Als u op zoek bent naar IBM Watsonx, bent u waarschijnlijk niet op zoek naar nog een peptalk over 'AI is de toekomst'. U bent op zoek naar praktische informatie: hoe u een model bouwt, veilig implementeert, goed beheert en in de praktijk laat werken, zonder dat uw initiatief vastloopt in een eindeloze pilotfase.
En u bent niet de enige. Uit onderzoek van IBM blijkt dat bijna 40% van de AI-projecten die tussen 2023 en 2025 zijn gestart, nog steeds niet verder zijn gekomen dan pilots. Dat komt niet doordat de technologie faalt, maar omdat teams moeite hebben om het menselijke projectwerk rond modelontwikkeling te coördineren.
Teams lopen vast bij het beheren van goedkeuringen, documentatie, gegevenstoegang en risicobeheersing. En dat is precies wat deze gids u helpt oplossen.
We laten u zien hoe u IBM Watsonx kunt gebruiken voor AI-initiatieven binnen uw onderneming. U leert ook hoe u de projectcoördinatie, documentatie en cross-functionele werkstroom kunt beheren die uiteindelijk bepalen of uw AI-initiatief slaagt of vastloopt.
Wat is IBM Watsonx?
IBM Watsonx is een AI- en dataplatform op ondernemingsniveau dat is ontworpen om organisaties te helpen bij het bouwen, implementeren en beheren van AI-modellen op grote schaal. Het is geen afzonderlijke tool, maar een geïntegreerd platform dat vier kerncomponenten combineert: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data en Watsonx. Governance.
Waarom IBM Watsonx gebruiken?
In tegenstelling tot verouderde IBM Watson-producten is watsonx speciaal ontwikkeld voor het generatieve AI-tijdperk. Het richt zich op het toegankelijk maken van basismodellen en grote taalmodelcapaciteiten (LLM) voor ondernemingen. Gartner voorspelt dat meer dan 80% van de ondernemingen tegen 2026 Gen-AI-toepassingen zal hebben geïmplementeerd.
watsonx biedt u ook flexibiliteit op het gebied van modellen. Het ondersteunt IBM's Granite-modellen en een bibliotheek met opties van derden, zodat u kunt kiezen wat past bij uw gebruikssituatie en risicoprofiel. En als u het model beter wilt laten presteren voor uw domein, kunt u technieken zoals prompt tuning gebruiken om het sneller aan te passen, zonder dat u het helemaal opnieuw hoeft op te bouwen.
Kerncomponenten van het IBM Watsonx-platform
Ondernemingen verspillen veel tijd aan het evalueren van AI-platforms zonder te weten wat er daadwerkelijk in zit. Zo kom je terecht in een situatie met verkeerde verwachtingen en rommelige implementaties.
IBM Watsonx is gebaseerd op vier pijlers, die zijn ontworpen om samen te werken en de volledige AI-levenscyclus van begin tot eind te bestrijken:
- watsonx. ai: Dit is de AI-studio waar uw team basis- en machine learning-modellen kan trainen, valideren, afstemmen en implementeren. Het omvat een promptlab om te experimenteren met prompts, een afstemmingsstudio om modellen aan te passen en een bibliotheek met vooraf gebouwde modellen om u op weg te helpen.
- watsonx. orchestrate: Dit is de 'agentic'-laag binnen watsonx, waar AI niet alleen vragen beantwoordt, maar ook actie onderneemt. Hiermee kunt u vooraf gebouwde of aangepaste AI-agents (gebouwd met no-code of pro-code) gebruiken die echte taken kunnen voltooien in uw tools en werkstroom. U kunt ook multi-agent-orkestratie uitvoeren, waarbij verschillende agents samenwerken.
- watsonx. data: Dit is een gegevensopslagplaats die is gebouwd op een lakehouse-architectuur, die de voordelen van datameren en datawarehouses combineert. Het verzorgt gegevensvirtualisatie, biedt vectoropslagmogelijkheden voor generatieve AI en maakt verbinding met de gegevens van uw onderneming, waar deze zich ook bevinden.
