Wenn Sie nach IBM Watsonx suchen, sind Sie wahrscheinlich nicht auf der Suche nach einer weiteren motivierenden Rede zum Thema „KI ist die Zukunft“. Sie suchen nach praktischen Informationen: Wie erstellt man ein Modell, setzt es sicher ein, verwaltet es ordnungsgemäß und hält es in der realen Welt am Laufen – ohne dass Ihre Initiative in einem endlosen Pilotmodus stecken bleibt.
Und Sie sind nicht allein. IBM-Untersuchungen haben ergeben, dass fast 40 % der zwischen 2023 und 2025 initiierten KI-Projekte noch immer nicht über das Pilotstadium hinausgekommen sind. Das liegt nicht daran, dass die Technologie versagt, sondern daran, dass die Teams Schwierigkeiten haben, die menschliche Projektarbeit rund um die Modellentwicklung zu koordinieren.
Teams stecken oft bei der Verwaltung von Genehmigungen, Dokumentation, Datenzugriff und Risikokontrollen fest. Genau dabei hilft Ihnen dieser Leitfaden.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie IBM Watsonx für KI-Initiativen in Unternehmen einsetzen können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die Projektkoordination, Dokumentation und funktionsübergreifenden Workflows verwalten, die darüber entscheiden, ob Ihre KI-Initiative erfolgreich ist oder ins Stocken gerät.
Was ist IBM Watsonx?
IBM Watsonx ist eine KI- und Datenplattform für Unternehmen, die Organisationen dabei unterstützt, KI-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Es handelt sich nicht um ein einzelnes tool, sondern um eine integrierte Plattform, die vier Kernkomponenten kombiniert: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data und Watsonx. Governance.
Warum IBM Watsonx verwenden?
Im Gegensatz zu älteren IBM Watson-Produkten wurde watsonx speziell für das Zeitalter der generativen KI entwickelt. Der Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen Zugang zu Basismodellen und Large Language Model (LLM)-Funktionen zu verschaffen. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 mehr als 80 % der Unternehmen Gen-AI-Anwendungen einsetzen werden.
watsonx bietet Ihnen außerdem Flexibilität bei den Modellen. Es unterstützt die Granite-Modelle von IBM und eine Bibliothek mit Optionen von Drittanbietern, sodass Sie das Modell auswählen können, das zu Ihrem Anwendungsfall und Ihrem Risikoprofil passt. Und wenn Sie eine bessere Leistung des Modells für Ihren Bereich benötigen, können Sie Techniken wie Prompt Tuning verwenden, um es schneller anzupassen, ohne es von Grund auf neu erstellen zu müssen.
Kernkomponenten der IBM Watsonx-Plattform
Enterprise-Teams verschwenden viel Zeit mit der „Bewertung von KI-Plattformen“, ohne zu wissen, was diese tatsächlich bieten. Das führt zu falschen Erwartungen und chaotischen Rollouts.
IBM Watsonx basiert auf vier Kernsäulen, die so konzipiert sind, dass sie zusammenarbeiten und den gesamten KI-Lebenszyklus von Anfang bis Ende abdecken:
- watsonx. ai: Dies ist das KI-Studio, in dem Ihr Team Basis- und Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen kann. Es umfasst ein Prompt-Labor zum Experimentieren mit Prompts, ein Tuning-Studio zum Anpassen von Modellen und eine Bibliothek mit vorgefertigten Modellen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
- watsonx. orchestrate: Dies ist die „Agentenebene” innerhalb von watsonx, auf der KI nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch Maßnahmen ergreift. Hier können Sie vorgefertigte oder benutzerdefinierte KI-Agenten (die ohne Code oder mit Code erstellt wurden) verwenden, die reale Aufgaben in Ihren Tools und Workflows abschließen können. Sie können auch eine Multi-Agenten-Orchestrierung ausführen, bei der verschiedene Agenten zusammenarbeiten.
