Künstliche Intelligenz ist ein Imperativ KI von und mit IBM automatisiert den IT-Betrieb

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Systeme im Rechenzentrum automatisieren und Geschäftsprozesse optimieren, beides mit Künstlicher Intelligenz – das sind Hauptthemen eines virtuellen IBM-Roundtable über die Highlights der hauseigenen Kundenkonferenz „Think 24“ gewesen.

Michael Dreher, Executive Director und Brand Leader Automation bei IBM DACH, sagt:„Das Automatisieren des IT-Betriebs im Rechenzentrum ist künftig nicht mehr optional, sondern unverzichtbar.“ Und zur Erläuterung setzt er hinzu: „Heutige Cloud- und Technologie-Stacks produzieren gewaltige Datenmengen, und eine Anwendung hat im Durchschnitt mehr als 500 Abhängigkeiten.“

Prognosen erwarteten 1 Milliarde neue Anwendungen bis 2028. Damit habe das manuelle Verwalten von Applikationen seine Grenzen erreicht. „IT-Automatisierung ist notwendig, um die Komplexität von Applikationen und ihrem Lifecycle Management zu bewältigen“, so Dreher

IBM adressiert diese Herausforderungen mit einem Portfolio aus IT-Assistenten, die Applikationsverantwortlichen die Möglichkeit geben, den notwendigen Wandel zu schaffen, wie Dreher erläutert: „Die Perspektive verschiebt sich vom bisherigen reaktiven Management der IT Umgebungen hin zu einer vorausschauenden IT Automatisierung auf Basis Künstlicher Intelligenz.“

Das Lifecycle-Management-Angebot von IBM stelle Ressourcen und Performance dann bereit, wenn Anwendungen sie wirklich benötigten. Andererseits reduzierten sie unnötige Cloud- und IT-Kosten. Dreher: „Sie erkennen nicht nur Probleme, sondern vermeiden sie, bevor sie überhaupt entstehen. Die nötigen Maßnahmen beschleunigen sich, während unnötige Arbeiten entfallen.“

Zukäufe erweitern das IBM-Portfolio

Um sein Portfolio in Sachen Automatisierung zu erweitern, hat IBM kürzlich die Anbieter Apptio und Turbonomic übernommen. Demnächst ist Akquisition von Hashicorp geplant, einem Spezialisten für Security und Infrastrukturautomatisierung (siehe: „Ein blauer Riese mit rotem Hut macht Hashicorp den Hof; IBM kauft Hashicorp?“.

Ein blauer Riese mit rotem Hut macht Hashicorp den Hof

IBM kauft Hashicorp?

Zu den gesamten Zukäufen, geplant oder getätigt, sagt Dreher: „Wir ergänzen damit unser Portfolio, um eine ganzheitliche Automatisierung für das Finanz-Netzwerk, für Datenanwendungen und für das Infrastruktur-Management anzubieten.“

Einen 360-Grad-Blick auf die Applikationslandschaft bringt eine ab Mitte Juni verfügbare Management-Software mit der Bezeichnung „Concert“, eine Anpassung der Apptio-Software. Dreher dazu: „IBM Concert basiert nun auf der Plattform „Watsonx“ und nutzt Generative Künstliche Intelligenz, um im Ökosystem aller Geschäftsanwendungen für Transparenz und fundierte Einblicke zu sorgen.“ Es entstehe ein Ende-zu-Ende-Blick der eigenen Applikationslandschaft samt der dazugehörigen Cloud-Netzwerke und Assets, die mit den Applikationen verbunden sind.

IBM Concert gibt Administratoren Handlungsempfehlungen

IBM Concert integriert sich in die Systeme der Nutzer, stellt Verbindungen her und deckt Abhängigkeiten und Risiken aus allen Perspektiven und Datenquellen auf. „Informationen werden zusammengetragen, verstanden, reflektiert und in verwertbares Wissen umgewandelt“, beschreibt Dreher das Funktionsprinzip. „Wir leiten mit generativer Künstlicher Intelligenz Handlungsempfehlungen ab und reduzieren dadurch den Bedarf an Verwaltungstools in einer komplexen Anwendungslandschaft.“

Durch das Zusammenführen von Datenquellen, die bisher separat betrachtet wurden, schaffe IBM Concert eine Single Source of Truth: „Es entsteht eine Gesamtsicht auf alle Applikationsrisiken, alle Abhängigkeiten und Versionierungen inklusive der Kosten und der Compliance.“ Das Ergebnis sei erhöhte Resilienz, eine verbesserte Kosteneffizienz, sowie Transparenz in Sachen Risk und Compliance.

Über den Unternehmensrand hinaus

Die IBM-Sichtweise auf das Optimieren von Geschäftsprozessen mittels Künstlicher Intelligenz beschreibt Klaus Lintelmann, Senior Partner Sales Appliances und Strategic Relationship Leader von IBM DACH: „Generative AI betrifft künftig jeden Prozess in der IT und im Business und zwar in jeder Funktion und in allen Branchen. Die Wirkmacht dieser Technologie übertrifft alles, was wir bisher an dieser Stelle gesehen haben.“

Sämtliche Abläufe, die häufig zum Einsatz kommen, ließen sich mit Generativer Künstlicher Intelligenz optimieren. Anhand der bisherigen Erfahrungen in der Praxis berichtet Lintelmann von Effizienzgewinnen in Höhe von 50 Prozent und mehr. Derartige Optimierungen ermöglichen es laut Lintelman, Workloads, die bisher wegen der niedrigen Arbeitskosten nach Indien outgesourct wurden, künftig wieder ins eigene Land zurückzuholen.

