Innovation und Entwicklung im Amazon Development Center Germany KI-Pionier Jonathan Weiss und die Pläne von Amazon Web Services

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Geschäftsführer des Amazon Development Centers Jonathan Weiss sieht in generativer KI ein großes Potenzial für Unternehmen – von der Softwareentwicklung bis hin zur Medizin. Wie AWS in Berlin Lösungen vorantreibt und welchen Herausforderungen sich Weiss dabei stellen muss.

Dev-insider: Herr Weiss, wie schätzen Sie das Potenzial generativer KI für deutsche Unternehmen ein?

Weiss: Generative KI kann in praktisch allen Branchen zu enormen Innovationsschüben führen - von der Softwareentwicklung bis zur Krebsfrüherkennung. Laut einer aktuellen Partners Studie von AWS und Strand könnte KI bis 2030 allein für die deutsche Wirtschaft einen zusätzlichen Wertschöpfungsbeitrag von 116 Milliarden Euro leisten. Das Potenzial ist also riesig. Daher arbeiten wir gezielt an neuen Services, um dieses Potenzial für unsere Kunden zu erschließen.

Berlin gilt als ein Zentrum für KI-Entwicklung in Deutschland. Welche Rolle spielt KI für die AWS-Entwicklerteams in der Hauptstadt?

Weiss: Amazon-Kunden nutzen schon seit 25 Jahren beim Onlineshoppen KI – auch wenn sie es bisher nicht gemerkt haben. Auch überall dort, wo Amazons Sprachassistent Alexa integriert ist, steckt KI dahinter. Unsere Teams in Berlin beschäftigen sich schon seit vielen Jahren mit der Entwicklung von AWS ML- und KI-Clouddiensten, wie zum Beispiel dem Service Amazon SageMaker, mit dem ML-Modelle entwickelt werden können.

Diese Machine Learning- und KI-Dienste werden von über 100.000 Geschäftskunden auf der ganzen Welt genutzt.

Im November 2022 wurde generative KI durch ChatGPT für ein breiteres Publikum greifbarer, so etwa durch neue, leistungsfähigere Sprachmodelle, die mit enormer Rechenleistung und riesigen Datenmengen trainiert werden. In Berlin konzentrieren wir uns stark auf die Entwicklung von Diensten, die das Potenzial generativer KI für Kunden nutzbar machen.

Warum ist KI-Forschung für AWS in Berlin relevant und woran arbeitet ihr konkret?

Weiss: Amazon investiert seit Jahrzehnten in die Entwicklung von KI, und gerade unsere Forschungs- und Entwicklungsstandorte in Berlin, Tübingen oder Aachen spielen hierfür eine zentrale Rolle – die KI-Forschung ist hier fest verwurzelt. Unser Hauptziel in Berlin ist es, generative KI über die Cloud für alle User nutzbar zu machen. Wir ermöglichen es Kunden, die großen verfügbaren Sprachmodelle (LLMs) mit ihren eigenen privaten Daten zu kombinieren, um maßgeschneiderte Lösungen für ihre spezifischen Herausforderungen zu erhalten.

Der Fokus liegt auf der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen, wobei die oberste Priorität für uns ist, dass die Daten immer hundertprozentig geschützt sind. In unseren Büros in der Hauptstadt arbeiten dafür viele hochtalentierte Data-Scientists zusammen. In Berlin wurde so beispielsweise der KI-Assistent Amazon Q maßgeblich entwickelt, in enger Zusammenarbeit mit internationalen Teams. Amazon Q ist einer der zentralen KI-Services von AWS und seit 2024 in Deutschland verfügbar.

Für welche Anwendungsbereiche ist Amazon Q geeignet? Können Sie Beispiele nennen?

Weiss: Amazon Q umfasst aktuell zwei Hauptkomponenten: Eine ist für die Automatisierung von typischen Unternehmensaufgaben („Amazon Q Business“) konzipiert, die andere ist speziell für Entwicklerteams ausgelegt („Amazon Q Developer“).

Mit natürlicher Sprache können User unternehmensspezifische Antworten generieren und typische Aufgaben schnell erledigen – vom Erstellen eines Blogbeitrags auf Basis einer E-Mail bis zur detaillierten Analyse einer Marketingkampagne. Amazon Q Developer versteht zudem selbst sehr komplexen Code in unterschiedlichen Programmiersprachen. So lassen sich beispielsweise neue Features programmieren, Code optimieren, debuggen, testen und mehr. Das bedeutet einen enormen Produktivitätsgewinn, auch im Hinblick auf Sicherheit durch Code-Modernisierung.

Wie sieht die Praxisanwendung für Entwicklerinnen und Entwickler aus?

Weiss: Entwickler verbringen ja heute durchschnittlich nur 30 Prozent ihrer Zeit mit dem Schreiben von Code, der Rest entfällt auf mühselige, repetitive Plackerei. Amazon Q Developer unterstützt IT-Entwickler bei allen ihren Aufgaben: beim Programmieren, der Fehlerbehebung, Security-Prüfungen oder der Optimierung von AWS-Ressourcen. Das befreit die User von Routine, um wirklich kreativ Code gestalten zu können.

Auf diese Weise kann Q beispielsweise dabei helfen, Code von einer älteren auf eine neuere Programmiersprache zu aktualisieren – das wäre sonst eine extrem aufwendige Aufgabe. Ein kleines fünfköpfiges Team bei uns hat so in nur zwei Tagen rund tausend Java-Anwendungen aktualisiert, wofür normalerweise viele Wochen und Dutzende Entwickler nötig gewesen wären. Der KI-Assistent kann auch natürlichsprachliche Beschreibungen in lauffähigen Code umsetzen. Die Anwendungsmöglichkeiten in der Softwarebranche sind also vielfältig.

Können auch Techniklaien mit generativer KI-Technologie von AWS experimentieren?

Weiss: Ja, klar, denn wir beschäftigen uns nicht nur mit Business-Anwendungen, sondern wollen KI für alle erlebbar machen. Ein gutes Beispiel hierfür ist „PartyRock“. Diese Webseite für generative KI ist eine kostenlose Spielwiese in Amazons KI-Framework „Bedrock“, mit der User spielerisch eigene KI-Apps erstellen kann. So etwa für eine App, die den eigenen Lebenslauf basierend auf der Stellenbeschreibung optimiert, oder eine Reise-App, die ungewöhnliche Fakten zum nächsten Reiseziel liefert.

Auf der AWS re:Invent 2023 gezeigt, war PartyRock ursprünglich als internes Tool für Übungszwecke gedacht, aber es wurde wegen des enormen Zuspruchs für externe User weiterentwickelt. Bereits über zehntausend Apps sind damit gebaut worden. Sogar einige Universitäten setzen PartyRock zur Ausbildung im Bereich „Prompt Engineering“ ein. Und auf das richtige Prompt Engineering kommt es ja bei generativer KI besonders an.

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