- watsonx. data: Hierbei handelt es sich um einen Datenspeicher, der auf einer Lakehouse-Architektur basiert und die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Er übernimmt die Datenvirtualisierung, bietet Vektorspeicherfunktionen für generative KI und stellt eine Verbindung zu Ihren Unternehmensdaten her, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind.
- watsonx. governance: Dies ist das Toolkit für die Verwaltung des KI-Lebenszyklus mit Vertrauen und Transparenz. Es bietet Features für die Nachverfolgung der Datenherkunft, zur Erkennung von Modellverzerrungen, zur Überwachung der Compliance und zur automatischen Durchsetzung von Richtlinien.
📚 Lesen Sie auch: Generative KI vs. prädiktive KI
Anwendungsfälle für Enterprise KI mit IBM Watsonx
Wenn Sie in leistungsstarke KI-Plattformen investieren, ohne klare Anwendungsfälle zu identifizieren, werden Sie am Ende nur teure Pilotprojekte haben, die nie in die Produktion gehen oder einen echten Wert für das Geschäft liefern.
Zum Kontext: Nur 5 % der Unternehmen haben 70 % oder mehr ihrer Gen-KI-Pilotprojekte mit Erfolg skaliert.
Kein Wunder, dass dies zu verschwendeten Ressourcen und Skepsis der Stakeholder gegenüber dem Wert von KI führt.
Die Lösung ist jedoch ganz einfach. Anstatt sich in technischen Möglichkeiten zu verlieren, konzentrieren Sie sich auf praktische, produktionsreife Anwendungsfälle, die echte Probleme im Geschäft lösen. Hier sind einige Beispiele, die Ihnen als Anregung dienen sollen:
- Automatisierung des Kundensupports: Entwickeln Sie KI-Assistenten, die routinemäßige Kundenanfragen bearbeiten, indem sie Antworten mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) direkt aus den Wissensdatenbanken Ihres Unternehmens abrufen.
- Dokumentenintelligenz: Extrahieren Sie automatisch wichtige Erkenntnisse und Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Verträgen, Berichten und Rechnungen in einem Umfang, der für menschliche Teams unmöglich wäre.
- Code-Generierung und Modernisierung: Beschleunigen Sie Softwareentwicklungs-Workflows und steigern Sie die Effizienz Ihrer Entwickler, indem Sie KI einsetzen, um neuen Code zu generieren, bestehenden Code zu erklären oder Legacy-Anwendungen zu modernisieren.
- Wissenssuche: Befähigen Sie Ihre Mitarbeiter, schnell Antworten zu finden, indem Sie eine Arbeitsplatzsuche einrichten, die alle isolierten Datenquellen Ihres Unternehmens umfasst.
- Bedarfsprognosen: Wenden Sie KI-Modelle auf Ihre Verlaufsdaten an, um den Lagerbedarf, die Ressourcenzuweisung und zukünftige Markttrends genauer vorherzusagen.
- Zusammenfassung von Anrufen: Erstellen Sie automatische Zusammenfassungen und Aktionselemente aus Kundendienstanrufen oder VertriebsMeetings, sparen Sie Zeit und stellen Sie sicher, dass nichts übersehen wird.
💡 Profi-Tipp: Jeder dieser Anwendungsfälle ist ein komplexes Projekt, das eigene Arbeiten mit sich bringt – Prompt-Engineering-Zyklen, Modelltests und Stakeholder-Reviews.
Wenn die KI-Entwicklung in watsonx stattfindet, die Projektkoordination, Dokumentation und Kommunikation jedoch auf andere Tools verteilt sind, stehen Sie vor dem gefürchteten Problem der Arbeitsausbreitung. Teams verschwenden Stunden damit, nach Informationen zu suchen, zwischen Apps zu wechseln und Aktualisierungen auf mehreren Plattformen zu wiederholen.
Eliminieren Sie Work Sprawk und sorgen Sie für eine einheitliche Ausrichtung Ihres Teams, indem Sie alle Ihre KI-Projektarbeiten an einem Ort mit dem Converged Workspace von ClickUp verwalten. Es handelt sich um eine einzige, sichere Plattform, auf der Projekte, Dokumente, Konversationen und Analysen zusammengeführt werden.
