Von der ersten AI-Idee bis zum produktiven Einsatz
Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant – von ersten Experimenten und Proofs of Concept hin zu einem festen Bestandteil der Unternehmens-IT. Doch zwischen der ersten AI-Idee und dem produktiven Einsatz liegen zahlreiche Herausforderungen: Daten, Modelle, Infrastruktur, Skalierung, Sicherheit und Governance müssen zusammenspielen.
Dieses Whitepaper zeigt, wie Unternehmen mit Red Hat AI eine flexible und offene Grundlage für den produktiven Einsatz von AI schaffen können – von ersten Use Cases bis zum skalierbaren AI-Betrieb.
AI wird zur Plattformfrage
Ein leistungsfähiges Modell allein macht noch keine produktive AI-Lösung. Unternehmen benötigen eine Plattform, die Daten, Modelle, Entwicklung, Inference, Anwendungen und Betrieb miteinander verbindet.
Red Hat verfolgt mit seinem AI-Portfolio einen offenen Hybrid-Cloud-Ansatz. Im Mittelpunkt stehen dabei Red Hat AI Enterprise, Red Hat OpenShift AI, Red Hat Enterprise Linux AI und Red Hat AI Inference.
Erfahren Sie, wie diese Bausteine zusammenspielen und welche Rolle eine moderne AI-Plattform auf dem Weg vom Experiment zur produktiven Lösung spielt.
Das erwartet Sie
- Vom AI-Experiment zur Produktion: Warum der Schritt vom Proof of Concept zum produktiven Betrieb besondere Anforderungen stellt.
- AI als Plattform: Welche Ebenen von Infrastruktur über Daten und Modelle bis hin zu Anwendungen zusammenspielen müssen.
- Red Hat AI im Überblick: Welche Aufgaben Red Hat AI Enterprise, OpenShift AI, RHEL AI und Red Hat AI Inference übernehmen.
- OpenShift AI: Wie MLOps, GenAIOps und AgentOps den gesamten AI-Lifecycle unterstützen.
- Private AI und Hybrid Cloud: Wie Unternehmen AI dort betreiben können, wo Daten, Compliance, Kosten und Performance es erfordern.
- Eigene Daten und RAG: Wie Unternehmenswissen sicher und kontrolliert für AI-Anwendungen nutzbar wird.
- Inference und Wirtschaftlichkeit: Warum Performance, Hardwareauslastung und Kosten pro Anfrage beziehungsweise Token entscheidend werden.
- Agentic AI: Welche neuen Anforderungen durch AI-Agenten, Guardrails, Identitäten und kontrollierte Zugriffe entstehen.
- Security und Governance: Warum Sicherheit und Nachvollziehbarkeit von Anfang an Bestandteil der AI-Architektur sein müssen.
- Der Weg zur produktiven AI-Lösung: Wie Unternehmen mit einem konkreten Use Case starten, produktionsnah pilotieren und anschließend skalieren können.
Von der Idee zur echten Wirkung
AI sollte nicht als Big-Bang-Projekt verstanden werden. Ein klar definierter Use Case, eine passende Daten- und Modellstrategie sowie eine standardisierte Plattform schaffen die Grundlage für einen kontrollierten und wirtschaftlichen Einstieg.
Das Whitepaper zeigt einen möglichen Weg: Use Case auswählen, Daten bewerten, Modellstrategie definieren, Plattform etablieren, produktionsnah pilotieren und anschließend skalieren.
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