- watsonx. governance: Dit is de toolkit voor het beheren van de AI-levenscyclus met vertrouwen en transparantie. Het biedt functies voor het bijhouden van gegevensherkomst, het detecteren van modelbias, het bewaken van naleving en het automatisch handhaven van beleid.
📚 Lees ook: Generatieve AI versus voorspellende AI
Enterprise AI-gebruiksscenario's voor IBM Watsonx
Als u investeert in krachtige AI-platforms zonder duidelijke use cases te identificeren, eindigt u met dure pilotprojecten die nooit in productie gaan of echte waarde voor het bedrijf opleveren.
Om u wat context te geven: slechts 5% van de organisaties heeft succes gehad met het opschalen van 70% of meer van hun Gen-AI-pilots.
Geen wonder dat dit leidt tot verspilling van middelen en scepsis bij belanghebbenden over de waarde van AI.
De oplossing is echter eenvoudig. In plaats van u te verliezen in technische mogelijkheden, kunt u zich beter richten op praktische, productieklaar gebruiksscenario's die echte zakelijke problemen oplossen. Hier zijn enkele voorbeelden om u op weg te helpen:
- Automatisering van de klantenservice: bouw AI-assistenten die routinematige vragen van klanten afhandelen door antwoorden rechtstreeks uit de kennisbanken van uw bedrijf te halen met behulp van retrieval-augmented generation (RAG).
- Documentintelligentie: haal automatisch belangrijke inzichten en gegevens uit ongestructureerde documenten zoals contracten, rapporten en facturen op een schaal die voor menselijke teams onmogelijk zou zijn.
- Codegeneratie en modernisering: Versnel softwareontwikkelingswerkstroomen en verhoog de efficiëntie van engineering door AI te gebruiken om nieuwe code te genereren, bestaande code uit te leggen of verouderde applicaties te moderniseren.
- Kennis zoeken: Stel medewerkers in staat om snel antwoorden te vinden door een zoekfunctie voor de werkplek te creëren die alle gescheiden databronnen van uw bedrijf omvat.
- Vraagvoorspelling: pas AI-modellen toe op uw historische gegevens om de voorraadbehoeften, de toewijzing van middelen en toekomstige markttrends nauwkeuriger te voorspellen.
- Samenvatting van gesprekken: genereer automatische samenvattingen en actiepunten op basis van klantenservicegesprekken of verkoopvergaderingen, waardoor u tijd bespaart en ervoor zorgt dat niets over het hoofd wordt gezien.
💡 Pro-tip: elk van deze use cases is een complex project dat zijn eigen werk met zich meebrengt: snelle engineeringcyclusen, modeltests en beoordelingen door belanghebbenden.
Wanneer AI-ontwikkeling plaatsvindt in Watsonx, maar projectcoördinatie, documentatie en communicatie verspreid zijn over andere tools, krijgt u te maken met het gevreesde probleem van werkversnippering. Teams verspillen uren aan het zoeken naar informatie, het schakelen tussen apps en het herhalen van updates op meerdere platforms.
Elimineer werkversnippering en houd uw team op één lijn door al uw AI-projectwerk op één plek te beheren met ClickUp's Converged Workspace. Het is een enkel, veilig platform waar projecten, documenten, gesprekken en analyses samen komen.
Aan de slag met IBM Watsonx
Aan de slag gaan met IBM Watsonx is niet zo moeilijk als het in eerste instantie lijkt. Teams lopen vaak vast omdat ze geen duidelijk implementatieplan hebben, van installatie tot daadwerkelijk gebruik.
We hebben dat voor u opgelost met deze stapsgewijze routekaart:
Stap 1: Uw watsonx-omgeving instellen
Eerst moet u uw watsonx-Instance via IBM Cloud inrichten. Hiervoor moet u een account aanmaken, resourcegroepen voor uw projecten instellen en IAM-toestemmingen (Identity and Access Management) configureren.
U genereert ook API-sleutels voor programmatische toegang en moet in een vroeg stadium gebruikersrollen definiëren. Bedenk wie de AI-modellen van uw organisatie moet trainen, wie ze kan implementeren en wie alleen de resultaten hoeft te bekijken. U zult blij zijn als u later geen hoofdpijn meer hoeft te hebben over veiligheid.