Erste Schritte mit IBM Watsonx
Der Einstieg in IBM Watsonx ist nicht so schwierig, wie es zunächst erscheinen mag. Teams kommen oft nur deshalb nicht weiter, weil ihnen ein klarer Implementierungsplan vom Setup bis zur tatsächlichen Nutzung fehlt.
Mit dieser Schritt-für-Schritt-Roadmap haben wir das für Sie gelöst:
Schritt 1: Richten Sie Ihre Watsonx-Umgebung ein.
Zunächst müssen Sie Ihre Watsonx-Instanz über IBM Cloud bereitstellen. Dazu müssen Sie ein Konto erstellen, Ressourcengruppen für Ihre Projekte einrichten und Berechtigungen für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM) konfigurieren.
Sie generieren außerdem API-Schlüssel für den programmatischen Zugriff und sollten frühzeitig Benutzerrollen definieren. Überlegen Sie, wer die KI-Modelle Ihres Unternehmens trainieren soll, wer sie bereitstellen kann und wer nur die Ergebnisse anzeigen muss. Sie werden froh sein, wenn Sie sich später nicht mit Problemen der Sicherheit herumschlagen müssen.
💡 Profi-Tipp: Verwenden Sie einen Workspace für Projektmanagement, um alle Aktivitäten des Setups zu verfolgen. Erstellen Sie ClickUp-Aufgaben, um Verantwortlichkeiten für jeden Schritt des Setups zuzuweisen, und verwenden Sie ClickUp Docs, um wichtige Entscheidungen zu dokumentieren und so eine lebendige Aufzeichnung zu erstellen, die für die Einarbeitung neuer Teammitglieder von unschätzbarem Wert ist.
Schritt 2: Verbinden Sie Ihre Enterprise-Datenquellen
Als Nächstes verbinden Sie watsonx. data mit Ihren bestehenden Datenquellen, unabhängig davon, ob diese in Datenbanken, Data Lakes oder Cloud-Speichern liegen. Dieser Schritt umfasst die Datenaufbereitung, einschließlich Schema-Mapping (um sicherzustellen, dass Ihre Datenstruktur mit watsonx kompatibel ist) und die Durchführung von Datenqualitätsprüfungen. Außerdem identifizieren Sie, welche Daten für Ihre KI-Modelle tatsächlich relevant sind.
Für Anwendungsfälle wie die KI-gestützte Wissenssuche müssen Sie Ihre Dokumente für die Retrieval-Augmented Generation (RAG) vorbereiten. Dazu gehören:
- Chunking: Aufteilen großer Dokumente in kleinere, durchsuchbare Segmente
- Einbettung: Erstellen numerischer Darstellungen dieser Blöcke, die KI-Modelle verstehen und vergleichen können.
Diese Datenverbindungsphase ist oft der längste und schwierigste Teil eines KI-Projekts. Warum? Weil Unternehmensdaten bekanntermaßen unübersichtlich sind und in verschiedenen Abteilungen isoliert vor sich hin schlummern. Um alles zusammenzuführen, ist eine Koordination zwischen Dateningenieuren, Teams der Sicherheit und Eigentümern erforderlich.
📮ClickUp Insight: Nur 39 % der Befragten geben an, dass ihre Dateien, Notizen und Dokumente vollständig organisiert sind.
Für alle anderen werden Informationen oft an verschiedenen Orten gespeichert: in einer Chat-App, per E-Mail, auf einem Laufwerk und in Datenmanagement-Tools. Der mentale Aufwand, sich zu merken, wo sich etwas befindet, kann genauso anstrengend sein wie die Aufgabe selbst.
Enterprise Search in ClickUp bietet Ihnen eine einzige Suchleiste, über die Sie von einem einzigen Einstiegspunkt aus auf Aufgaben, Dokumente und Unterhaltungen zugreifen können. Benötigen Sie spezifische Einblicke? Fragen Sie ClickUp Brain, und es wird schnell die relevantesten Details zusammenstellen. Anstatt den Kontext aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren, können die Mitarbeiter mit Klarheit und unvermindertem Schwung wieder an die Arbeit gehen.
