Om du söker efter IBM Watsonx är du förmodligen inte ute efter ännu ett peptalk om att ”AI är framtiden”. Du är ute efter praktiska tips: hur man bygger en modell, implementerar den på ett säkert sätt, styr den på rätt sätt och håller den igång i verkligheten – utan att ditt initiativ fastnar i ett ändlöst pilotläge.
Och du är inte ensam. IBM:s forskning visar att nästan 40 % av AI-projekten som initierades mellan 2023 och 2025 fortfarande inte har kommit längre än pilotprojekt. Det beror inte på att tekniken misslyckas, utan på att teamen har svårt att samordna det mänskliga projektarbetet kring modellutvecklingen.
Team fastnar i hanteringen av godkännanden, dokumentation, datatillgång och riskkontroller. Och det är precis det som den här guiden hjälper dig att lösa.
Vi visar dig hur du använder IBM Watsonx för AI-initiativ i företag. Du lär dig också hur du hanterar projektkoordinering, dokumentation och tvärfunktionella arbetsflöden som avgör om ditt AI-initiativ lyckas eller strandar.
Vad är IBM Watsonx?
IBM Watsonx är en AI- och dataplattform i företagsklass som är utformad för att hjälpa organisationer att bygga, distribuera och styra AI-modeller i stor skala. Det är inte ett enskilt verktyg utan en integrerad plattform som kombinerar fyra kärnkomponenter: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data och Watsonx. Governance.
Varför använda IBM Watsonx?
Till skillnad från äldre IBM Watson-produkter är watsonx specialbyggt för den generativa AI-eran. Det fokuserar på att göra grundläggande modeller och stora språkmodeller (LLM) tillgängliga för företag. Gartner förutspår att mer än 80 % av företagen kommer att ha implementerat Gen-AI-applikationer senast 2026.
watsonx ger dig också flexibilitet när det gäller modeller. Det stöder IBMs Granite-modeller och ett bibliotek med alternativ från tredje part, så att du kan välja det som passar din användningsfall och riskprofil. Och om du behöver att modellen ska prestera bättre för din domän kan du använda tekniker som prompt tuning för att anpassa den snabbare, utan att behöva bygga om den från grunden.
Kärnkomponenter i IBM Watsonx-plattformen
Företagsteam slösar massor av tid på att ”utvärdera AI-plattformar” utan att veta vad de egentligen innehåller. Det leder till felaktiga förväntningar och röriga lanseringar.
IBM Watsonx bygger på fyra grundpelare som är utformade för att fungera tillsammans och täcka hela AI-livscykeln från början till slut:
- watsonx. ai: Detta är AI-studion där ditt team kommer att träna, validera, finjustera och distribuera grundläggande modeller och maskininlärningsmodeller. Den innehåller ett promptlaboratorium för att experimentera med prompts, en finjusteringsstudio för att anpassa modeller och ett bibliotek med färdiga modeller som hjälper dig att komma igång.
- watsonx. orchestrate: Detta är det ”agentiska” lagret inuti watsonx, där AI inte bara svarar på frågor utan också vidtar åtgärder. Det låter dig använda förbyggda eller anpassade AI-agenter (byggda utan kod eller med pro-kod) som kan utföra verkliga uppgifter i dina verktyg och arbetsflöden. Du kan också köra multiagent-orkestrering, där olika agenter samarbetar.
- watsonx. data: Detta är en datalagring som bygger på en lakehouse-arkitektur, som kombinerar fördelarna med datalager och datalager. Den hanterar datavirtualisering, erbjuder vektorlagringsfunktioner för generativ AI och ansluter till dina företagsdata oavsett var de finns.
- watsonx. governance: Detta är verktygslådan för att hantera AI-livscykeln med förtroende och transparens. Den erbjuder funktioner för att spåra datahärkomst, upptäcka modellbias, övervaka efterlevnad och automatiskt genomdriva policyer.
📚 Läs också: Generativ AI kontra prediktiv AI
Användningsfall för företags-AI för IBM Watsonx
Om du investerar i kraftfulla AI-plattformar utan att identifiera tydliga användningsfall kommer du bara att få dyra pilotprojekt som aldrig når produktionsstadiet eller levererar verkligt affärsvärde.
