{"id":28336,"date":"2025-01-16T04:06:00","date_gmt":"2025-01-16T03:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=28336"},"modified":"2025-01-08T11:14:02","modified_gmt":"2025-01-08T10:14:02","slug":"ausblick-auf-2025-trends-fuer-it-verantwortliche-von-red-hat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=28336","title":{"rendered":"Ausblick auf 2025 – Trends f\u00fcr IT-Verantwortliche von Red Hat"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz wird auch 2025 eine zentrale Rolle bei der F\u00f6rderung von Innovation und Wettbewerbsf\u00e4higkeit in Unternehmen spielen. Gleichzeitig bringt die rasante Entwicklung dieser Technologie neue Herausforderungen mit sich. Markus Eisele, Developer Strategist bei Red Hat, nennt f\u00fcnf entscheidende Trends, die IT-Verantwortliche und F\u00fchrungskr\u00e4fte im kommenden Jahr im Blick behalten sollten, um ihr Unternehmen erfolgreich in die digitale Zukunft zu f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

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Markus Eisele, Developer Strategist bei Red Hat – Quelle Red Hat<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Trend 1: Demokratisierung der KI<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Fachkr\u00e4ftemangel in der IT ist kein neues Problem, aber im Kontext von KI hat er dramatische Auswirkungen. W\u00e4hrend die Nachfrage nach entsprechenden L\u00f6sungen exponentiell w\u00e4chst, fehlt es vielen Unternehmen an spezialisierten Fachkr\u00e4ften, um die Technologie schnell und effektiv zu entwickeln und zu implementieren. Eine Studie<\/a> von Red Hat zeigt, dass 88 Prozent der IT-Verantwortlichen in Deutschland KI-Kompetenzen als die gr\u00f6\u00dfte Qualifikationsl\u00fccke sehen. Hier kommt die Demokratisierung der KI ins Spiel: Moderne KI-Plattformen wie Red Hat OpenShift AI oder RHEL AI senken die Einstiegsh\u00fcrden f\u00fcr Entwicklerteams. Diese Tools sind so konzipiert, dass sie ohne tiefes Expertenwissen eingesetzt werden k\u00f6nnen, wodurch Unternehmen die Innovationskraft ihrer bestehenden Belegschaft st\u00e4rken. Solche Low-Code- und No-Code-Ans\u00e4tze beschleunigen die Entwicklung und machen KI f\u00fcr eine breitere Zielgruppe zug\u00e4nglich.<\/p>\n\n\n\n

Trend 2: DevOps, MLOps und Platform Engineering<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

In einer immer komplexer werdenden IT-Landschaft werden flexible, interdisziplin\u00e4re Teams zur treibenden Kraft f\u00fcr Innovation. Die Integration von DevOps- und MLOps-Ans\u00e4tzen in sogenannte Platform-Engineering-Initiativen erm\u00f6glicht es, Prozesse effizienter zu gestalten. Platform Engineering schafft die Basis, um Entwickler, Data Scientists und Betriebsteams zusammenzubringen. Diese kollaborative Arbeitsweise reduziert Reibungsverluste, etwa bei einem Tool-Wechsel. Ein entscheidender Baustein sind integrierte Entwicklerportale (IDPs). Diese bieten allen Teammitgliedern einen zentralen Zugriff auf Tools, Workflows und vorkonfigurierte Umgebungen. Das beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess durch die Minimierung repetitiver Aufgaben, sondern verbessert auch die Qualit\u00e4t der Anwendungen und schafft Freir\u00e4ume f\u00fcr neue L\u00f6sungsans\u00e4tze. Laut einer aktuellen Untersuchung<\/a> von Red Hat sind die wichtigsten Gr\u00fcnde f\u00fcr die Einf\u00fchrung von Platform Engineering die Erh\u00f6hung der Sicherheit (48 %), die Verbesserung der Zusammenarbeit (44 %) und die Beseitigung betrieblicher Engp\u00e4sse (39 %). Gleichzeitig wird generative KI als wichtige Komponente angesehen (45 %).<\/p>\n\n\n\n