Schritt 3: Trainieren und implementieren Sie Ihre KI-Modelle
Sobald die Verbindung Ihrer Daten hergestellt ist, können Sie mit dem Training Ihrer Modelle beginnen. Dazu stehen Ihnen mehrere Optionen zur Verfügung, die sich hinsichtlich des Aufwands und der Kosten unterscheiden.
Sie können:
- Verwenden Sie vortrainierte Basismodelle so, wie sie sind.
- Optimieren Sie ein bestehendes Modell mit Ihren eigenen Daten, um es zu spezialisieren, oder
- Trainieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell von Grund auf für hochspezifische Anforderungen.
Eine einfachere Alternative ist das Prompt-Tuning, bei dem Sie das Verhalten eines Modells durch sorgfältig ausgearbeitete Anweisungen anpassen, ohne dass eine vollständige Neuausbildung erforderlich ist.
Sobald Sie ein Modell haben, können Sie mit der Bereitstellung beginnen. Der Prozess sieht wie folgt aus:
- Testen des Modells in einer Entwicklungsumgebung
- Validierung in einer Staging-Umgebung
- Bereitstellung in der Produktion
Außerdem konfigurieren Sie Inferenz-Endpunkte, also die Zugangspunkte, über die Ihre Anwendungen Antworten vom Modell erhalten.
Denken Sie daran, dass das Modelltraining ein iterativer Zyklus aus Testen, Bewerten und Anpassen ist. Das kann zwar einige Zeit in Anspruch nehmen, aber wenn es richtig erledigt wird, ist der ROI erstaunlich hoch!
Wenn Sie daran interessiert sind, Ihren eigenen KI-Assistenten mit einem ähnlichen Workflow zu erstellen, sehen Sie sich dieses Video an:
💡 Profi-Tipp: Wenn Ihr Ziel darin besteht, Projektdaten zu analysieren (und keine benutzerdefinierte KI-Infrastruktur aufzubauen), müssen Sie überhaupt kein Modell trainieren oder bereitstellen. Mit ClickUp Brain können Sie einfache Fragen in natürlicher Sprache zu den bereits in Ihrem Workspace vorhandenen Aufgaben, Zeitleisten, Mitarbeitern, Schätzungen, erfassten Zeiten und Dokumenten stellen und erhalten sofort Antworten, direkt in Ihrem Workflow.
Beispiel: „Welche Aufgaben werden in diesem Sprint am ehesten ihre Fristen verpassen?“ oder „Wo unterschätzen wir regelmäßig den Arbeitsaufwand?“
Schritt 4: Integrieren Sie Watsonx in Ihre bestehenden Workflows.
Sie wissen es genauso gut wie wir: Ein isoliertes KI-Modell bietet keinen geschäftlichen Wert; Sie müssen es in die Workflows Ihres Teams integrieren.
Watsonx bietet hierfür verschiedene Möglichkeiten, darunter REST-APIs, Software Development Kits (SDKs) für Sprachen wie Python und Node.js sowie Webhooks für ereignisgesteuerte Automatisierungen.
Ziehen Sie auch CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) für Ihre KI-Modelle in Betracht, um Updates und Rollbacks zu automatisieren, wenn Probleme auftreten.
So integrieren Sie KI in Produkte, interne Tools oder Automatisierungen, die Ihre Teams tatsächlich nutzen.
Wichtige Features von IBM Watsonx für Enterprise-Teams
Fühlen Sie sich von allem, was Watsonx zu bieten hat, eingeschüchtert?
Wir empfehlen Ihnen, mit diesen wichtigen Features des Unternehmens zu beginnen: ✨
- Prompt-Vorlagen und Katalog: Speichern und freigeben Sie effektive Prompts in Ihrem gesamten Unternehmen, damit Teams nicht ständig das Rad neu erfinden müssen.
