de.wedoany.com-Bericht: Shiv Trisal, Global Head of Industrial GTM bei der Daten- und Künstliche Intelligenz-Firma Databricks, stellt fest, dass KI in vielen Industrieunternehmen noch weit von der betrieblichen Realität entfernt ist. Die zentrale Herausforderung bestehe darin, relevante Strategien von der Präsentation in die tatsächliche Produktion zu überführen. Seit seiner Gründung im Jahr 2013 hat Databricks über 20.000 Kunden betreut, darunter 70 % der Fortune-500-Unternehmen. Die Plattform vereint strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Umgebung und fügt eine intelligente Schicht hinzu, die es auch normalen Geschäftsanwendern ermöglicht, auf Basis der Daten zu handeln.
Die Fragmentierung von Daten ist das Haupthindernis für den Einsatz von KI in der Industrie. Mal Vivek, Gründer und CEO des KI-Beratungsunternehmens Zeb, weist darauf hin, dass Daten über zahlreiche heterogene Systeme verteilt sind, darunter strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Formate. Anupam Gupta, Mitbegründer von Celebal Technologies, berichtet, dass einige seiner Fertigungskunden bis zu 44 ERP-Instanzen und rund 33 einzigartige Softwaretools besitzen. Das Team integriert diese Umgebungen auf Basis von Databricks und setzt KI-Agenten ein, die systemübergreifend handeln können.
Um das Problem auf struktureller Ebene zu lösen, treibt Databricks eine neue Architektur namens Lakebase voran, die darauf abzielt, die traditionellen Grenzen zwischen Analyse- und Betriebsdatensystemen zu beseitigen. So können KI-Ergebnisse ohne menschliches Eingreifen direkt in Echtzeit-Betriebsabläufe einfließen. In der Automobilindustrie beispielsweise ist die Verwaltung von Stücklisten mit Zehntausenden von Teilen und verschiedenen Fahrzeugmodellen sowie die Koordination von Echtzeit-Risiko- und Rückrufdaten genau das Problem, das Lakebase adressiert.
Für Geschäftsanwender hat Databricks das Produkt Genie eingeführt – ein agentenbasiertes KI-System, das Fragen zu Unternehmensdaten in natürlicher Sprache beantworten kann. Ein Nutzer aus der Energiebranche kann beispielsweise fragen, warum ein bestimmtes Containerschiff vom Kurs abgewichen ist. Genie erstellt dann einen mehrstufigen Analyseplan und liefert die Antwort, ohne dass Code geschrieben werden muss. Shiv Trisal erklärt, dass das Produkt bereits alle Excel-Tabellen und 40 Dashboards durch eine einzige Mensch-Maschine-Schnittstelle ersetzt habe.
Im Bereich des Partner-Ökosystems nutzt die RAPID-Plattform von Tredence ein Multi-Agenten-System, um Entscheidungsverzögerungen zu verkürzen; die Lieferketten-Planungssoftwarefirma Kinaxis integriert Databricks in ihre Maestro-Plattform. Andrew Bell, Chief Product Officer bei Kinaxis, erklärt, dass agentenbasierte KI autonome Entscheidungen, die Demokratisierung des Zugangs für nicht-technische Nutzer und die Komponierbarkeit von End-to-End-Workflows vorantreibe.
Shiv Trisal räumt ein, dass KI in industriellen Umgebungen noch nicht alle Versprechen eingelöst habe und die neuesten Modelle nur begrenzte Auswirkungen auf die physische Welt hätten. Die Priorität von Databricks für das kommende Jahr sei es, Genie breiteren Geschäftsanwendern zugänglich zu machen und Lakebase als Grundlage für die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit zu etablieren. Der Schlüssel liege darin, IT-, Betriebstechnologie- und Ingenieurdaten unter einer einzigen intelligenten Engine zu vereinen.
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