Was ist Unternehmens-KI?

Unternehmens-KI ist die Integration von KI-Tools und Machine Learning Software in groß angelegte Abläufe und Prozesse.  

In den meisten Branchen führen Unternehmen KI-Technologien ein, um ihre Effizienz zu steigern und mit den vorhandenen Mitarbeitenden und Ressourcen mehr zu erreichen. Insbesondere Unternehmen benötigen KI-Lösungen, die in größerem Umfang und für verschiedene Teams und Workloads eingesetzt werden können.

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Branchen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation und Bankwesen nutzen KI, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dies gilt unabhängig davon, ob es um finanzielle Optimierung, verbessertes Kundenerlebnis oder einfach nur effizienteres Arbeiten geht. Unternehmen lernen schnell, wie sie sowohl generative als auch prädiktive KI für alltägliche Aufgaben und komplexe, langfristige Problemlösungen einsetzen können. 

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Unternehmens-KI eröffnet neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse innovativ zu gestalten. Unternehmen können Probleme nun innerhalb von Wochen statt Jahren lösen. 

Dank der Geschwindigkeit und Genauigkeit von KI-Technologien können große Unternehmen riesige Datenmengen analysieren sowie schnell und sicher mit neuen Geschäftsideen experimentieren. Daher lohnt es sich, sich mit den Chancen von KI, deren Auswirkungen auf Ihr Geschäft sowie den damit verbundenen Herausforderungen auseinanderzusetzen. 

Zudem ist es wichtig zu wissen, dass Inferenz ebenso wichtig ist. Einfach ausgedrückt: Es gibt keine KI ohne Inferenz. Wenn für die Umsetzung von Unternehmensstrategien große Modelle erforderlich sind, kann es kompliziert werden. Deshalb können die Hardware und Software, die Inferenzfunktionen für Unternehmens-KI unterstützen, Ihre KI-Strategie beeinflussen oder sogar verhindern.

Ein erfolgreiches Deployment Ihrer KI-Workloads in großem Umfang hängt davon ab, wie effizient und effektiv die verschiedenen Komponenten zusammenarbeiten. Insbesondere Inferenzserver, die größere KI-Modelle (wie LLMs) und komplexere Inferenzfunktionen unterstützen, sind für die Skalierung von KI-Workloads für Unternehmen unerlässlich.

Mit diesen KI-Tools können Sie die Inferenzleistung verbessern und Engineers bei der effizienteren Nutzung von Ressourcen unterstützen: 

• llm-d: LLM-Prompts können komplex und uneinheitlich sein. Sie benötigen in der Regel umfangreiche Rechenressourcen und Storage, um große Datenmengen zu verarbeiten. Mit einem Open Source-KI-Framework wie llm-d können Entwicklungsteams Techniken wie verteilte Inferenz nutzen, um die steigenden Anforderungen anspruchsvoller und größerer Reasoning-Modelle wie LLMs zu unterstützen.
• Verteilte Inferenz: Verteilte Inferenz sorgt dafür, dass KI-Modelle Workloads effizienter verarbeiten können, indem die Inferenzarbeit innerhalb einer Gruppe miteinander verbundener Geräte verteilt wird. Stellen Sie sich dies als Äquivalent zum Sprichwort „Viele Hände machen ein schnelles Ende“ für den Softwarebereich vor.  
• vLLM: vLLM steht für Virtual Large Language Model und ist eine Library von Open Source Code, die von der vLLM Community verwaltet wird. Es nutzt GPU-Storage effizienter, damit LLMs Berechnungen in großem Umfang effizienter durchführen können.

Warum Sie sich mit KI-Inferenz befassen sollten 

Unternehmens-KI-Lösungen bieten Vorteile, mit denen Unternehmen bessere Geschäftsmodelle entwickeln und Hindernisse abbauen können. 

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören: 

• Reduzierte Kosten: KI-Automatisierung kann alltägliche Aufgaben automatisieren und sich wiederholende Arbeiten reduzieren. So können Ihre Beschäftigten sich auf Aufgaben konzentrieren, die ihre volle Aufmerksamkeit verdienen.
• Verbessertes Kundenerlebnis: KI zeichnet sich durch die Analyse von Daten und die Erkennung von Mustern aus, einschließlich menschlichen Verhaltens. Diese Insights in Echtzeit können die Interaktion Ihrer Kunden mit Ihrer Marke verbessern.
• Fehlerprävention: KI hat die Fähigkeit, nicht nur Muster zu erkennen, sondern auch Vorhersagen zu treffen, einschließlich zu Anomalien. Prädiktive KI kann dabei helfen, Fehler oder Störungen schon im Voraus zu erkennen, um lange Ausfallzeiten und erhebliche Produktivitätsverluste zu vermeiden. 

