Aufbau des modernen KI-Stacks: Föderierte KI und Entscheidungsintelligenz

Der moderne KI-Stack: Beschleunigen Sie KI-Innovationen

Isolierte Daten, schleppende Implementierung und eingeschränkte KI-Beobachtbarkeit behindern Ihre KI-Initiativen. Eine veraltete Dateninfrastruktur kann Innovationen behindern, das Vertrauen der Kunden untergraben und Unternehmen hinter ihren Mitbewerbern zurücklassen. Der moderne KI-Stack adressiert diese Herausforderungen. Es handelt sich um eine Reihe integrierter Technologien und Prinzipien, die den nahtlosen Zugriff und die Analyse von Daten aus all Ihren Quellen ermöglichen — einschließlich vertraulicher Informationen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Beschleunigte KI-Entwicklung:  Vermeiden Sie Verzögerungen, die durch Datenmigration und Plattforminkompatibilität verursacht werden. Dank des modernen KI-Stacks können sich Entwickler auf Innovationen konzentrieren und so die Amortisierungszeit Ihrer KI-Investitionen verkürzen.
• Vertrauenswürdige KI:  Speziell entwickelte Observability-Tools, die auf sicheren und zugänglichen Daten basieren, ermöglichen die proaktive Überwachung von KI-Modellen, um Zuverlässigkeit und ethische Ergebnisse sicherzustellen.
• Optimierter Arbeitsablauf:  Der moderne KI-Stack fördert Flexibilität und erleichtert das Experimentieren mit neuen KI-Modellen und -Technologien ohne kostspieliges Reengineering.

Das Ergebnis? Unternehmen schöpfen das gesamte transformative Potenzial der KI aus — verbesserte Kundenerlebnisse, optimierte Abläufe und datengestützte Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen. Sind Sie bereit, sich von den Einschränkungen älterer Systeme zu befreien? Entdecken Sie, wie der moderne KI-Stack Ihre KI-Initiativen revolutionieren und Ihr Unternehmen voranbringen kann.

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Was ist der Moderne AI Stack?

Künstliche Intelligenz (KI) ist das nächste große Ding und wird Branchen in einem Ausmaß revolutionieren, wie wir es in den letzten 60 Jahren noch nie gesehen haben. Um KI jedoch in vollem Umfang nutzen zu können, benötigen Unternehmen eine robuste Datengrundlage, die speziell auf die Anforderungen der KI zugeschnitten ist — den modernen KI-Stack. Dieser Stack integriert Technologien und Prinzipien, die sich auf die Optimierung von Datenmanagement, -verarbeitung und -analyse konzentrieren, um komplexe KI-Anwendungen in großem Maßstab zu unterstützen

Zu den wichtigsten Prinzipien für den modernen KI-Stack gehören:

• Dezentralisierung und Föderation: Föderiertes Lernen durchbricht traditionelle Datenparadigmen, indem KI-Analysen direkt an der Datenquelle durchgeführt werden, wodurch Bewegungen minimiert, die Geschwindigkeit verbessert und die Skalierbarkeit verbessert werden.
• Datenvirtualisierung: Virtuelle Ebenen ermöglichen eine einheitliche Ansicht der Daten in unterschiedlichen Systemen, wodurch kostspielige und zeitaufwändige Integrationsprojekte vermieden werden.
• Sicherheit und Datenschutz durch Design: Der moderne KI-Stack priorisiert die Sicherheit mit integrierten Funktionen wie sicheren Enklaven und fortschrittlichen Verschlüsselungstechniken. Diese Mechanismen ermöglichen KI-Schulungen für sensible Daten, ohne die Sicherheit oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gefährden.
• Cloud-native Architekturen: Cloud-Plattformen bieten Flexibilität und ermöglichen eine schnelle Skalierung der KI-Infrastruktur auf der Grundlage der Nachfrage nach optimierten Kosten und Ressourcen.
• Interoperabilität und offene Standards: Offene APIs und standardisierte Datenformate sorgen für eine nahtlose Integration, fördern die Flexibilität und schützen Investitionen vor einer Anbieterbindung.