- Sicherheitsvorkehrungen: Konfigurieren Sie Sicherheitsfilter und Ausgabebeschränkungen, um zu verhindern, dass die KI unangemessene, markenfremde oder schädliche Antworten generiert.
- Bewertungen: Messen Sie die Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit von Modellen, bevor Sie sie in der Produktion einsetzen.
- Assistenten-Builder: Erstellen Sie benutzerdefinierte KI-Assistenten für bestimmte Aufgaben, ohne dass Sie dafür tiefgreifende technische Kenntnisse benötigen.
- Zugriff auf mehrere Modelle: Wählen Sie aus einer Vielzahl von Modellen, darunter die Granite-Serie von IBM und Open-Source-Modelle wie Llama von Meta, um das für Ihren Anwendungsfall am besten geeignete Modell zu finden.
- Agentenfunktionen: Erstellen Sie KI-Agenten, die nicht nur Texte generieren, sondern auch Maßnahmen ergreifen und Aufgaben automatisieren können.
Wenn Sie feststellen, dass die Einführung von Features in der Anfangsphase der Implementierung ins Stocken gerät, handelt es sich möglicherweise eher um ein Prozessproblem als um einen Fehler von Watsonx selbst.
Ein Prompt-Katalog funktioniert beispielsweise nur, wenn dahinter ein einfacher Workflow steht: Wer kann Prompts einreichen, wer überprüft sie, wie sieht eine „Genehmigung“ aus und wo sollen Teams die Prompts täglich abrufen? Das Gleiche gilt für Bewertungen und Leitplanken – wenn diese optional oder unklar sind, werden die Mitarbeiter sie umgehen, um „schneller voranzukommen“, und Sie erhalten am Ende inkonsistente Ergebnisse (und Kopfzerbrechen in Bezug auf die Governance).
Die gute Nachricht? Das meiste davon lässt sich leicht beheben, indem Sie vor der Skalierung der Nutzung klare Zuständigkeiten, eindeutige Kontrollpunkte und gemeinsame Standards festlegen, die Sie freigeben.
Datenverwaltung und Sicherheit in IBM Watsonx
Wenn Sie schon einmal versucht haben, ein KI-Projekt in einem realen Unternehmen umzusetzen, wissen Sie, wie das läuft: Das Modell funktioniert, die Demo kommt gut an ... und dann schaltet sich die Abteilung für Sicherheit ein und stellt Fragen, die alles zum Stillstand bringen.
Mit welchen Daten wird es trainiert? Wo werden diese gespeichert? Wer hat Zugriff darauf? Können Kundendaten verloren gehen? Was passiert, wenn es zu Fehlinterpretationen kommt?
Und wenn Sie keine klaren Antworten (und Unterlagen) haben, kommt das Projekt nicht voran – es landet im Fegefeuer der „Sicherheit“, während Rechts-, Risiko- und IT-Abteilungen zwölf Runden lang diskutieren und die Bereitstellung verzögern.
Die Governance-Komponente von watsonx wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen, indem sie Tools für KI-Compliance und Risikomanagement bereitstellt.
- Datenherkunft: Führen Sie die Nachverfolgung durch, woher Ihre Daten stammen und wie sie während des gesamten KI-Prozesses transformiert wurden.
- Zugriffskontrolle: Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC), um genau zu definieren, wer auf welche Modelle und Daten zugreifen darf.
- Audit-Trails: Führen Sie ein vollständiges, unveränderliches Protokoll aller Modelltrainings-, Bereitstellungs- und Inferenzaktivitäten für die Berichterstellung zur Compliance.
- Erkennung von Verzerrungen: Verwenden Sie integrierte tools, um potenzielle Verzerrungen in den Ergebnissen Ihres Modells zu identifizieren und zu minimieren, bevor diese den Kunden erreichen.
- Durchsetzung von Richtlinien: Richten Sie automatisierte Schutzmaßnahmen ein, die verhindern, dass sich die KI in einer nicht konformen Weise verhält.
Diese Features unterstützen wichtige Compliance-Frameworks wie DSGVO, HIPAA und SOC 2.