Use Cases für prädiktive KI erkunden

Einer der Hauptvorteile von KI in Unternehmen ist die optimierte funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Ohne sie sind diese anderen Vorteile auf Unternehmensebene nutzlos. Plattformen für Unternehmens-KI sollten Ihren Teams eine einfachere Zusammenarbeit ermöglichen, so dass Missverständnisse vermieden werden können. 

Mit schneller und intelligenter arbeitenden Teams verringern sich Ineffizienzen in den verschiedensten Bereichen – insbesondere, wenn sämtliche Teammitglieder dieselbe Plattform nutzen. 

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Lösungen für Unternehmens-KI können Wachstumschancen bieten, aber auch potenzielle Probleme mit sich bringen. Durch Verstehen der Risiken können Sie sich besser vorbereiten und Unvorhersehbarkeiten vermeiden.

Zu den häufigsten Risiken gehören:  

• Schädliche Verzerrungen:  Da Machine Learning-Modelle aus historischen Daten lernen, können sie Verzerrungen und Diskriminierung übernehmen, die in die Entscheidungsfindung einfließen können. Verzerrungen können bei generativer KI in Form von falschen Antworten und bei prädiktiver KI in Form von ungenauen Vorhersagen auftreten. Hochwertige Daten können die Genauigkeit erhöhen und ermöglichen präzisere Vorhersagen.
• Unzuverlässige Informationen: Bei KI können Halluzinationen (Informationen, die legitim erscheinen, aber falsch sind) auftreten. Manche dieser Ergebnisse sind einfach nur ärgerlich (das Bild eines Menschen mit 6 Fingern an einer Hand), während andere sogar gefährlich sein können (wie falsche Ratschläge eines Chatbots für Menschen, die medizinische Unterstützung benötigen).

• Sicherheits- und rechtliche Risiken: KI-Systeme können ein Sicherheitsrisiko darstellen. Nutzende könnten sensible Informationen in Apps eingeben, die nicht auf Sicherheit ausgelegt sind und so das Risiko einer Datenpanne erhöhen. Generative KI-Antworten können dazu rechtliche Risiken bergen, indem sie urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren oder sich die Stimme oder Identität einer realen Person ohne deren Einwilligung aneignen. 

  So schützen Sie Ihre KI-Workloads

Unternehmens-KI-Plattformen bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, erfordern jedoch erhebliche Ressourcen und eine konsequente Zusammenarbeit, um Wirkung zu erzielen. 

Zu den häufigsten Hindernissen für Unternehmen zählen:

• Kompetenzlücken und Fachkräftemangel: Für den Umgang mit KI und ihre Nutzung zu Ihrem Vorteil sind neue Kompetenzen erforderlich. Das Einstellen, Onboarding und Training Ihres Teams kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen.
• Hohe Kosten: Unternehmen benötigen umfangreiche Ressourcen zur Verwaltung von KI-Systemen sowie für einen schnellen Betrieb. Die für den Betrieb der Technologie benötigte Rechenleistung sowie die Finanzierung geschulten Personals sind teuer.
• Mangelnde Skalierbarkeit: Die Skalierung von KI in Unternehmen kann erhebliche Rechen- und Storage-Ressourcen beanspruchen. Ausgefeilte und größere Reasoning-Modelle können komplex und uneinheitlich sein, was die Inferenz verlangsamt. Ein Framework wie llm-d kann die Herausforderungen der verteilten Inferenz lösen und Entwicklungsteams sowie AI Engineers mit einem resilienten und beobachtbaren System unterstützen, das die Inferenz in großem Umfang beschleunigt.
• Misstrauen gegenüber KI: Schnelle Veränderungen und viele Unbekannte können die Anpassung erschweren. KI kann rätselhaft und unzuverlässig erscheinen. Die Zustimmung Ihres Teams und die Förderung der für den Erfolg notwendigen Zusammenarbeit kann zusätzlichen Aufwand bedeuten. 

Erfahren Sie, wie agentische KI Ihnen bei der Skalierung im Unternehmen helfen kann

KI-Inferenz wird in Use Cases mit hohem Volumen und vielen Variablen verwendet. Aber ein konsistentes Deployment von LLMs in großem Umfang erfordert viel Rechenleistung, Ressourcen und spezielle operative Kompetenzen. 

vLLM kann diese Herausforderungen bewältigen, indem es die zur Unterstützung der KI-Inferenz für Unternehmen erforderliche Hardware effizienter nutzt. Daher ist vLLM besonders attraktiv für Branchen, die neben Geschwindigkeit auch Flexibilität und Kontrolle benötigen.