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Die wichtigsten Ebenen für den modernen KI-Stack

Das Artikel über Menlo Ventures skizziert einen mehrschichtigen Ansatz zum Verständnis des modernen KI-Stacks. Schauen wir uns diese Ebenen noch einmal an und konzentrieren wir uns auf die Bereiche, in denen Scalytics leistungsstarke Lösungen anbietet:

• Schicht 1: Fundamentmodelle: Diese Ebene enthält die großen, vorab trainierten KI-Modelle und geschäftsspezifischen Modelle, die die Grundlage für neue KI-Initiativen bilden.
• Ebene 2: Datenintegration und Zugriff: Die Datenvirtualisierungs- und Verbundlernfunktionen von Scalytics Connect kommen hier voll zur Geltung. Sie verbinden Daten aus unterschiedlichen Systemen ohne kostspieligen Zentralisierungsaufwand nahtlos miteinander und schützen so den Datenschutz.
• Schicht 3: Datenverarbeitung und Transformation: Scalytics Connect ermöglicht eine flexible und effiziente Datenverarbeitung vor Ort (innerhalb vorhandener Systeme), cloudbasierte oder hybride Szenarien. Die Virtualisierung von Datenplattformen ermöglicht die transparente Neubereitstellung von Layer-1-Modellen zur Anpassung an neue Plattformen, Technologien oder Geschäftsanforderungen.
• Schicht 4: Beobachtbarkeit:  Scalytics Connect lässt sich in die von Ihnen ausgewählten Feature-Stores und Observability-Tools integrieren und stellt so sicher, dass KI-Modelle Zugriff auf die erforderlichen Daten haben, ohne den Datenschutz zu gefährden. Dies rationalisiert die KI-Entwicklung, reduziert Vorurteile und ermöglicht eine sichere, groß angelegte Zusammenarbeit.

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Die KI-Landschaft: Trends, die die Zukunft prägen

Wie hervorgehoben von Artikel von Computer Weekly über Datensilos, stellen fragmentierte Daten eine große Hürde für KI-Innovationen in Unternehmen dar. Heute verlassen sich fast 70% der Unternehmen immer noch auf manuelle Überprüfungen, um KI-Ergebnisse zu bewerten. Dieser reaktive Ansatz beeinträchtigt nicht nur die Skalierbarkeit, sondern behindert auch die proaktive Überwachung, die für Vertrauen und ethische KI erforderlich ist. Speziell entwickelte Observability-Tools werden immer wichtiger, aber ihre Effektivität hängt von zugänglichen, einheitlichen Daten ab.

Die Umstellung auf kleinere, aufgabenspezifische KI-Modelle ist zwar vielversprechend, verschärft aber häufig das Problem der Datenfragmentierung. Unternehmen befinden sich in einer Zwickmühle zwischen veralteten Plattformen wie Hadoop und neuen Technologien wie Spark und können nicht vollständig zwischen ihnen wechseln. Dies kann zu monatelangen oder sogar jahrelangen Verzögerungen bei KI-Initiativen führen, wobei Tools wie Apache Airflow zwar eine vorübergehende Lösung bieten, aber keine langfristige Lösung bieten.

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Der moderne KI-Stack-Vorteil

Eine moderne Datenplattform, die speziell für KI entwickelt wurde, begegnet diesen Herausforderungen direkt:

• Echte Datenvereinheitlichung: Beseitigen Sie Silos und integrieren Sie Daten nahtlos auf verschiedenen älteren und modernen Plattformen, um Innovationen voranzutreiben.
• Grundlage für vertrauenswürdige KI: Bieten Sie zuverlässigen Datenzugriff für robuste Beobachtbarkeit und KI-Zustandsüberwachung und stärken Sie so das Vertrauen in Ihre Systeme.

Stellen Sie sich vor, welche Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile erzielt werden, wenn Datenwissenschaftler und Ingenieure ihre Zeit damit verbringen, innovative KI-Lösungen zu entwickeln, anstatt sich mit Plattformmigrationen und Datenproblemen auseinanderzusetzen. Der moderne KI-Stack macht diese Transformation möglich und ermöglicht es Unternehmen, sich von den Einschränkungen zu befreien, die ihre KI-Ambitionen im Keim ersticken.