💡 Profi-Tipp: Bei Governance geht es nicht nur um tools, sondern auch um Prozesse und Dokumentation.
Schaffen Sie eine einzige Quelle der Wahrheit und einen transparenten, überprüfbaren Pfad, der selbst die vorsichtigsten Teams der Sicherheit zufriedenstellt, indem Sie Ihre gesamte Governance-Dokumentation in ClickUp Docs speichern und Compliance-Prüfungen und -Genehmigungen mit ClickUp Aufgaben verfolgen.
📮 ClickUp Insight: 88 % unserer Umfrageteilnehmer nutzen KI für ihre persönlichen Aufgaben, doch über 50 % scheuen sich davor, sie bei der Arbeit einzusetzen. Die drei größten Hindernisse? Mangelnde nahtlose Integration, Wissenslücken oder Bedenken hinsichtlich der Sicherheit.
Was aber, wenn KI in Ihren Arbeitsbereich integriert und bereits sicher ist? ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent von ClickUp, macht dies möglich. Er versteht Eingaben in einfacher Sprache und löst damit alle drei Probleme bei der Einführung von KI, während er Ihren Chat, Ihre Aufgaben, Dokumente und Ihr Wissen im gesamten Workspace miteinander verbindet. Finden Sie Antworten und Erkenntnisse mit einem einzigen Klick!
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Was aber, wenn KI in Ihren Arbeitsbereich integriert und bereits sicher ist? ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent von ClickUp, macht dies möglich. Er versteht Eingaben in einfacher Sprache und löst damit alle drei Probleme bei der Einführung von KI, während er Ihren Chat, Ihre Aufgaben, Dokumente und Ihr Wissen im gesamten Workspace miteinander verbindet. Finden Sie Antworten und Erkenntnisse mit einem einzigen Klick!
So integrieren Sie IBM Watsonx in Ihre Technologieplattform
KI-Plattformen werden schnell zu isolierten Silos, wenn sie keine Verbindung zu den Tools haben, die Ihr Team bereits verwendet. Dies zwingt die Mitarbeiter dazu, Informationen manuell zwischen den Systemen zu übertragen, was langsam und fehleranfällig ist und den wertvollen Kontext verliert, der KI überhaupt erst nützlich macht.
Watsonx kann sowohl auf Infrastruktur- als auch auf Anwendungsebene integriert werden.
Infrastruktur-Verbindung:
- Cloud-Konnektivität: Nutzen Sie Dienste wie AWS PrivateLink oder VPC Peering für sichere Verbindungen zu Ihrer bestehenden Cloud-Infrastruktur mit Sicherheit.
- Container-Plattformen: Bereitstellung auf Plattformen wie OpenShift für Hybrid-Cloud-Umgebungen
- Datenplattformen: Verwenden Sie native Konnektoren, um Data Warehouses wie Snowflake und Databricks miteinander zu verknüpfen.
- Streaming: Integration mit Tools wie Kafka für Echtzeit-Datenpipelines
Integrationen auf Anwendungsebene:
- CRM-Systeme: Schließen Sie sich mit Salesforce an, um kundenorientierte KI-Anwendungen zu entwickeln.
- Servicemanagement: Integration mit ServiceNow zur Automatisierung von IT- und Support-Workflows
- Benutzerdefinierte Anwendungen: Verwenden Sie REST-APIs und SDKs, um KI in Ihre eigene proprietäre Software zu integrieren.
Eine erfolgreiche Integration hängt von einer klaren Eigentümerschaft ab. Denken Sie daran, festzulegen, wer für die Aufrechterhaltung der Verbindung, die Überwachung auf Ausfälle und die Verwaltung von Updates verantwortlich ist.