För att ge dig lite sammanhang: Endast 5 % av organisationerna har lyckats skala upp 70 % eller mer av sina Gen-AI-pilotprojekt.
Det är inte konstigt att detta leder till slöseri med resurser och skepticism hos intressenterna om värdet av AI.
Lösningen är dock enkel. Istället för att förlora dig i tekniska möjligheter, fokusera på praktiska, produktionsklara användningsfall som löser verkliga affärsproblem. Här är några exempel som kan inspirera dig:
- Automatisering av kundsupport: Skapa AI-assistenter som hanterar rutinmässiga kundförfrågningar genom att hämta svar direkt från ditt företags kunskapsbaser med hjälp av RAG (retrieval-augmented generation).
- Dokumentintelligens: Extrahera automatiskt viktiga insikter och data från ostrukturerade dokument som kontrakt, rapporter och fakturor i en skala som skulle vara omöjlig för mänskliga team.
- Kodgenerering och modernisering: Påskynda arbetsflöden för mjukvaruutveckling och effektivisera tekniken genom att använda AI för att generera ny kod, förklara befintlig kod eller modernisera äldre applikationer.
- Kunskapssökning: Ge medarbetarna möjlighet att snabbt hitta svar genom att skapa en sökfunktion på arbetsplatsen som spänner över alla företagets isolerade datakällor.
- Efterfrågeprognoser: Tillämpa AI-modeller på dina historiska data för att mer exakt förutsäga lagerbehov, resursallokering och framtida marknadstrender.
- Sammanfattning av samtal: Skapa automatiska sammanfattningar och åtgärdspunkter från kundtjänstsamtal eller säljmöten, vilket sparar tid och säkerställer att inget faller mellan stolarna.
💡 Proffstips: Var och en av dessa användningsfall är ett komplext projekt som genererar sitt eget arbete – snabba ingenjörscykler, modelltestning och granskningar av intressenter.
När AI-utvecklingen sker i watsonx, men projektkoordinering, dokumentation och kommunikation är utspridd över andra verktyg, står du inför det fruktade problemet med Work Sprawl. Team slösar bort timmar på att söka efter information, växla mellan appar och upprepa uppdateringar på flera plattformar.
Eliminera arbetsflödet och håll ditt team samordnat genom att hantera allt ditt AI-projektarbete på ett ställe med ClickUps Converged Workspace. Det är en enda, säker plattform där projekt, dokument, konversationer och analyser samlas.
Så här kommer du igång med IBM Watsonx
Att komma igång med IBM Watsonx är inte så svårt som det kan verka vid första anblicken. Team fastnar ofta bara för att de saknar en tydlig implementeringsplan från installation till faktisk användning.
Vi har löst det åt dig med denna steg-för-steg-plan:
Steg 1: Konfigurera din watsonx-miljö
Först måste du tillhandahålla din watsonx-instans via IBM Cloud. Detta innebär att du måste skapa ett konto, konfigurera resursgrupper för dina projekt och konfigurera behörigheter för identitets- och åtkomsthantering (IAM).
Du kommer också att generera API-nycklar för programmatisk åtkomst och bör definiera användarroller tidigt. Fundera över vem som ska träna din organisations AI-modeller, vem som kan distribuera dem och vem som bara behöver se resultaten. Du kommer att vara glad när du slipper hantera säkerhetsproblem senare.
💡 Proffstips: Använd ett projektledningsarbetsområde för att spåra alla installationsaktiviteter. Skapa ClickUp-uppgifter för att tilldela ansvar för varje konfigurationssteg och använd ClickUp Docs för att dokumentera viktiga beslut, vilket skapar en levande dokumentation som blir ovärderlig för att introducera nya teammedlemmar.
Steg 2: Anslut dina företagsdatakällor
Därefter ansluter du watsonx. data till dina befintliga datakällor, oavsett om de finns i databaser, datalager eller molnlagring. Detta steg innefattar datapreparering, inklusive schemamappning (för att säkerställa att din datastruktur är kompatibel med watsonx) och körning av datakvalitetskontroller. Du identifierar också vilka data som faktiskt är relevanta för dina AI-modeller.