💡 Pro-tip: Gebruik een projectmanagementwerkruimte om alle activiteiten van de installatie bij te houden. Maak ClickUp-taken aan om verantwoordelijkheden toe te wijzen voor elke configuratiestap en gebruik ClickUp Docs om belangrijke beslissingen te documenteren, zodat u een levendig dossier creëert dat van onschatbare waarde is voor het inwerken van nieuwe teamleden.
Stap 2: Maak de verbinding met uw databronnen van de onderneming
Vervolgens maakt u een verbinding tussen watsonx. data en uw bestaande databronnen, of deze nu in databases, datameren of cloudopslagruimte staan. Deze stap omvat het voorbereiden van gegevens, waaronder het in kaart brengen van schema's (om ervoor te zorgen dat uw gegevensstructuur compatibel is met watsonx) en het uitvoeren van gegevenskwaliteitscontroles. U bepaalt ook welke gegevens daadwerkelijk relevant zijn voor uw AI-modellen.
Voor gebruiksscenario's zoals een door AI aangestuurde kenniszoekfunctie moet u uw documenten voorbereiden voor retrieval-augmented generation (RAG). Dit houdt het volgende in:
- Chunking: grote documenten opsplitsen in kleinere, doorzoekbare segmenten
- Embedding: het creëren van numerieke representaties van deze brokken die AI-modellen kunnen begrijpen en vergelijken.
Deze fase van gegevensverbinding is vaak het langste en meest uitdagende onderdeel van een AI-project. Waarom? Omdat bedrijfsgegevens notoir rommelig zijn en versnipperd over verschillende afdelingen. Om alles samen te brengen, is coördinatie nodig tussen data-engineers, teams voor veiligheid en bedrijfseigenaren.
📮ClickUp Insight: Slechts 39% van de respondenten van onze enquête zegt dat hun bestanden, aantekeningen en documenten volledig georganiseerd zijn.
Voor alle anderen wordt informatie vaak op verschillende plaatsen opgeslagen: een chat-app, e-mail, een schijf en tools voor gegevensbeheer. De mentale inspanning om te onthouden waar iets zich bevindt, kan net zo vermoeiend zijn als de Taak zelf.
Enterprise Search in ClickUp biedt u één zoekbalk waarmee u vanuit één toegangspunt toegang hebt tot taken, documenten en gesprekken. Hebt u specifieke inzichten nodig? Vraag het aan ClickUp Brain en het zal snel de meest relevante details verzamelen. In plaats van de context uit het geheugen te reconstrueren, kunnen mensen het werk met helderheid en intact momentum opnieuw oppakken.
Stap 3: Train en implementeer uw AI-modellen
Zodra de verbinding met uw gegevens is gelegd, kunt u beginnen met het trainen van uw modellen. Hiervoor hebt u verschillende opties, die elk verschillende inspanningen en kosten met zich meebrengen.
U kunt:
- Gebruik vooraf getrainde basismodellen zoals ze zijn.
- Verfijn een bestaand model met uw eigen gegevens om het te specialiseren, of
- Train een aangepast model vanaf nul voor zeer specifieke behoeften.
Een lichter alternatief is prompt tuning, waarbij u het gedrag van een model aanpast door middel van zorgvuldig opgestelde instructies, zonder dat een volledige hertraining nodig is.
Zodra u een model hebt, kunt u beginnen met de implementatie. Het proces ziet er als volgt uit:
- Het model testen in een ontwikkelomgeving
- Valideren in een stagingomgeving
- Implementatie in productie
U gaat ook inferentie-eindpunten configureren, dit zijn de toegangspunten die uw applicaties gebruiken om reacties van het model te krijgen.
Onthoud dat modeltraining een iteratieve cyclus is van testen, evalueren en aanpassen. Het kan even duren, maar als het goed wordt gedaan, levert het een verbluffend hoog rendement op!