Best Practices für den Einsatz von IBM Watsonx in KI-Projekten in Unternehmen
Wenn Sie in der Vergangenheit schlechte Erfahrungen mit allgemeinen Ratschlägen gemacht haben, sind Sie bei uns genau richtig. Hier finden Sie einige umsetzbare Best Practices, die sich bei KI-Projekten in Unternehmen tatsächlich bewährt haben. 🛠️
- Beginnen Sie mit Prompt Engineering, bevor Sie mit der Feinabstimmung beginnen: Mit gut ausgearbeiteten Prompts können Sie die meisten Anwendungsfälle lösen. Sparen Sie sich Zeit und Kosten für die Feinabstimmung, bis Sie die Optimierung der Prompts vollständig abgeschlossen haben.
- Implementieren Sie Human-in-the-Loop-Workflows (HITL): Integrieren Sie manuelle Überprüfungsschritte in Ihre KI-Ergebnisse, insbesondere für kundenorientierte oder risikoreiche Anwendungen, bei denen Fehler kostspielig sein können.
- Entwerfen Sie frühzeitig Leitplanken: Warten Sie nicht bis zur Produktion, um über Sicherheit nachzudenken. Bauen Sie von Anfang an Einschränkungen und Sicherheitsfilter in Ihren Entwicklungsprozess ein.
- Erstellen Sie vor der Bereitstellung Bewertungsrahmen: Definieren Sie, was für Ihren spezifischen Anwendungsfall „gut“ ist, und erstellen Sie einen konsistenten Rahmen, um die Modellleistung daran zu messen.
- Planen Sie Überwachung und Drift-Erkennung ein: Die Leistung eines Modells verschlechtert sich mit der Zeit naturgemäß, da sich die Welt verändert. Integrieren Sie Observability in Ihre KI-Infrastruktur, um diese „Drift“ frühzeitig zu erkennen.
- Dokumentieren Sie alles: Führen Sie detaillierte Aufzeichnungen über Versionen von Prompt-Modellen, Modellkonfigurationen und Bewertungsergebnisse. Ihr zukünftiges Ich wird es Ihnen danken.
Einschränkungen bei der Verwendung von IBM Watsonx für KI in Unternehmen
Bevor Sie Ihr Team monatelang mit der Bereitstellung von Watsonx committen, sollten Sie ehrlich einschätzen, wo die Plattform möglicherweise Defizite aufweist.
- Lernkurve: Watsonx ist eine leistungsstarke, komplexe Plattform, deren effektive Nutzung erhebliche technische Fachkenntnisse erfordert. Es handelt sich nicht um eine Plug-and-Play-Lösung für nicht-technische Teams.
- Abhängigkeit vom IBM-Ökosystem: Watsonx lässt sich zwar in Tools von Drittanbietern integrieren, funktioniert jedoch am besten innerhalb des umfassenderen IBM-Ökosystems, einschließlich IBM Cloud und Red Hat OpenShift.
- Kostenkomplexität: Wie die meisten KI-Plattformen für Unternehmen hat auch watsonx mehrere Kostenkomponenten, darunter Rechenleistung, Speicher, API-Aufrufe und Support-Stufen, was die Budgetierung erschweren kann.
- Betrieblicher Aufwand: Die Verwaltung von KI-Modellen in der Produktion ist keine einmalige Aufgabe. Sie erfordert dedizierte Ressourcen für die kontinuierliche Überwachung, Wartung und Aktualisierung.
- Lücke im Projektmanagement: Watsonx wurde für die Modellentwicklung und -steuerung konzipiert, enthält jedoch keine integrierten Features für Projektmanagement, Nachverfolgung von Aufgaben oder Teamzusammenarbeit.
💡 Profi-Tipp: Diese Limite gelten nicht nur für watsonx, sondern für fast alle KI-Plattformen für Unternehmen. Bringen Sie Ihr KI-Projektmanagement, Ihre Dokumentation und Ihre Teamkommunikation an einem Ort zusammen, um die operative Lücke mit ClickUp zu schließen, während watsonx die technischen Aspekte der KI übernimmt.
Alternativen zu IBM Watsonx für KI-Projekte in Unternehmen
watsonx ist großartig, aber es ist nicht das einzige tool zum Aufbau und zur Skalierung einer KI-first-Organisation.