För användningsfall som AI-driven kunskapssökning måste du förbereda dina dokument för RAG (Retrieval-Augmented Generation). Detta innebär:
- Chunking: Dela upp stora dokument i mindre, sökbara segment
- Inbäddning: Skapa numeriska representationer av dessa bitar som AI-modeller kan förstå och jämföra.
Denna datakopplingsfas är ofta den längsta och mest utmanande delen av ett AI-projekt. Varför? Eftersom företagsdata är notoriskt röriga och uppdelade i silos mellan olika avdelningar. För att sammanföra allt krävs samordning mellan dataingenjörer, säkerhetsteam och företagsägare.
📮ClickUp Insight: Endast 39 % av våra undersökningsdeltagare uppger att deras filer, anteckningar och dokument är fullständigt organiserade.
För alla andra lagras information ofta på olika platser: en chattapp, e-post, en hårddisk och datahanteringsverktyg. Den mentala ansträngningen att komma ihåg var något finns kan vara lika utmattande som själva uppgiften.
Enterprise Search i ClickUp ger dig en enda sökfält som gör att du kan komma åt uppgifter, dokument och konversationer från en enda ingångspunkt. Behöver du specifik information? Fråga ClickUp Brain, så samlar det snabbt ihop de mest relevanta detaljerna. Istället för att rekonstruera sammanhanget från minnet kan människor återgå till arbetet med klarhet och momentum intakt.
Steg 3: Träna och distribuera dina AI-modeller
När dina data är anslutna kan du börja träna dina modeller. Det finns flera alternativ för detta, alla med olika nivåer av arbetsinsats och kostnad.
Du kan:
- Använd förtränade grundmodeller som de är
- Finjustera en befintlig modell med dina egna data för att specialisera den, eller
- Tränar en anpassad modell från grunden för mycket specifika behov.
Ett enklare alternativ är prompt tuning, där du justerar modellens beteende genom noggrant utformade instruktioner utan att behöva genomföra en fullständig omskolning.
När du har en modell kan du börja implementeringen. Processen ser ut så här:
- Testa modellen i en utvecklingsmiljö
- Validering i en testmiljö
- Implementering i produktion
Du kommer också att konfigurera inferensändpunkter, som är de åtkomstpunkter som dina applikationer kommer att använda för att få svar från modellen.
Kom ihåg att modellträning är en iterativ cykel av testning, utvärdering och justering. Det kan ta tid, men det ger en otroligt hög avkastning om det görs rätt!
Om du är nyfiken på att bygga din egen AI-assistent med ett liknande arbetsflöde, kolla in den här förklarande videon:
💡 Proffstips: Om ditt mål är att analysera projektdata (inte bygga en anpassad AI-infrastruktur) behöver du inte träna eller distribuera en modell alls. Med ClickUp Brain kan du ställa frågor på vanlig engelska om det arbete som redan finns i ditt arbetsområde – uppgifter, tidslinjer, ansvariga, uppskattningar, spårad tid och dokument – och få svar direkt, direkt i ditt arbetsflöde.
Till exempel: ”Vilka uppgifter är mest benägna att missa sina deadlines i denna sprint?” eller ”Var underskattar vi konsekvent arbetsbelastningen?”
Steg 4: Integrera watsonx med dina befintliga arbetsflöden
Du vet det lika väl som vi: En AI-modell som står isolerad ger inget affärsvärde; du måste integrera den i ditt teams arbetsflöden.
Watsonx erbjuder olika sätt att göra detta, inklusive REST API:er, mjukvaruutvecklingskit (SDK) för språk som Python och Node.js, samt webhooks för händelsestyrda automatiseringar.
Överväg också CI/CD (kontinuerlig integration/kontinuerlig distribution) för dina AI-modeller för att automatisera uppdateringar och återställningar när problem uppstår.
Så integrerar du AI i produkter, interna verktyg eller automatiseringar som teamen faktiskt använder.
Viktiga funktioner i IBM Watsonx för företagsteam
Känner du dig överväldigad av allt som watsonx har att erbjuda?
Vi rekommenderar att du börjar med dessa viktiga företagsfunktioner: ✨
- Promptmallar och katalog: Spara och dela effektiva prompts inom hela organisationen, så att teamen inte hela tiden behöver uppfinna hjulet på nytt.
- Skyddsåtgärder: Konfigurera säkerhetsfilter och utdatabegränsningar för att förhindra att AI genererar olämpliga, varumärkesfrämmande eller skadliga svar.