Ohnehin befinde sich der KI-Einsatz an einem Wendepunkt, Rolf Löwisch, Direktor Data & AI bei IBM spricht von einem „Tipping Point“. So habe sich der Einsatz von KI in den vergangenen 18 Monaten stark verändert. Sei es früher um die Suche nach Effizienzgewinnen in risikoarmen, nicht zum Kerngeschäft gehörenden Funktionen gegangen, würden jetzt wesentlich kritischere Geschäftsprozesse adressiert, um eine umfassendere Transformation anzugehen.

Das zeige sich auch in der zunehmenden Wertsteigerung der Projekte mit (generativer) Ki. Der durchschnittliche Return on Investment sie von 13 Prozent im Jahr 2022 auf jetzt 31 Prozent gestiegen.

„Früher haben die Unternehmen diese Intelligenz auf bestehende Abläufe draufgesattelt. Heute wird das komplette Design von Abläufen von Anfang an darauf ausgelegt, dass Generative AI zum Einsatz kommt. Das Paradigma heißt nun AI first und nicht mehr AI plus“, so Löwisch.

Beispiele für optimierte Geschäftsprozesse benennt er ebenfalls. das Oberlandesgericht Stuttgart nutze GenAI, um gerichtliche Fallakten zu klassifizieren, während österreichische Patentanwälte mit dieser Technologie die rechtliche Durchsetzbarkeit von Patentanmeldungen prüfen.

KI im Landratsamt Augsburg liefert Unterstützung in der Jugendhilfe und Dominik Sanders von der Edeka IT Stiftung & Co. OHG beschreibt, wie der Einzelhandelskonzern seinen IT-Helpdesk mit GenAI-gestütztem Wissensmanagement strafft (siehe: Kasten). Auch technische Wechsel verliefen problemlos, so Sander. Habe man zunächst „Llama 3“ von Meta benutzt, sei nun „Mistral“ von dem gleichnaigen französischen Startup im Einsatz. „Der Switch war problemlos“, so Sanders, „mit 14 Klicks war er vollzogen.“

KI in der Wissensbasis von Edeka

Ausgangspunkt eines Pilotprojekts zum Einsatz von GenAI auf der Basis von „IBM Watsonx“ war die Support-Hotline, über die die Edeka Rhein-Ruhr die technischen Anfragen ihrer rund 500 Kaufleute aus den Edeka-, E Center-, Marktkauf- und Trinkgut-Märkten beantwortet. Über diese Hotline erfragen sie technische Unterstützung, wenn ihnen beispielsweise das Warenwirtschaftssystem oder eine andere Anwendung Probleme bereitet. Auf die Plattform war das Innovationsteam von Edeka Rhein-Ruhr während der Veranstaltung „Think 2023“ aufmerksam geworden.

Zu einen sollte die KI die Prozesse effizienter und einfacher machen, so dass die Hemmschwelle für die Nicht-Techniker sinken kann und sie mit den Antworten zurecht kommen können. Zu anderen sollte die KI die Support-Mitarbeiter spürbar entlasten.

Das Pilot umfasst im Wesentlichen drei Aspekte:

• Auf Basis von „IBM Watson Discovery“ und „IBM Watsonx.ai“ hat das Team eine Wissensdatenbank aus manuellen Dokumenten, technischen Dokumentationen und anderen Quellen erstellt.

• Anhand ausgewählter Passagen ist dann das Sprachmodell für die Benutzeranfragen trainiert worden; über die Plattform Watsonx.ai kann das Team nun Large Language Models (LLMs) nutzen, um relevante Antworten für die Benutzer zu generieren, inklusive der Quellen, auf die sie sich stützen.

• Darüber hinaus hat das Team mit Hilfe von „Vue“, ein Open-Source Javascript-Framework für Frontends entwickelt, eine benutzerfreundliche Anwendung zur einfachen Sucheingabe und Anzeige der Antworten.

Large Language Models werden Open Source

Um die KI-Verbreitung hochzutreiben, hat IBM mehrere Large Language Models (LLMs) im Rahmen von Open Source bereitgestellt. Damit lädt der Technologiekonzern Kunden, Entwickler und globale Experten ein, die Funktionalität dieser Modelle zu erweitern. Die ständigen inkrementellen Beiträge sollen eine kontinuierliche Entwicklung der Modelle sicherstellen.

Darüber hinaus haben IBM und Red Hat das Modell „Instructlab“ ins Leben gerufen. Entwickler sollen damit spezifische Modelle für ihre Geschäftsbereiche oder Branchen mit eigenen Daten erstellen. Auch IBM selbst will Open-Source-Beiträge zur Verfügung zu stellen, so dass Kunden durch die Integration mit Watsonx.ai und „Red Hat Enterprise Linux AI“ (RHEL AI) zusätzlichen Mehrwert erlangen. RHEL AI umfasst eine unternehmenstaugliche Version von Instructlab, die IBM Open-Source-Granite-Modelle sowie eine Linux-Plattform zum Bereitstellen von Künstlicher Intelligenz in hybriden IT-Umgebungen.

Um Einstiegshürden wie Qualifikationslücken und Datenkomplexität zu überwinden, hat IBM mehrere Watsonx-Assistenten angekündigt, beispielsweise den "Watsonx Code Assistant for Enterprise Java Applications“ und den „Watsonx Assistant for Z“, mit dem sich die Art und Weise verbessern lasse, wie Benutzer mit dem Großrechnersystem interagieren. Der letztgenannte Assistent hilft Kunden dabei, Anwendungen durch natürliche Sprache zu verstehen und zu dokumentieren. Mit „Watsonx Orchestrate“ sollen Unternehmen ihre eigenen Assistenten erstellen.

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