Als u nieuwsgierig bent naar het bouwen van uw eigen AI-assistent met behulp van een vergelijkbare werkstroom, bekijk dan deze video-uitleg:
💡 Pro-tip: Als uw doel is om projectgegevens te analyseren (en niet om een aangepaste AI-infrastructuur te bouwen), hoeft u helemaal geen model te trainen of te implementeren. Met ClickUp Brain kunt u in gewoon Engels vragen stellen over het werk dat al in uw werkruimte staat – taken, tijdlijnen, toegewezen personen, schattingen, tijdsregistratie en documenten – en krijgt u direct antwoorden, rechtstreeks in uw werkstroom.
Bijvoorbeeld: "Welke taken zullen deze Sprint waarschijnlijk hun deadlines niet halen?" of "Waar onderschatten we consequent het werk?"
Stap 4: Integreer watsonx met uw bestaande werkstroom
U weet het net zo goed als wij: een AI-model dat op zichzelf staat, biedt geen zakelijke waarde; u moet het integreren in de werkstroom van uw team.
Watsonx biedt verschillende manieren om dit te doen, waaronder REST API's, softwareontwikkelingskits (SDK's) voor talen zoals Python en Node.js, en webhooks voor gebeurtenisgestuurde automatiseringen.
Overweeg ook CI/CD (continue integratie/continue implementatie) voor uw AI-modellen om updates en rollbacks te automatiseren wanneer zich problemen voordoen.
Zo integreert u AI in producten, interne tools of automatiseringen die teams daadwerkelijk gebruiken.
Belangrijkste functies van IBM Watsonx voor Enterprise-teams
Voelt u zich geïntimideerd door alles wat Watsonx te bieden heeft?
We raden u aan om te beginnen met deze belangrijke functies van de onderneming: ✨
- Prompt-sjablonen en catalogus: sla effectieve prompts op en deel ze binnen uw organisatie, zodat teams niet steeds opnieuw het wiel hoeven uit te vinden.
- Beveiligingsmaatregelen: Configureer veiligheidsfilters en uitvoerbeperkingen om te voorkomen dat de AI ongepaste, merkvreemde of schadelijke reacties genereert.
- Evaluaties: Meet de nauwkeurigheid, relevantie en veiligheid van modellen voordat u ze in productie neemt.
- Assistent-bouwer: creëer aangepaste AI-assistenten voor specifieke taken zonder dat u daarvoor diepgaande technische expertise nodig hebt.
- Toegang tot meerdere modellen: kies uit een verscheidenheid aan modellen, waaronder de Granite-serie van IBM en open-source modellen zoals Meta's Llama, om het model te vinden dat het beste bij uw gebruikssituatie past.
- Agentmogelijkheden: bouw AI-agenten die acties kunnen ondernemen en taken kunnen automatiseren, en niet alleen tekst kunnen genereren.
Als u merkt dat de acceptatie van functies in de eerste dagen van de implementatie stagneert, kan dit een procesprobleem zijn in plaats van een storing van Watsonx zelf.
Een promptcatalogus werkt bijvoorbeeld alleen als er een eenvoudige werkstroom achter zit: wie kan prompts indienen, wie beoordeelt ze, hoe ziet 'goedgekeurd' eruit en waar moeten teams dagelijks prompts vandaan halen? Hetzelfde geldt voor evaluaties en veiligheidsmaatregelen: als ze optioneel of onduidelijk zijn, zullen mensen ze omzeilen om 'sneller vooruit te komen', met inconsistente resultaten (en hoofdpijn op het gebied van governance) tot gevolg.
Het goede nieuws? Het meeste hiervan is eenvoudig op te lossen met vastgestelde verantwoordelijkheden, duidelijke controlepunten en gedeelde normen voordat u het gebruik opschaalt.
Databeheer en -veiligheid in IBM Watsonx
Als u ooit hebt geprobeerd een AI-project binnen een echte onderneming te realiseren, weet u hoe dit gaat: het model werkt, de demo wordt gepresenteerd... en dan komt de veiligheid met vragen die alles tot stilstand brengen.