- Utvärderingar: Mät modellernas noggrannhet, relevans och säkerhet innan du implementerar dem i produktionen.
- Assistentbyggare: Skapa anpassade AI-assistenter för specifika uppgifter utan att behöva djup teknisk expertis.
- Tillgång till flera modeller: Välj mellan en rad olika modeller, inklusive IBM:s Granite-serie och öppen källkodsmodeller som Meta:s Llama, för att hitta den som passar bäst för ditt användningsfall.
- Agentfunktioner: Skapa AI-agenter som kan vidta åtgärder och automatisera uppgifter, inte bara generera text.
Om du upplever att införandet av funktioner går trögt under de första dagarna av implementeringen kan det bero på ett processproblem snarare än ett fel i Watsonx.
En promptkatalog fungerar till exempel bara om det finns ett enkelt arbetsflöde bakom den: vem som kan skicka in prompts, vem som granskar dem, hur en "godkänd" prompt ser ut och var teamen förväntas hämta prompts från dag till dag. Detsamma gäller för utvärderingar och skyddsåtgärder – om de är valfria eller otydliga kommer människor att kringgå dem för att "gå snabbare framåt", och du kommer att få inkonsekventa resultat (och huvudvärk när det gäller styrning).
Den goda nyheten? Det mesta av detta är lätt att åtgärda med fastställda ägarförhållanden, tydliga kontrollpunkter och gemensamma standarder innan du skalar upp användningen.
Datastyrning och säkerhet i IBM Watsonx
Om du någonsin har försökt genomföra ett AI-projekt inom ett verkligt företag vet du hur det går: modellen fungerar, demonstrationen går bra... och sedan kommer säkerhetsavdelningen in med frågor som stoppar allt.
Vilka data tränas den på? Var lagras den? Vem har tillgång till den? Kan den läcka kundinformation? Vad händer om den hallucinerar?
Och om du inte har tydliga svar (och dokumentation) går projektet inte framåt – det fastnar i ”säkerhetsgranskningens” limbo medan juridik-, risk- och IT-avdelningarna diskuterar i oändlighet, vilket försenar implementeringen.
Watsonx. governance-komponenten är utformad för att lösa detta problem genom att tillhandahålla verktyg för AI-efterlevnad och riskhantering.
- Datahärkomst: Spåra exakt varifrån dina data kommer och hur de har transformerats genom hela AI-pipeline.
- Åtkomstkontroll: Använd rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC) och attributbaserad åtkomstkontroll (ABAC) för att exakt definiera vem som har åtkomst till vilka modeller och data.
- Revisionsspår: För en fullständig, oföränderlig logg över all modellträning, distribution och inferensaktiviteter för rapportering av efterlevnad.
- Detektering av partiskhet: Använd inbyggda verktyg för att identifiera och minska potentiell partiskhet i modellens resultat innan de når kunden.
- Policygenomförande: Ställ in automatiska skyddsmekanismer som förhindrar att AI beter sig på ett icke-kompatibelt sätt.
Dessa funktioner stöder viktiga efterlevnadsramverk som GDPR, HIPAA och SOC 2.
💡 Proffstips: Styrning handlar inte bara om verktyg, utan också om processer och dokumentation.
Skapa en enda källa till sanning och ett transparent, granskningsbart spår som tillfredsställer även de mest försiktiga säkerhetsteamen genom att samla all din styrningsdokumentation i ClickUp Docs och spåra efterlevnadsgranskningar och godkännanden med ClickUp Tasks.
📮 ClickUp Insight: 88 % av våra undersökningsdeltagare använder AI för sina personliga uppgifter, men över 50 % drar sig för att använda det på jobbet. De tre största hindren? Brist på sömlös integration, kunskapsluckor eller säkerhetsproblem.
Men vad händer om AI är inbyggt i din arbetsyta och redan är säkert? ClickUp Brain, ClickUps inbyggda AI-assistent, gör detta till verklighet. Den förstår kommandon i klartext och löser alla tre problem med AI-implementering samtidigt som den kopplar samman din chatt, dina uppgifter, dokument och kunskap i hela arbetsytan. Hitta svar och insikter med ett enda klick!
