Erfolgsfaktor Infrastruktur 🚀
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz entwickelt sich von Pilotprojekten hin zu produktiven Anwendungen. Damit KI in Unternehmen nachhaltig Mehrwert schaffen kann, ist eine stabile technische Grundlage entscheidend. Eine flexible Hybrid-Cloud-Infrastruktur ermöglicht es, Modelle sowohl on-premises als auch in der Cloud zu trainieren und zu betreiben. Dies reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern und bietet Unternehmen die notwendige Zukunftssicherheit.
Auswahl der richtigen Modelle 🧩
Nicht immer sind große Sprachmodelle (LLMs) die beste Wahl. Kleinere, spezialisierte Modelle gewinnen an Bedeutung, da sie einfacher zu implementieren, kostengünstiger zu betreiben und leichter auf unternehmensspezifische Daten anzupassen sind. Technologien wie vLLM verbessern zudem die Effizienz der GPU-Nutzung und steigern die Performance generativer Anwendungen. Auch neue Ansätze wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder das Model Context Protocol (MCP) eröffnen zusätzliche Möglichkeiten für genauere und kontextbezogene Ergebnisse.
Open Source für Transparenz und Vertrauen 🔍
Für viele Branchen, insbesondere regulierte Industrien, spielt vertrauenswürdige KI eine zentrale Rolle. Open-Source-Modelle und Plattformen wie Granite, InstructLab oder vLLM bieten Vorteile hinsichtlich Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Fairness. Darüber hinaus ermöglichen offene Plattformstrategien einen flexiblen Betrieb und stärken die digitale Souveränität von Unternehmen.
Hybrid-Cloud-Strategie als Basis 🌐
Ein ganzheitlicher Plattformansatz, der App- und KI-Entwicklung vereint, senkt die Komplexität in Projekten. Unternehmen profitieren von:
- Infrastrukturunabhängigkeit und Vermeidung von Vendor-Lock-in,
- nahtloser Integration von Security- und Governance-Funktionen,
- schneller Anpassung an neue KI-Modelle und Technologien.
Die Nutzung einer Hybrid-Cloud-Plattform schafft zudem Zugang zu zertifizierten Partnerlösungen im Rahmen eines Ökosystems. Damit können KI-Anwendungen schneller entwickelt, trainiert und produktiv eingesetzt werden.
MLOps als Beschleuniger ⚡
Der Übergang von Proof-of-Concepts in die produktive Nutzung gelingt mit MLOps. Diese Methodik automatisiert und vereinfacht den Lebenszyklus von KI-Modellen – von Training und Tuning über das Deployment bis zur Überwachung und erneuten Iteration. Gleichzeitig verbessert MLOps die Zusammenarbeit zwischen Data Science, Softwareentwicklung und IT-Betrieb.
Fazit 💡
Der Weg zum erfolgreichen produktiven Einsatz von KI erfordert die richtige Kombination aus Modellen, Plattformen und Infrastruktur. Unternehmen, die auf offene Hybrid-Cloud-Strategien setzen und kleinere, spezialisierte Modelle nutzen, sichern sich nicht nur Flexibilität, sondern auch Kostenvorteile und digitale Unabhängigkeit. MLOps sorgt dafür, dass Innovationen schneller vom Labor in den Alltag gelangen.
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