Trend 3: Offene Plattformen statt Insell\u00f6sungen<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die effiziente Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen ist eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr Unternehmen. Offene Plattformen bieten hier einen entscheidenden Vorteil, da sie die Flexibilit\u00e4t f\u00f6rdern und gleichzeitig die Komplexit\u00e4t reduzieren. Viele Unternehmen setzen nach wie vor auf Insell\u00f6sungen, die spezifische Anforderungen erf\u00fcllen, jedoch nur eingeschr\u00e4nkt miteinander kompatibel sind. Diese Fragmentierung f\u00fchrt zu ineffizienten Entwicklungszyklen, erh\u00f6htem Ressourcenaufwand und einer erschwerten Integration neuer Technologien. Gerade in der KI, wo Daten, Modelle und Anwendungen nahtlos zusammenarbeiten m\u00fcssen, sind offene Plattformen der Gamechanger. Sie erm\u00f6glichen eine standardisierte Bereitstellung und zentrale Verwaltung von KI-Modellen, sodass alle Prozesse \u2013 vom ersten Prototyp bis hin zur Skalierung der L\u00f6sung \u2013 optimiert werden. Ein weiterer Vorteil sind die integrierten Sicherheits- und Governance-Funktionen. Automatisierte Mechanismen f\u00fcr Zugriffskontrolle, Datenmanagement und Modell-Compliance sorgen daf\u00fcr, dass Unternehmen regulatorische Vorgaben einhalten.<\/p>\n\n\n\n

Trend 4: Expert Models und agentenbasierte Ans\u00e4tze<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend gro\u00dfe Foundation-Modelle wie GPT oder BERT nach wie vor die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen bilden, zeichnet sich ein deutlicher Trend hin zu spezialisierten \u201eExpert Models\u201c und agentenbasierten Systemen ab. Diese Technologien sind effizienter, ressourcenschonender und anwendungsorientierter. Durch gezieltes Feintuning bestehender Modelle, beispielsweise mit Ans\u00e4tzen wie InstructLab, entf\u00e4llt die Notwendigkeit eines vollst\u00e4ndigen 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 erm\u00f6glichen. Agenten k\u00f6nnen f\u00fcr spezifische Aufgaben erstellt und bei Bedarf miteinander kombiniert werden.<\/p>\n\n\n\n

Trend 5: Adaptive KI und Datenintegration in Echtzeit<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu statischen Modellen, die auf einmal trainierten Datens\u00e4tzen basieren, nutzen adaptive KI-Systeme kontinuierlich aktualisierte Informationen, um Leistung und Entscheidungsfindung zu optimieren. Dies erfordert jedoch eine nahtlose Echtzeit-Datenintegration und leistungsf\u00e4hige Technologien, die eine solche kontinuierliche Anpassung erm\u00f6glichen. Technologien wie Apache Kafka, Apache Camel und Change Data Capture (CDC) spielen dabei eine Schl\u00fcsselrolle. Mit ihrer Hilfe k\u00f6nnen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, verarbeitet und bereitgestellt werden. Damit bleibt die Entscheidungsfindung stets auf dem neuesten Stand. Die Systeme k\u00f6nnen auf unerwartete Ereignisse oder ver\u00e4nderte Bedingungen reagieren, ohne dass ein vollst\u00e4ndiges Retraining erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

Kurzum: Open-Source-Technologien werden 2025 dazu beitragen, die Innovationskraft von KI nachhaltig zu steigern. Sie bieten nicht nur Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit, sondern erm\u00f6glichen auch eine effiziente Zusammenarbeit \u00fcber L\u00f6sungen und Disziplinen hinweg. Unternehmen, die fr\u00fchzeitig auf diese Trends setzen, verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.<\/p>\n\n\n\n

Red Hat \u2013 Wir entwickeln Open Source-Technologien f\u00fcr Unternehmen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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