📮 ClickUp Insight: 88 % av våra undersökningsdeltagare använder AI för sina personliga uppgifter, men över 50 % drar sig för att använda det på jobbet. De tre största hindren? Brist på sömlös integration, kunskapsluckor eller säkerhetsproblem.
Men vad händer om AI är inbyggt i din arbetsyta och redan är säkert? ClickUp Brain, ClickUps inbyggda AI-assistent, gör detta till verklighet. Den förstår kommandon i klartext och löser alla tre problem med AI-implementering samtidigt som den kopplar samman din chatt, dina uppgifter, dokument och kunskap i hela arbetsytan. Hitta svar och insikter med ett enda klick!
Hur du integrerar IBM Watsonx med din teknikstack
AI-plattformar blir snabbt isolerade silos om de inte ansluts till de verktyg som ditt team redan använder. Detta tvingar människor att manuellt överföra information mellan system, vilket är långsamt, felbenäget och förlorar den värdefulla kontexten som gör AI användbar i första hand.
Watsonx kan integreras på både infrastruktur- och applikationsnivå.
Infrastrukturanslutning:
- Molnanslutning: Använd tjänster som AWS PrivateLink eller VPC-peering för säkra anslutningar till din befintliga molninfrastruktur.
- Containerplattformar: Distribuera på plattformar som OpenShift för hybridmolnmiljöer.
- Dataplattformar: Använd inbyggda anslutningar för att länka till datalager som Snowflake och Databricks.
- Streaming: Integrera med verktyg som Kafka för datapipelines i realtid.
Integrationer på applikationsnivå:
- CRM-system: Anslut till Salesforce för att bygga kundinriktade AI-applikationer.
- Servicehantering: Integrera med ServiceNow för att automatisera IT- och supportarbetsflöden.
- Anpassade applikationer: Använd REST API:er och SDK:er för att bygga in AI i din egen proprietära programvara.
En framgångsrik integration kräver tydliga ansvarsfördelningar. Kom ihåg att definiera vem som ansvarar för att upprätthålla anslutningen, övervaka fel och hantera uppdateringar.
Bästa praxis för användning av IBM Watsonx i AI-projekt inom företag
Om du har blivit bränd av generiska råd tidigare, så kan vi hjälpa dig. Här är några praktiska bästa praxis som faktiskt fungerar för AI-projekt i företag. 🛠️
- Börja med prompt engineering innan du finjusterar: Du kan lösa de flesta användningsfall med väl utformade prompts. Spara tid och kostnader för finjustering till när du har uttömt alla möjligheter till promptoptimering.
- Implementera HITL-arbetsflöden (Human-in-the-Loop): Bygg in manuella granskningssteg i dina AI-resultat, särskilt för kundorienterade eller riskfyllda applikationer där ett fel kan bli kostsamt.
- Utforma skyddsåtgärder i ett tidigt skede: Vänta inte tills du är i produktion med att tänka på säkerhet. Bygg in begränsningar och säkerhetsfilter i din utvecklingsprocess från början.
- Skapa utvärderingsramverk före implementering: Definiera vad som är ”bra” för just ditt användningsfall och skapa ett konsekvent ramverk för att mäta modellens prestanda mot detta.
- Planera för övervakning och driftdetektering: En modells prestanda försämras naturligt med tiden i takt med att världen förändras. Bygg in observabilitet i din AI-infrastruktur för att upptäcka denna ”drift” i ett tidigt skede.
- Dokumentera allt: För detaljerade register över promptversioner, modellkonfigurationer och utvärderingsresultat. Ditt framtida jag kommer att tacka dig.
Begränsningar vid användning av IBM Watsonx för företags-AI
Innan du lägger flera månader av ditt teams tid på att implementera watsonx är det viktigt att göra en ärlig bedömning av var plattformen kan ha brister.
- Inlärningskurva: watsonx är en kraftfull, komplex plattform som kräver betydande teknisk expertis för att kunna användas effektivt. Det är inte en plug-and-play-lösning för icke-tekniska team.
- Beroende av IBM:s ekosystem: Watsonx kan integreras med verktyg från tredje part, men fungerar bäst inom IBM:s bredare ekosystem, inklusive IBM Cloud och Red Hat OpenShift.
