Inklusivität und Ethik der Ergebnisse beeinflussen, etwa durch die Bevorzugung bestimmter Gruppen oder diskriminierende Antworten.
Datendrift tritt auf, wenn sich die statistischen Eigenschaften von Trainingsdaten im Laufe der Zeit ändern. Dies beeinträchtigt die Modell-Performance und führt zu weniger genauen oder relevanten Antworten.
Anomalieerkennung umfasst das Identifizieren und Melden von Modellverhalten, das ungewöhnlich ist oder von den beim Training beobachteten Beispielen abweicht.
Punktuelle Erklärbarkeit ist die Fähigkeit, zu verstehen, warum Modelle bestimmte Ergebnisse erzeugen, und bietet Klarheit für Anwendungen, bei denen Transparenz entscheidend ist.

Erfolgsfaktor 6: Kontinuierliches Modell-Monitoring zur Minimierung von Bias und Ungenauigkeiten

Die Ergebnisse von Modellen für generative KI können organisatorische Prozesse erheblich beeinflussen. Durch proaktives Tracking des Modellverhaltens analysieren Teams Entscheidungen und Begründungen. So erkennen sie unzureichende Performance und können problematische Verhaltensweisen sofort melden. Eine effektive Modell-Governance auf Basis dieser Informationen stellt sicher, dass KI-Modelle in Produktionsumgebungen mit unvoreingenommenen, fairen und korrekten Informationen antworten.

Informieren Sie sich über KI-Basislösungen mit zentralisierten Monitoring-Funktionen – einschließlich Metriken für Bias und Datendrift, Anomalieerkennung und punktueller Erklärbarkeit. Diese unterstützen Teams bei der Wartung und Korrektur ihrer generativen KI-Modelle. Ein kontinuierliches, automatisches Monitoring in Produktionsumgebungen erhöht zudem die Compliance mit unternehmenseigenen Governance-Standards für KI-Modelle. Benutzerfreundliche Tool-Interfaces und gut lesbare, nicht technische Berichte fördern die verantwortungsvolle Nutzung und Wartung der Modelle.

Erfolgsfaktor 7: Nutzen von Partnernetzwerke für umfassende Funktionen

Generative KI-Lösungen erfordern mehrere integrierte Komponenten, um innovative Ergebnisse zu liefern. Die richtige Kombination von Technologien aus einem kollaborativen IT-Ökosystem vertrauenswürdiger Anbieter beschleunigt die Anwendungsentwicklung, behebt Bias sowie Datendrift und gewährleistet eine konsistente, zuverlässige Performance für Ihre KI-Deployments.

Suchen Sie nach Plattformanbietern mit umfangreichen, zertifizierten Partnernetzwerken, die Komplettlösungen für die Entwicklung und Bereitstellung von generativen KI-Modellen und -Anwendungen anbieten. Die Arbeit mit einer breiten Auswahl an Komponenten – von der Datenintegration und -aufbereitung bis hin zum Modell-Training und -Serving – unterstützt IT-Teams dabei, KI-Lösungen effizienter zu entwickeln und bereitzustellen. Durch die Wahl anbieterzertifizierter Lösungen mit bewährter Interoperabilität steigern Unternehmen ihre Produktivität und reduzieren IT-Supportanfragen.

Erfolgsfaktor 8: Zusammenarbeit mit Plattform-Experten für Problemlösung und Best Practices

Die effektive Bereitstellung und Verwaltung von generativen KI-Lösungen erfordert Fachwissen und Erfahrung. Herausforderungen bei Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Integration in vorhandene Systeme können Bereitstellungen in der Produktion erschweren. Eine effiziente Nutzung von Rechenressourcen kann zu unnötigen Kosten führen. Zudem kann die Nichteinhaltung von Sicherheitsstandards, Datenschutzrichtlinien und gesetzlichen Rahmenbedingungen für KI rechtliche, finanzielle oder markenbezogene Folgen haben.

Wählen Sie Anbieter mit Expertenteams, die umfassende Unterstützung und Anleitung für das Entwickeln generativer KI-Lösungen bieten. Beispielsweise können dedizierte Engineers die gesamte Plattform mit Tools, Ressourcen und Erfahrung unterstützen, um die Bereitstellung von KI-Projekten zu beschleunigen. Fachkundige Consultants können Herausforderungen beim Deployment lösen, die Effizienz der Infrastruktur optimieren und für die Interoperabilität Ihrer KI-Lösung sorgen. Zudem unterstützen professionelle Trainingsservices Teams dabei, Wissen und Fachkenntnisse zu erwerben, um neue generative KI-Projekte schneller beginnen zu können.

Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI bewältigen

KI gestaltet die Entwicklung und Bereitstellung von Software neu. Die IDC-Perspektive liefert Empfehlungen für den Technologieeinkauf.²

Etablieren Sie robuste Governance-Frameworks für die Einführung von KI. Stellen Sie die Compliance mit regulatorischen Anforderungen sowie internen Richtlinien sicher und implementieren Sie eine stufenweise Überwachung auf Vorstandsebene, um Risiken und Wertschöpfung zu steuern.
Modernisieren Sie die Anwendungs- und Dateninfrastruktur auf cloudnative Architekturen. Priorisieren Sie dabei Kubernetes-native Umgebungen und stimmen Sie Roadmaps sowie Engineering-Pläne für Daten, Cloud und KI aufeinander ab.
Integrieren Sie Sicherheit in den gesamten Bereitstellungs-Lifecycle von KI-Datenanwendungen und stärken Sie gezielt den Ausbau der Sicherheitsexpertise in Daten- und KI-Engineering-Teams.
Verwalten Sie Anbieterbeziehungen mit einem strategischen Blick auf die Plattform- und Umgebungsbereitschaft, mittelfristige Abhängigkeiten und einen nachweisbaren Return on Investment.

Kapitel 3: Flexible, offene Technologien für KI-Innovation und operative Stabilität

Red Hat^® AI beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung von Unternehmens-KI-Lösungen in Hybrid Cloud-Umgebungen. Diese umfassende Plattform unterstützt Kunden bei jedem Schritt – vom Einstieg bis zur Skalierung auf eine vollständige Unternehmensarchitektur. Zudem ermöglicht sie die Bereitstellung von Modellen auf beliebigen Hardwarebeschleunigern. Durch die Kombination von Open Source-Technologien mit hochmodernen Modellen unterstützt Red Hat AI Unternehmen dabei, ihre Entwicklung zu beschleunigen und den Zugang zu neuesten KI-Tools zu demokratisieren.

Red Hat AI umfasst Red Hat AI Enterprise für Unternehmen, die effizient und standortunabhängig bereitstellen und skalieren möchten. Zudem enthalten sind Red Hat AI Inference Server für die optimierte Inferenz von Large Language Models (LLMs), Red Hat OpenShift^® AI für verteilte Kubernetes-Plattformumgebungen, Red Hat Enterprise Linux AI für individuelle Linux-Serverumgebungen und Red Hat AI Accelerator zur Unterstützung von Hardwarebeschleunigungsfunktionen in Red Hat OpenShift. Diese Lösungen kombinieren die Leistungsfähigkeit von Open Source-Technologien mit hochmodernen Open Source-Modellen. So unterstützen sie Unternehmen dabei, die Entwicklung zu beschleunigen und den Zugang zu erstklassigen Tools und Technologien zu demokratisieren. Der Zugang zu neuesten Innovationen wird durch das Partnernetzwerk von Red Hat ergänzt. Dieses bietet eine Reihe von Partnerprodukten und Services, die für die Nutzung mit Red Hat Technologien getestet, unterstützt und zertifiziert sind. Sie helfen Kunden dabei, geschäftliche und technische Herausforderungen zu lösen.

Zusammen bieten diese Produkte, Services und Technologien:

Flexible, effiziente Inferenz

Red Hat AI optimiert die Modellinferenz in Hybrid Cloud-Umgebungen. So können Unternehmen ihre bevorzugten Modelle kostengünstiger und schneller bereitstellen. Die Runtime vLLM maximiert den Durchsatz und minimiert die Latenz. Die Funktion LLM Compressor nutzt fortschrittliche Quantisierungstechniken, um die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen. Das Ergebnis ist eine leistungsstarke Umgebung für das Serving von Modellen in zahlreichen Anwendungen.