Op welke gegevens is het getraind? Waar wordt het opgeslagen? Wie heeft er toegang toe? Kan het informatie lekken? Wat gebeurt er als het hallucineert?
En als u geen duidelijke antwoorden (en documentatie) hebt, komt het project niet vooruit – het blijft steken in het 'beveiligingsbeoordelingsvagevuur' terwijl juridische, risico- en IT-afdelingen twaalf rondes doorlopen, waardoor de implementatie wordt vertraagd.
De governancecomponent van watsonx is ontworpen om dit probleem op te lossen door tools te bieden voor AI-compliance en risicobeheer.
- Datastam: houd precies bij waar uw gegevens vandaan komen en hoe ze gedurende de hele AI-pijplijn zijn getransformeerd.
- Toegangscontrole: Gebruik op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC) en op attributen gebaseerde toegangscontrole (ABAC) om precies te definiëren wie toegang heeft tot welke modellen en gegevens.
- Audittrails: Houd een volledig, onveranderlijk logboek bij van alle modelopleidings-, implementatie- en inferentieactiviteiten voor rapportage over naleving.
- Detectie van vooringenomenheid: gebruik ingebouwde tools om mogelijke vooringenomenheid in de output van uw model te identificeren en te verminderen voordat deze de klant bereikt.
- Beleidsafdwinging: stel geautomatiseerde veiligheidsmaatregelen in die voorkomen dat de AI zich op een niet-conforme manier gedraagt.
Deze functies ondersteunen belangrijke compliancekaders zoals GDPR, HIPAA en SOC 2.
💡 Pro-tip: Governance gaat niet alleen over tools, maar ook over processen en documentatie.
Creëer één enkele bron van waarheid en een transparant, controleerbaar spoor dat zelfs de meest voorzichtige teams van veiligheid tevredenstelt door al uw governance-documentatie in ClickUp Docs op te slaan en nalevingsbeoordelingen en goedkeuringen bij te houden met ClickUp-taaken.
📮 ClickUp Insight: 88% van de respondenten in onze enquête gebruikt AI voor persoonlijke taken, maar meer dan 50% schuwt het gebruik ervan op het werk. De drie belangrijkste belemmeringen? Gebrek aan naadloze integratie, kennislacunes of bezorgdheid over de veiligheid.
Maar wat als AI in uw werkruimte is ingebouwd en al veilig is? ClickUp Brain, de ingebouwde AI-assistent van ClickUp, maakt dit mogelijk. Het begrijpt prompts in gewone taal en lost alle drie de zorgen over AI-implementatie op, terwijl het uw chat, taken, documenten en kennis in de hele werkruimte met elkaar verbindt. Vind antwoorden en inzichten met één enkele klik!
📮 ClickUp Insight: 88% van de respondenten in onze enquête gebruikt AI voor persoonlijke taken, maar meer dan 50% schuwt het gebruik ervan op het werk. De drie belangrijkste belemmeringen? Gebrek aan naadloze integratie, kennislacunes of bezorgdheid over de veiligheid.
Maar wat als AI in uw werkruimte is ingebouwd en al veilig is? ClickUp Brain, de ingebouwde AI-assistent van ClickUp, maakt dit mogelijk. Het begrijpt prompts in gewone taal en lost alle drie de zorgen over AI-implementatie op, terwijl het uw chat, taken, documenten en kennis in de hele werkruimte met elkaar verbindt. Vind antwoorden en inzichten met één enkele klik!
Hoe u IBM Watsonx kunt integreren in uw tech stack
AI-platforms worden al snel geïsoleerde silo's als ze geen verbinding hebben met de tools die uw team al gebruikt. Hierdoor moeten mensen informatie handmatig tussen systemen overzetten, wat traag en foutgevoelig is en waardoor de waardevolle context verloren gaat die AI in de eerste plaats zo nuttig maakt.
Watsonx kan zowel op infrastructuur- als op applicatieniveau worden geïntegreerd.
Infrastructuurverbinding:
- Cloudconnectiviteit: gebruik diensten zoals AWS PrivateLink of VPC-peering voor veilige verbindingen met uw bestaande cloudinfrastructuur.