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Von der Theorie zur Transformation: Beispiele aus der Praxis

Beim modernen KI-Stack geht es nicht nur um Technologie; er verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen in der heutigen Welt arbeiten, und positioniert sie für den Erfolg in der Zukunft. Bedenken Sie Folgendes: Ein großer Einzelhändler stützt sich auf ein zentralisiertes Data Warehouse und versucht, das Verhalten im Geschäft mit Empfehlungen zum nächstbesten Angebot zu kombinieren, die von IoT-Geräten generiert werden. Leider ist der Kunde bereits frustriert oder hat weitergemacht, bevor die Daten überhaupt seine Cloud-Architektur erreichen. Durch die Einführung von Verbundlernen über Scalytics Connect bringen sie Analysen direkt in jedes Geschäft, sogar an die Fingerspitzen des Kunden. Dies ermöglicht sofortige Reaktionen auf das Verhalten und präzise Bestandsanpassungen in Echtzeit im gesamten Netzwerk. Das Ergebnis sind nicht nur verbesserte Kennzahlen, sondern auch ein besseres Kundenerlebnis, weniger Abfall und ein kleinerer ökologischer Fußabdruck. Da weniger Daten übertragen werden, verringert sich die benötigte Rechenleistung erheblich, was zu niedrigeren CO2-Emissionen. Dies bedeutet neben den Geschäfts- und Kundenvorteilen auch einen Gewinn für die Umwelt.

Stellen Sie sich in ähnlicher Weise ein Finanzinstitut vor, das sich mit der Komplexität der Datenschutzgesetze auseinandersetzt und gleichzeitig nach den Kundeninformationen strebt, die eine leistungsstarke KI ermöglichen. Die Datenvirtualisierungsfunktionen von Scalytics Connect bieten ihnen einen einheitlichen Überblick über ihre Daten, ohne die Sicherheit zu gefährden oder eine Nichteinhaltung der Vorschriften zu riskieren. Diese Transformation rationalisiert die regulatorischen Prozesse und ermöglicht es ihnen, KI-Modelle zu entwickeln, die Betrug genau erkennen und Risiken bewerten, wodurch sowohl ihre Kunden als auch der Ruf der Institution geschützt werden.

Oder stellen Sie sich ein Krankenhausnetzwerk vor, das KI für bessere Diagnosen und Behandlungspläne nutzen möchte, aber durch Datenschutzbedenken und fragmentierte Datensilos behindert wird. Scalytics Connect schafft eine sichere, föderierte Lernumgebung, die die Modellentwicklung anhand von Patientendaten ermöglicht, ohne die mit der Zentralisierung verbundenen Risiken einzugehen. Dadurch stehen Ärzten leistungsstarke, zuverlässige Tools zur Verfügung, was letztlich zu besseren Behandlungsergebnissen führt.

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Warum der moderne KI-Stack für Ihr Unternehmen wichtig ist

Das sind keine Einzelfälle. Der moderne KI-Stack ermöglicht es Unternehmen, sich einen echten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Stellen Sie sich vor, Sie treffen datengestützte Entscheidungen mit beispielloser Geschwindigkeit, optimieren Abläufe auf eine Weise, wie es Ihre Konkurrenten nicht können, und bieten kontinuierlich ein Kundenerlebnis, das eine unerschütterliche Loyalität schafft. Darum geht es bei dieser Transformation.

Die Beseitigung von Datenblockaden fördert eine Innovationskultur. Plötzlich wird das Experimentieren mit neuen KI-gesteuerten Produkten oder Dienstleistungen weniger riskant. Die Mitarbeiter erleben die Macht und beginnen, ihre Erfahrung innovativ zu gestalten. Diese Änderung der Denkweise kann ungenutzte Umsätze und völlig neue Möglichkeiten eröffnen, Ihre Kunden zu bedienen.

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