Kombination von Modellen mit Daten

Red Hat AI vereinfacht die Integration privater Unternehmensdaten in KI-Modelle. Die Plattform bietet standardisierte Tools für die Vorbereitung und Aufnahme von Informationen, um KI-Ergebnisse mit relevantem Geschäftswissen zu fundieren. Unternehmen können die Modell-Performance durch Anpassungstechniken wie Fine Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Prompt Tuning steigern. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Modelle auf Unternehmensszenarien abgestimmt sind und messbare Geschäftsergebnisse liefern.

Innovationen im Bereich agentische KI

Red Hat AI bietet eine zuverlässige Basis für Führungskräfte. Sie konzentriert sich auf die Sicherheit der gesamten Plattform – von Bare Metal bis hin zu Agenten – und stellt sicher, dass Richtlinien durchgesetzt und Risiken begrenzt werden. Die Plattform bietet leistungsstarke Inferenz, Zugang zu präzisen Modellen und eine vereinfachte Anbindung von Daten an Agenten. Mit AgentOps-Funktionen bietet Red Hat AI sicherheitsorientierte Governance und identitätsbasierte Zugriffskontrolle. Zudem erhalten Teams die Flexibilität, eigene Agenten-Frameworks zu nutzen. So wird sichergestellt, dass KI-Deployments auch bei ihrer Weiterentwicklung geschützt, beobachtbar und vollständig verwaltet bleiben.

KI in großem Umfang in Hybrid Clouds

Red Hat AI unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung und Überwachung des gesamten Lifecycles prädiktiver und generativer KI-Modelle in großem Umfang – von Single-Server-Deployments bis hin zu umfassenden, verteilten Plattformen. Unternehmen können mit einer Kombination aus getesteten, unterstützten KI-Plattformen auf Basis von Red Hat OpenShift operative Konsistenz gewährleisten und Risiken minimieren. Durch zentralisiertes Monitoring können Teams Bias, Datendrift und Anomalien nachverfolgen. So stellen sie sicher, dass Modelle zuverlässig sowie fair bleiben und den Governance-Standards des Unternehmens entsprechen.

Kapitel 4: Erste Schritte mit generativer KI

Generative KI ist ein leistungsstarkes Tool für die Erstellung von Inhalten. Sie verändert die Art und Weise, wie wir mit Anwendungen und Technologien interagiert. Durch KI-Plattformen und -Tools, die auf Fachwissen und Partnerschaften basieren, bietet Red Hat AI eine zentrale Basis für Ihre Teams. Damit entwickeln und stellen Sie generative, prädiktive und agentische KI mit Nachverfolgbarkeit, Beobachtbarkeit und Kontrolle bereit. Tatsächlich nutzt Red Hat eigene KI-Tools und -PlattformenSeite verfügbar in Englisch (Deutsch ist nicht verfügbar)⁵, um die Nutzung anderer Open Source-Software zu verbessern.

Entdecken Sie den Weg zur Unternehmens-KI

Erfahren Sie, wie Red Hat AI Unternehmen bei der Einführung und Skalierung von KI-Modellen und -Tools unterstützt. Besuchen Sie redhat.com/ai.

E-Book von Red Hat. „Wichtige Überlegungen zum Aufbau einer produktionsbereiten KI-Umgebung“, 26. Jan. 2026.
IDC-Perspektive. „Wichtige Herausforderungen und Probleme bei der Softwarebereitstellung im Jahr 2026: KI verschärft die bestehende Komplexität cloudnativer Landschaften.“ #US54277526, 19. Feb. 2026.
Überblick von Red Hat. „Red Hat Consulting: AI Platform Foundation“, 21. Okt. 2025.
Überblick von Red Hat. „Red Hat Consulting: „Operationalize AI“, 15. Dez. 2025.
Red Hat Case Study. „Red Hat spart mit KI-Augmentation IT-Support-Kosten in Höhe von 5 Millionen USD.Seite verfügbar in Englisch (Deutsch ist nicht verfügbar)“, 17. Dez. 2024.

Erfolgreicher KI-Einsatz mit Red Hat Consulting

Arbeiten Sie mit Fachleuten von Red Hat zusammen, um sicherzustellen, dass Ihre KI/ML-Projekte von Beginn an auf Erfolg und Innovation ausgerichtet sind. Erkunden Sie zum Einstieg das Portfolio von Red Hat für KI/ML-Services und:

Lesen Sie diesen Überblick: Red Hat Consulting: AI Platform Foundation³
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