Ein detaillierter Blick darauf, wie FAIR die KI-Einführung beschleunigt

Letzten Monat gaben wir die Ausgründung von The Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) bekannt - unsere bahnbrechende Praxis, die sich der Beschleunigung der sicheren, verantwortungsvollen und nachhaltigen Einführung von generativen KI-Lösungen widmet. Diese Ankündigung ist ein weiterer bedeutender Meilenstein in unserer 25-jährigen Geschichte der Unterstützung von Unternehmen bei der Einführung, Verwaltung und Optimierung neuer Technologien.

Die generative KI hat sich rasant entwickelt und bietet ein enormes Potenzial für die Erstellung von Inhalten, die Verringerung von Fehlern, die Steigerung der Produktivität und die Optimierung von Kosten durch die Fähigkeit, natürliche Sprache und Kontexte auf einem bisher nicht möglichen Niveau zu verstehen. Und die Vorteile der generativen KI erstrecken sich auf Arbeitsplätze in nahezu jeder Branche:

• Technik- und Entwicklungsteams werden die Softwareentwicklung und -verfeinerung beschleunigen und verbessern.
• Die Autoren von Inhalten werden schneller bessere Inhalte erstellen.
• CIOs und CDOs von Unternehmen werden ihre internen Systeme und IT-Infrastrukturen besser nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Lücken in der Datenverfügbarkeit zu schließen.
• Prozessabläufe, Dokumentationserstellung und Back-End-Systeme werden von der Automatisierung profitieren.

Da wir vor kurzem einige CIO-Perspektiven zur Entwicklung einer generativen KI-Strategiegeteilt haben, dachte ich, dass dies ein guter Zeitpunkt ist, um einen tieferen Einblick in das Engagement-Modell zu geben, das FAIR antreibt, und in unsere Fähigkeit, Sie dabei zu unterstützen, diese Workloads schnell in Produktion zu bringen.

Unsere Methodik:

FAIR bietet den Kunden eine große Flexibilität bei der Anwendung generativer KI. Sie können jeden unserer drei Kernservices in jeder Phase des generativen KI-Anpassungsprozesses in Anspruch nehmen, aber wir stellen allgemein fest, dass Kunden in der Reihenfolge Ideate, Incubate und Industrialize vorgehen möchten. Schauen wir uns einige der spezifischen Prozesse an, die in jeder Phase involviert sind, und denken Sie daran, dass diese Methodik Ihnen helfen soll, schnell und entschlossen zu handeln.

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Generative AI Ideate

Für die meisten Kunden ist dies der Ausgangspunkt, da wir Ihnen helfen, Ihre Geschäftsziele zu bestimmen und einen generativen KI-Anwendungsfall mit höchster Priorität zu definieren. Wir helfen Ihnen dabei, die angestrebten Ergebnisse schnell zu ermitteln, einen individuellen Aktionsplan auf der Grundlage Ihrer internen Fähigkeiten zu entwickeln und Ihren vorrangigen Anwendungsfall für die weitere Entwicklung zu definieren.

So sieht ein typischer Einsatz von Generative AI Ideate aus:

• Erforschen Sie die Möglichkeiten: Wir sehen uns an, wie generative KI Ihrem Unternehmen nützen und Innovationen vorantreiben kann.
• Bewertung der Auswirkungen: Wir bewerten die beabsichtigten und unbeabsichtigten Folgen der Integration von generativer KI in Ihre Abläufe, um ein umfassendes Verständnis der Auswirkungen zu schaffen.
• Bewerten Sie die Datenqualität: Wir arbeiten eng mit Ihren Teams zusammen, um die Qualität und Integrität Ihrer Daten zu ermitteln, die eine entscheidende Voraussetzung für die erfolgreiche Implementierung generativer KI sind.
• Planen Sie verantwortungsvolle KI: Wir helfen Ihnen bei der Planung, wie Sie Ihre Unternehmenswerte, Fairness und Governance in Ihren generativen KI-Betrieb einbinden können, um verantwortungsvolle und ethische Praktiken zu gewährleisten.

Unser "Generative AI Ideate"-Programm führt Sie durch drei Sprints, die Ihnen dabei helfen, relevante generative KI-Fähigkeiten zu entwickeln, einen Aktionsplan zu erstellen und einen Anwendungsfall mit höchster Priorität zu definieren.