- Containerplatforms: Implementeer op platforms zoals OpenShift voor hybride cloudomgevingen.
- Dataplatforms: gebruik native connectoren om te koppelen aan datawarehouses zoals Snowflake en Databricks.
- Streaming: integreer met tools zoals Kafka voor realtime datapijplijnen
Integraties op applicatieniveau:
- CRM-systemen: maak verbinding met Salesforce om klantgerichte AI-toepassingen te bouwen.
- Servicemanagement: integreer met ServiceNow om IT- en ondersteuningswerkstroomen te automatiseren.
- Aangepaste applicaties: gebruik REST API's en SDK's om AI in uw eigen software te integreren.
Een succesvolle integratie hangt af van duidelijke eigendommen. Vergeet niet te bepalen wie verantwoordelijk is voor het onderhouden van de verbinding, het monitoren op storingen en het afhandelen van updates.
Best practices voor het gebruik van IBM Watsonx in AI-projecten voor ondernemingen
Als u in het verleden teleurgesteld bent door algemeen advies, dan staan wij voor u klaar. Hier zijn enkele bruikbare best practices die echt werken voor AI-projecten voor ondernemingen. 🛠️
- Begin met prompt engineering voordat u gaat finetunen: u kunt de meeste use cases oplossen met goed opgestelde prompts. Bespaar tijd en kosten voor finetunen wanneer u de promptoptimalisatie hebt voltooid.
- Implementeer human-in-the-loop (HITL)-werkstroomen: bouw handmatige controle-stappen in uw AI-outputs in, vooral voor klantgerichte of risicovolle toepassingen waarbij een fout kostbaar kan zijn.
- Ontwerp vroegtijdig veiligheidsmaatregelen: wacht niet tot u in productie bent om na te denken over veiligheid. Bouw vanaf het begin beperkingen en veiligheidsfilters in uw ontwikkelingsproces in.
- Creëer evaluatiekaders vóór de implementatie: definieer wat 'goed' is voor uw specifieke gebruikssituatie en creëer een consistent kader om de prestaties van het model daaraan te toetsen.
- Plan voor monitoring en driftdetectie: De prestaties van een model zullen na verloop van tijd natuurlijk verslechteren naarmate de wereld verandert. Bouw observatievermogen in uw AI-infrastructuur in om deze 'drift' vroegtijdig op te merken.
- Documenteer alles: houd een gedetailleerd overzicht bij van promptversies, modelconfiguraties en evaluatieresultaten. Uw toekomstige zelf zal u dankbaar zijn.
Beperkingen van het gebruik van IBM Watsonx voor AI-initiatieven voor ondernemingen
Voordat u maanden van de tijd van uw team toewijst aan de implementatie van watsonx, is het belangrijk om eerlijk te beoordelen waar het platform mogelijk tekortschiet.
- Leercurve: watsonx is een krachtig, complex platform dat aanzienlijke technische expertise vereist om effectief te kunnen worden gebruikt. Het is geen plug-and-play-oplossing voor niet-technische teams.
- Afhankelijkheid van het IBM-ecosysteem: Hoewel watsonx kan worden geïntegreerd met tools van derden, werkt het het beste binnen het bredere IBM-ecosysteem, waaronder IBM Cloud en Red Hat OpenShift.
- Kostencomplexiteit: Net als de meeste AI-platforms voor ondernemingen heeft watsonx meerdere kostencomponenten, waaronder rekenkracht, opslagruimte, API-aanroepen en ondersteuningsniveaus, wat het opstellen van een begroting moeilijk kan maken.
- Operationele overhead: Het beheren van AI-modellen in productie is geen eenmalige taak. Het vereist speciale middelen voor voortdurende monitoring, onderhoud en updates.
- Tekortkoming op het gebied van projectmanagement: watsonx is ontworpen voor modelontwikkeling en governance, maar bevat geen ingebouwde functies voor projectmanagement, taakvolging of teamsamenwerking.
