Künstliche Intelligenz entscheidet über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Dynamik dieser Technologie bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Besonders im Fokus stehen in diesem Jahr die Low-Code-Ansätze, die den Zugang zur KI für Unternehmen revolutionieren.
Gamechanger: Low-Code-Ansätze revolutionieren die Künstliche Intelligenz, indem sie den Zugang vereinfachen, die Innovationskraft stärken und die Zusammenarbeit in Unternehmen fördern. Fünf Trends beeinflussen laut Red Hat Themen, Technologien und Strategien.
1. Low Code erweitert den Teilnehmerkreis
Der Fachkräftemangel hat im Kontext von Künstliche Intelligenz dramatische Auswirkungen. Während die Nachfrage nach entsprechenden Lösungen exponentiell wächst, fehlt es vielen Unternehmen an spezialisierten Fachkräften, um die Technologie schnell und effektiv zu entwickeln und zu implementieren. Eine Studie von Red Hat zeigt, dass 88 Prozent der IT-Verantwortlichen in Deutschland die Kompetenzen als die größte Qualifikationslücke sehen. Hier kommt die Demokratisierung der Künstlicher Intelligenz ins Spiel. Plattformen wie Red Hat OpenShift AI oder RHEL AI senken die Einstiegshürden für Entwickler, weil sie ohne tiefes Expertenwissen eingesetzt werden können, und stärken Unternehmen die Innovationskraft ihrer Belegschaft. Solche Low-Code- und No-Code-Ansätze machen Künstliche Intelligenz für eine breitere Zielgruppe zugänglich.
2. Platform Engineering und Low Code: Die perfekte Kombination
In interdisziplinären Teams entfalten Low-Code-Plattformen ihr volles Potenzial. Platform Engineering, bei dem Entwickler, Data Scientists und Betriebsteams eng zusammenarbeiten, profitiert enorm von der Effizienz und Flexibilität, die Low Code ermöglicht. Entwicklerportale, die auf solchen Plattformen basieren, bieten zentralen Zugriff auf Tools und vereinfachen den Workflow erheblich. Low-Code-Lösungen reduzieren repetitive Aufgaben, verbessern die Zusammenarbeit und steigern die Qualität der Ergebnisse. Gleichzeitig schaffen sie Freiräume für weitere innovative Ansätze, die den Projekterfolg fördern. Diese bieten allen Teammitgliedern einen zentralen Zugriff auf Tools, Workflows und vorkonfigurierte Umgebungen. Das beschleunigt den Entwicklungsprozess durch das Minimieren repetitiver Aufgaben, verbessert die Qualität der Anwendungen und schafft Freiräume für weitere Lösungsansätze.
Die wichtigsten Gründe für das Einführen von Platform Engineering sind laut einer Untersuchung von Red Hat die Erhöhung der Sicherheit (48 Prozent), die Verbesserung der Zusammenarbeit (44 Prozent) und die Beseitigung betrieblicher Engpässe (39 Prozent). Generative Künstliche Intelligenz ist dabei für 45 Prozent eine wichtige Komponente angesehen.
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3. Low Code ersetzt Insellösungen durch offene Plattformen
Low-Code-Plattformen bieten Unternehmen nicht nur einen niedrigschwelligen Zugang zu Künstlicher Intelligenz, sondern lösen auch bestehende Insellösungen ab. Durch die standardisierte Bereitstellung und zentrale Verwaltung von Daten, Modellen und Anwendungen reduzieren sie die Komplexität und fördern effiziente Entwicklungszyklen.
Offene Plattformen mit Low-Code-Ansätzen ermöglichen es Unternehmen, intelligente Anwendungen schneller zu entwickeln und zu skalieren, während sie regulatorische Vorgaben einhalten und Sicherheitsfunktionen integriert haben.
4. Low Code für Expert Models und adaptive Systeme
Während große Foundation-Modelle wie ChatGPT oder BERT nach wie vor die Grundlage vieler intelligenter Anwendungen bilden, zeichnet sich ein Trend hin zu spezialisierten Expert Models und agentenbasierten Systemen ab. Diese Technologien sind sehr effizient und schonen Ressourcen. Durch gezieltes Feintuning mit Ansätzen wie InstructLab entfällt die Notwendigkeit eines vollständigen Retrainings. Dies reduziert Entwicklungszeiten und Kosten. Agentenbasierte Frameworks wie das IBM BEE (Bee Agent Framework) treiben diese Entwicklung weiter voran, indem sie die Zusammenarbeit verschiedener Modelle in einer flexiblen Architektur ermöglichen. Agenten können für spezifische Aufgaben erstellt und bei Bedarf miteinander kombiniert werden.
5. Adaptive Systeme mit Echtzeit-Integration
Im Gegensatz zu statischen Modellen, die auf einmal trainierten Datensätzen basieren, nutzen adaptive intelligente Systeme kontinuierlich aktualisierte Informationen, um ihre Leistung und Entscheidungsfindung zu optimieren. Die kontinuierliche Anpassung erfordert eine Echtzeit-Datenintegration und leistungsfähige Technologien. Eine Schlüsselrolle spielen dabei Apache Kafka, Apache Camel und Change Data Capture. Damit können Systeme Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und bereitstellen. So bleibt die Entscheidungsfindung stets auf dem aktuellen Stand. Die Systeme reagieren dann auch auf unerwartete Ereignisse oder veränderte Bedingungen, ohne dass ein vollständiges Retraining erforderlich ist.
Insgesamt dürften Low-Code-Ansätze in diesem Jahr die Innovationskraft von Künstlicher Intelligenz steigern. Sie bieten Flexibilität und Skalierbarkeit und ermöglichen zudem eine effiziente Zusammenarbeit über Lösungen und Disziplinen hinweg. jf
Der Autor
Markus Eisele ist Developer Strategist bei Red Hat.