Hier finden Sie einen Überblick über einige der wichtigsten Alternativen zu Watsonx für KI in Unternehmen:
| Plattform | Am besten geeignet für | Entscheidendes Unterscheidungsmerkmal | Überlegungen |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Unternehmen mit bestehender IBM-Infrastruktur | Integrierte Governance und Hybrid-Cloud-Support | Steilere Lernkurve |
| AWS Bedrock | AWS-native Unternehmen | Umfangreiche Auswahl an Modellen und tiefe AWS-Integration | Potenzial für eine Bindung an AWS als Anbieter |
| Google Vertex AI | Datenintensive Unternehmen | Starke MLOps-Funktionen und BigQuery-Integration | Abhängigkeit vom Google Cloud-Ökosystem |
| Microsoft Azure KI | Unternehmen im Microsoft-Ökosystem | Starke Kopilot- und Office 365-Verbindung | Eine Azure-zentrierte Architektur |
| OpenAI-API | Startups und Teams, die sich auf Rapid Prototyping konzentrieren | Zugriff auf modernste Modelle über eine einfache API | Begrenzte integrierte Governance-Features |
Letztendlich besteht eine Abhängigkeit von der Wahl der richtigen Plattform oft aus den bestehenden Infrastrukturinvestitionen Ihres Unternehmens und dem technischen Fachwissen Ihrer Teams.
Wir empfehlen Ihnen, unabhängige Recherchen zu erledigen und sich Zeit zu nehmen. Testen Sie einige realistische Anwendungsfälle. Überprüfen Sie frühzeitig die Integrationen und Governance-Anforderungen und stellen Sie sicher, dass die Plattform zu Ihrem Betriebsmodell passt (nicht nur zu Ihrer Demo).
Skalieren Sie Ihren KI-Workflow, nicht nur Ihr Modell
watsonx bietet Ihnen die technische Grundlage für den Aufbau und die Steuerung von KI in Unternehmen – aber die Ergebnisse hängen davon ab, was um sie herum geschieht. Es ist fast unmöglich, ein „perfektes“ Modell zu haben. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf einen Anwendungsfall mit großer Wirkung, holen Sie frühzeitig die Daten und Genehmigungen ein und schaffen Sie einen wiederholbaren Weg vom Experiment zur Produktion.
Wenn es eine Erkenntnis gibt, dann diese: KI ist nur dann skalierbar, wenn die Umsetzung mit ihr Schritt hält. Klare Eigentümerschaft, auditfähige Dokumentation und enge funktionsübergreifende Koordination sind das, was ein funktionierendes Pilotprojekt zu etwas macht, dem das Geschäft vertrauen und das es wiederverwenden kann.
ClickUp macht all dies möglich, indem es Ihnen einen einzigen Workspace für die Planung, Zusammenarbeit und das Rollout-Management Ihrer KI-Initiativen bietet. Warum also warten? Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an – es ist kostenlos!
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
watsonx.ai ist das KI-Studio zum Erstellen von Modellen, watsonx.data ist der Datenspeicher für den Zugriff auf Unternehmensdaten und watsonx.governance bietet Tools für das KI-Lebenszyklusmanagement und die Compliance. Zusammen bilden sie die komplette watsonx-Plattform.
watsonx bietet vorgefertigte Infrastruktur, Basismodelle und Governance-tools, die die Bereitstellung beschleunigen, ist jedoch weniger anpassbar als vollständig benutzerdefinierte Lösungen, die von Grund auf auf Open-Source-Frameworks aufgebaut sind.
watsonx bietet APIs und SDKs für die Integration mit externen Systemen, verfügt jedoch nicht über native Projektmanagement-Funktionen. Daher verwenden Teams in der Regel ergänzende Tools wie ClickUp, um KI-Projekte zu verwalten und die Arbeit zu koordinieren.
Die effektive Nutzung erfordert Kenntnisse in den Bereichen Data Engineering, ML/AI und DevOps, obwohl die No-Code-Tools die Hürden für einfachere Anwendungsfälle wie die Entwicklung von KI-Assistenten senken können. /