• Sprint 1: Bestimmen der Ausgangssituation Dieser Sprint konzentriert sich auf die Entwicklung Ihres ersten Anwendungsfalls und den Aufbau der notwendigen Fähigkeiten, um generative KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich einzusetzen. Wir helfen Ihnen dabei, ein klares Verständnis für die Vorteile zu entwickeln, die generative KI für Ihr Unternehmen bringen kann, und empfehlen Ihnen, wie Sie operative und organisatorische Lücken schließen können.
• Sprint 2: Entwicklung eines Aktionsplans Durch intensive und gemeinschaftliche Arbeitssitzungen setzen wir Ihre gewünschten Geschäftsergebnisse in einen konkreten Aktionsplan um. Dieser Sprint dient dazu, gemeinsam Ihre aktuellen Fähigkeiten, organisatorischen Kapazitäten und unmittelbaren Prioritäten zu bewerten und gleichzeitig die Anwendungsfälle mit dem höchsten Potenzial zu identifizieren, die die Machbarkeit generativer KI demonstrieren können.
• Sprint 3: Definieren Sie einen Anwendungsfall mit höchster Priorität Gemeinsam identifizieren wir einen Anwendungsfall mit höchster Priorität für generative KI, der mit Ihren Zielen übereinstimmt. In dieser Phase geht es darum, den ersten Anwendungsfall zu entwickeln und die Fähigkeiten zu verbessern, die für eine erfolgreiche Einführung generativer KI in Ihrem Unternehmen erforderlich sind. Mit diesen Ergebnissen erhalten Sie einen klaren Fahrplan für die Einführung von generativer KI und die Erzielung von transformativen Resultaten.

Generative KI Inkubieren

Die nächste Stufe der generativen KI-Entwicklung und -Implementierung geht von der Planung zur Mitgestaltung Ihrer ersten generativen KI-Lösung in Ihrem Unternehmen über. Unser Generative AI Incubate Engagement verfolgt einen agilen, iterativen und zeitlich begrenzten Ansatz, um die Machbarkeit einer KI-Lösung in Ihrem Unternehmen zu demonstrieren.

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie FAIR Ihnen bei der Entwicklung Ihres Minimum Viable Product (MVP) helfen kann:

• Auswahl eines bestehenden Basismodells: Wir wählen ein zuverlässiges Basismodell als Ausgangspunkt für Ihre KI-Lösung.
• Definition und Einrichtung der Cloud-Plattform: Unsere Experten helfen Ihnen dabei, die ideale Cloud-Plattform zu finden und sie für Ihre spezifischen Anforderungen zu konfigurieren.
• Aufbereitung der Daten, Anpassung und Ausrichtung des Modells: Wir kümmern uns um die Datenaufbereitung, um sicherzustellen, dass die Daten mit den Anforderungen des KI-Modells übereinstimmen.
• Feinabstimmung und sofortige Entwicklung von LLMs: Unser Team wird die großen Sprachmodelle (LLMs) verfeinern und integrieren, um die Modellausgabe zu optimieren.
• Demonstration, Optimierung und Erweiterung des Modells: Wir stellen Ihre KI-Lösung vor, optimieren sie auf der Grundlage des Feedbacks und untersuchen Möglichkeiten für weitere Verbesserungen.
• Aufbau einer LLM-gestützten Anwendung: Schließlich werden wir eine Anwendung erstellen, die die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzt.

Generative AI Incubate führt Sie durch eine Reihe von Iterationen. Jede Iteration bringt uns einer verfeinerten und leistungsstarken KI-Lösung näher, die auf die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Schauen wir uns diese Reise an:

• Iteration 1: Entdeckung und Entwurf

Während dieser ersten Iteration befassen wir uns mit den Anforderungen an Ihr MVP. Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um Datenquellen zu definieren, die KI-Plattform einzurichten und die Technologiearchitektur zu skizzieren. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören die Identifizierung eines geeigneten Large Language Model (LLM), die Festlegung des Feinabstimmungsansatzes und die Erstellung von Prompt-Vorlagen und Definitionen.

• Iterationen 2-3: Anpassen und Ausrichten

In diesen Iterationen wählen wir ein Basismodell aus und beginnen den Prozess der Anpassung, Ausrichtung und Feinabstimmung, um eine Basisleistung für eine bestimmte Aufgabe zu erreichen. Wir erstellen Datenpipelines und implementieren Machine Learning Operations (MLOps) für einen effizienten Datenfluss. Das Ergebnis ist ein MVP, das auf die angestrebte Aufgabe abgestimmt ist, eine Neuparametrisierung des Modells, um es an Ihre Anforderungen anzupassen, und eine zeitnahe Abstimmung zur Leistungsoptimierung.