💡 Pro-tip: Deze limieten zijn niet uniek voor watsonx; ze gelden voor bijna alle AI-platforms voor ondernemingen. Breng uw AI-projectmanagement, documentatie en teamcommunicatie samen op één plek om de operationele kloof te dichten met ClickUp, terwijl watsonx de technische aspecten van AI afhandelt.
Alternatieven voor IBM Watsonx voor AI-projecten voor ondernemingen
watsonx is geweldig, maar het is niet de enige tool voor het opzetten en opschalen van een AI-first-organisatie.
Hieronder vindt u een overzicht van enkele belangrijke alternatieven voor Watsonx voor AI-toepassingen in ondernemingen:
| Platform | Het meest geschikt voor | Belangrijkste onderscheidende factor | Overweging |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Ondernemingen met bestaande IBM-infrastructuur | Geïntegreerd beheer en ondersteuning voor hybride cloud | Steilere leercurve |
| AWS Bedrock | AWS-native organisaties | Brede selectie van modellen en diepgaande AWS-integratie | Potentieel voor vendor lock-in bij AWS |
| Google Vertex AI | Organisaties die veel met data werken | Krachtige MLOps-mogelijkheden en BigQuery-integratie | Afhankelijkheid van het Google Cloud-ecosysteem |
| Microsoft Azure AI | Organisaties in het Microsoft-ecosysteem | Sterke verbinding met Copilot en Office 365 | Een Azure-gerichte architectuur |
| OpenAI API | Startups en teams die zich richten op snelle prototyping | Toegang tot geavanceerde modellen via een eenvoudige API | Beperkte ingebouwde governancefuncties |
Uiteindelijk hangt het juiste platform vaak af van de bestaande infrastructuurinvesteringen van uw bedrijf en de technische expertise van uw team.
We raden u aan om onafhankelijk onderzoek te doen en de tijd te nemen. Test een paar realistische use cases. Test integraties en governancevereisten vroeg en zorg ervoor dat het platform past bij uw bedrijfsmodel (niet alleen bij uw demo).
Schaal uw AI-werkstroom, niet alleen uw model
watsonx kan u de technische basis bieden om enterprise AI te bouwen en te beheren, maar de resultaten zijn afhankelijk van wat er rondom gebeurt. Het is bijna onmogelijk om een 'perfect' model te hebben. Concentreer u in plaats daarvan op één gebruiksscenario met grote impact, zorg dat u vroeg over de gegevens en goedkeuringen beschikt en bouw een herhaalbaar pad van experiment naar productie.
Als er één ding is dat u moet onthouden, dan is het dit: AI schaalt alleen als de uitvoering mee schaalt. Duidelijke eigendom, audit-ready documentatie en nauwe cross-functionele coördinatie zijn wat een werkend pilotproject verandert in iets waar het bedrijf op kan vertrouwen en dat het kan hergebruiken.
En ClickUp maakt dit allemaal mogelijk door u één werkruimte te bieden voor planning, samenwerking en implementatiebeheer rondom uw AI-initiatieven. Waarom zou u nog wachten? Meld u vandaag nog aan voor ClickUp – het is gratis!
Veelgestelde vragen (FAQ's)
watsonx. ai is de AI-studio voor het bouwen van modellen, watsonx. data is de gegevensopslagplaats voor toegang tot gegevens van ondernemingen en watsonx. governance biedt tools voor AI-levenscyclusbeheer en compliance, die samen het complete watsonx-platform vormen.
watsonx biedt vooraf gebouwde infrastructuur, basismodellen en governance-tools die de implementatie versnellen, maar het is minder aanpasbaar dan volledig aangepaste oplossingen die vanaf nul zijn gebouwd op open-source frameworks.
watsonx biedt API's en SDK's voor integratie met externe systemen, maar mist native projectmanagementfuncties, dus teams gebruiken doorgaans aanvullende tools zoals ClickUp om AI-projecten te beheren en het werk te coördineren.
Effectief gebruik vereist vaardigheden op het gebied van data-engineering, ML/AI en DevOps, hoewel de no-code tools de drempel voor eenvoudigere use cases, zoals het bouwen van AI-assistenten, kunnen verlagen. /