- Kostnadskomplexitet: Liksom de flesta AI-plattformar för företag har watsonx flera kostnadskomponenter, inklusive databehandling, lagring, API-anrop och supportnivåer, vilket kan göra budgeteringen svår.
- Driftskostnader: Att hantera AI-modeller i produktion är inte en engångsuppgift. Det kräver dedikerade resurser för kontinuerlig övervakning, underhåll och uppdateringar.
- Projektledningsgap: watsonx är utformat för modellutveckling och styrning, men innehåller inga inbyggda funktioner för projektledning, uppgiftsuppföljning eller teamsamarbete.
💡 Proffstips: Dessa begränsningar är inte unika för watsonx, utan gäller nästan alla AI-plattformar för företag. Samla din AI-projektledning, dokumentation och teamkommunikation på ett ställe för att fylla den operativa luckan med ClickUp, medan watsonx hanterar de tekniska aspekterna av AI.
Alternativ till IBM Watsonx för AI-projekt inom företag
watsonx är fantastiskt, men det är inte det enda verktyget för att bygga och skala en AI-först-organisation.
Här är några av de viktigaste alternativen till watsonx för AI i företag:
| Plattform | Bäst för | Viktig differentierande faktor | Överväganden |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Företag med befintlig IBM-infrastruktur | Integrerad styrning och stöd för hybridmoln | Brantare inlärningskurva |
| AWS Bedrock | AWS-inbyggda organisationer | Brett modellutbud och djup AWS-integration | Risk för leverantörsberoende av AWS |
| Google Vertex AI | Datatunga organisationer | Starka MLOps-funktioner och BigQuery-integration | Beroende av Google Cloud-ekosystemet |
| Microsoft Azure AI | Organisationer i Microsofts ekosystem | Stark Copilot- och Office 365-anslutning | En Azure-centrerad arkitektur |
| OpenAI API | Startups och team som fokuserar på snabb prototyputveckling | Få tillgång till avancerade modeller via ett enkelt API. | Begränsade inbyggda styrningsfunktioner |
I slutändan beror valet av rätt plattform ofta på ditt företags befintliga infrastrukturinvesteringar och ditt teams tekniska expertis.
Vi rekommenderar att du gör oberoende efterforskningar och tar dig tid. Testa några realistiska användningsfall. Testa integrationer och styrningskrav tidigt och se till att plattformen passar din verksamhetsmodell (inte bara din demo).
Skala upp ditt AI-arbetsflöde, inte bara din modell
watsonx kan ge dig den tekniska grunden för att bygga och styra företags-AI – men resultaten beror på vad som händer runt det. Det är nästan omöjligt att ha en ”perfekt” modell. Fokusera istället på ett användningsfall med stor påverkan, se till att data och godkännanden är klara i god tid och bygg en repeterbar väg från experiment till produktion.
Om det finns en sak att ta med sig är det detta: AI kan bara skalas upp om genomförandet också kan skalas upp. Tydligt ägarskap, revisionsklar dokumentation och tät tvärfunktionell samordning är det som förvandlar ett fungerande pilotprojekt till något som företaget kan lita på och återanvända.
ClickUp gör allt detta möjligt genom att ge dig en enda arbetsyta för planering, samarbete och lanseringshantering kring dina AI-initiativ. Så varför vänta? Registrera dig för ClickUp idag – det är gratis!
Vanliga frågor (FAQ)
watsonx. ai är AI-studion för att bygga modeller, watsonx. data är datalagret för åtkomst till företagsdata och watsonx. governance tillhandahåller verktyg för AI-livscykelhantering och efterlevnad, som tillsammans bildar den kompletta watsonx-plattformen.
watsonx tillhandahåller färdigbyggd infrastruktur, grundläggande modeller och styrningsverktyg som påskyndar implementeringen, men är mindre anpassningsbar än helt skräddarsydda lösningar som byggts från grunden på open source-ramverk.
watsonx erbjuder API:er och SDK:er för integration med externa system, men saknar inbyggda projektledningsfunktioner, så teamen använder vanligtvis kompletterande verktyg som ClickUp för att hantera AI-projekt och samordna arbetet.
Effektiv användning kräver kunskaper inom dataengineering, ML/AI och DevOps, även om dess kodfria verktyg kan sänka tröskeln för enklare användningsfall som att bygga AI-assistenter. /