Als Open Source-Lösung bietet vLLM Unternehmen folgende Vorteile: 

• Besitz und Verwaltung ihrer GPUs
• Daten kontrollieren
• Sofort nach der Veröffentlichung mit hochmodernen Modellen experimentieren

vLLM kann auf einer Vielzahl von Hardware bereitgestellt werden, darunter NVIDIA- und AMD-GPUs, Google-TPUs, Intel Gaudi und AWS Neuron. vLLM ist auch nicht auf bestimmte Hardware beschränkt, d. h., es funktioniert in der gesamten Cloud, im Rechenzentrum oder am Netzwerkrand.

Diese 3 bekannten Unternehmen haben vLLM zum Skalieren verwendet 

KI umfasst viele wichtige Komponenten. Jedoch besteht Ihr Unternehmens-KI-Stack – wie auch andere Technologie-Stacks – aus Tools, Services, Plattformen und Software aus verschiedenen Quellen, die zusammen eine Komplettlösung ergeben. 

Ein KI-Technologie-Stack besteht aus verschiedenen Schichten, wie etwa Large Language Models, Runtimes, Hardwarebeschleunigern und natürlich Ihren eigenen, unternehmensspezifischen Daten. Protokolle wie Model Context Protocol (MCP) können die Zusammenarbeit verschiedener Teile des KI-Stacks unterstützen. 

Ihr Stack kann dabei flexibel zusammengesetzt sein. Dies hängt von Faktoren wie dem Use Case in Ihrem Unternehmen, Ihren Zielen und den verfügbaren Ressourcen ab. 

Ein KI-Technologie-Stack ist nicht starr aufgebaut. Dabei liegen die einzelnen Komponenten nicht unbedingt wie bei einem Sandwich direkt übereinander. Der Stack sollte kongruent zusammenarbeiten, wobei die einzelnen Schichten ihren spezifischen Beitrag zum Gesamtsystem leisten. 

Unabhängig von der Beschaffenheit Ihres Stacks besteht das Ziel eines KI-Stacks darin, eine Basis für die flexiblen Komponenten Ihrer KI-Lösung zu schaffen. So können Sie und Ihr Team konkrete Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und bewerten, wie die einzelnen Komponenten zusammenarbeiten. 

KI-Strategien können die Bildung eines speziellen KI-Entwicklungsteams oder die Zuweisung eines Teils Ihres Budgets für KI-Produkte und -Services umfassen. 

Bei der Einführung, Implementierung und Skalierung von KI in Ihrem Unternehmen gibt es verschiedene Aspekte zu beachten: 

• Legen Sie Ihre Ziele fest. Wenn Sie verstanden haben, wie KI Ihr Unternehmen unterstützen kann, können Sie bestimmen, wie Ihr Unternehmen wachsen soll. Wenn Sie wissen, wie Ihr Endziel aussieht, können Sie die Entwicklung dorthin zurückverfolgen und wissen, wo Sie beginnen müssen. 

• Überprüfen Sie die Qualität Ihrer Daten. Ihre Daten sind der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Strategie. Ohne zuverlässige Daten sind Software und Plattformen nutzlos. Mit aktuellen, genauen und unverzerrten Daten können Sie die Vorteile Ihres Technologie-Stacks voll ausschöpfen. 

• Fangen Sie klein an. Wenn Sie noch nicht zum Skalieren sämtlicher Umgebungen bereit sind, experimentieren Sie zunächst mit kleinen Modellen auf Ihrer eigenen Hardware. Machen Sie sich auf Einstiegsniveau mit KI vertraut und bereiten Sie sich so auf die Herausforderungen beim Skalieren vor. 

• Vertrauen Sie auf Fachleute. KI ist nicht einfach. Es kann ziemlich schnell sehr kompliziert werden. Daher ist es üblich (und empfehlenswert), mit einem Team zusammenzuarbeiten, das sich mit der Technologie auskennt. 

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• Operationalisieren Sie KI. Eine KI-Plattform für operationalisierte KI vereinfacht das Lifecycle-Management für KI-Anwendungen. Sie fördert die bereits erwähnte funktionsübergreifende Zusammenarbeit und ermöglicht Ihren Teams ein gemeinsames Skalieren. 

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Unternehmen sind verschiedenartig. Ihr Unternehmen ist besonders, und Ihre KI-Ziele sind es auch. 

Red Hat® AI ist eine Plattform mit Produkten und Services, die Ihr Unternehmen in den einzelnen Phasen der KI-Einführung unterstützen kann – unabhängig davon, ob Sie gerade erst beginnen oder schon skalierungsbereit sind. Die Lösungen können sowohl generative als auch prädiktive KI-Initiativen für die spezifischen Use Cases Ihres Unternehmens unterstützen.

Mit Red Hat AI erhalten Sie Zugriff auf Red Hat AI Inference Server, mit dem Sie die Modellinferenz in der gesamten Hybrid Cloud optimieren und so schnellere und kosteneffiziente Deployments erzielen können. Der auf vLLM basierende Inferenzserver maximiert die GPU-Nutzung und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten.

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