• Iterationen 4-6: Optimieren und Erweitern

Hier liegt der Schwerpunkt auf der Optimierung und Erweiterung Ihrer KI-Lösung. Durch prompte Entwicklung und sorgfältige Schulung stimmen wir die Leistung des Modells auf bestimmte Aufgaben ab. Wir passen Parameter wie Eingabeaufforderungen, Temperatur sowie P- und K-Werte an, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir entwickeln auch eine Benutzeroberfläche, die eine nahtlose Interaktion mit der Inferenz ermöglicht. Während dieser Iterationen identifizieren wir alle verbleibenden Lücken, die vor der Skalierung und Industrialisierung der KI-Lösung geschlossen werden müssen.

Generative KI Industrialisieren

In der dritten Phase des Engagements geht es darum, generative KI zu einem erfolgreichen und nachhaltigen Bestandteil Ihres Unternehmens zu machen. FAIR verfolgt einen systematischen und geplanten Ansatz, der die Durchführbarkeit der generativen KI durch die Einführung gewährleistet:

• Ein robuster Rahmen: Wir integrieren DataOps, MLOps und LLMOps, um eine reibungslose Datenlieferung, Datenverwaltung, effiziente maschinelle Lernvorgänge und eine effektive Nutzung großer Sprachmodelle zu gewährleisten.
• Governance und Leitplanken: Um die Kontrolle zu behalten und Risiken zu minimieren, ist es unerlässlich, Richtlinien, Verfahren und Leitlinien zu definieren, die die Nutzung und ethischen Überlegungen der generativen KI regeln. Mit diesen Leitplanken können Sie den verantwortungsvollen und verantwortungsbewussten Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen fördern.
• Durchgängige mehrschichtige Sicherheit: Verfeinern Sie die Sicherheit der Daten und KI-Modelle, um geeignete Datenklassifizierungen, Autorisierung, Modellintegrität, Datenschutz und Compliance, Schutz des geistigen Eigentums und Sicherheitskontrollen auf Infrastruktur- und Netzwerkebene zu handhaben.
• Prozesse für kontinuierliche Optimierung: Um die Effektivität der generativen KI zu messen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben, müssen Sie relevante Metriken definieren und einen Prozess für die Optimierung einrichten. Durch die Verfolgung von Leistungsindikatoren und die Nutzung von Erkenntnissen können Sie das KI-Modell im Hinblick auf Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz verfeinern.

Machen Sie die nächsten Schritte

Abschließend möchte ich sagen, dass wir uns freuen, gemeinsam mit Ihnen diese Reise zur Einführung generativer KI anzutreten. Auch in Zukunft werden wir den Grundsätzen einer verantwortungsvollen KI verpflichtet bleiben. Unsere Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass generative KI für alle zugänglich ist und in einer Weise angewendet wird, die uns allen zugute kommt. Wir sind der festen Überzeugung, dass KI unsere Arbeit verbessern und uns helfen kann, unsere Aufgaben besser zu erfüllen, und wir verpflichten uns, ihr Potenzial verantwortungsvoll und ethisch einwandfrei zu nutzen.

Und das ist erst der Anfang. Wenn Anbieter von Hyperscale Public Clouds neue KI-Funktionen einführen, helfen wir Ihnen dabei, diese vollständig zu übernehmen und zu nutzen.

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Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI schnell und verantwortungsvoll mit Foundry for AI von Rackspace Technology (FAIR™). FAIR spielt eine Vorreiterrolle bei der globalen KI-Innovation und ebnet Unternehmen den Weg für eine schnellere Einführung von verantwortungsvollen KI-Lösungen. FAIR ist auf Hunderte von KI-Anwendungsfällen in zahlreichen Branchen abgestimmt und ermöglicht gleichzeitig eine individuelle Anpassung durch die Erstellung einer maßgeschneiderten KI-Strategie, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anwendbar ist. Die Lösungen von FAIR können auf jeder privaten, hybriden oder Hyperscale-Public-Cloud-Plattform eingesetzt werden und stärken Unternehmen weltweit, indem sie über die digitale Transformation hinausgehen und Kreativität freisetzen, die Produktivität steigern und unseren Kunden die Tür zu neuen Wachstumsbereichen öffnen.Folgen Sie FAIR auf LinkedIn.

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