Fünf Trends und Erkenntnisse aus Google Cloud Next

Führungskräfte, Entscheidungsträger, technische Experten und Google Cloud-Partner trafen sich auf der Google Cloud Next, um sich über aktuelle Innovationen und Branchentrends zu informieren. GlobalLogic war dabei, sprach über Modernisierungsstrategien und hielt einen Cube-Vortrag über die intelligente Entwicklung der nächsten GenAI-Plattform, die wir für Hitachi entwickeln.

Auf der GCN 2024 standen die Nutzung von GenAI für den Kundenerfolg und die Modernisierung von Prozessen und Plattformen mit KI im Mittelpunkt des Interesses. Innovative Wege, wie sich Unternehmen vom Konzeptnachweis zum Wertnachweis entwickeln, waren ebenfalls ein heißes Thema. Herausforderungen wie Datenintegrität und veraltete Punktesysteme sind jedoch ein großes Problem, wenn sich Unternehmen auf diese KI-gesteuerten Proof-of-Value-Lösungen und effiziente Monetarisierungsstrategien verlagern. Worauf sollten Sie sich jetzt konzentrieren - und was kommt als nächstes, wenn Sie Ihre Innovations-Roadmap entwickeln?

Hier sind fünf Schlüsseltrends und Erkenntnisse aus der Veranstaltung, die sich auf die wesentlichen Bausteine beziehen, die innovative Unternehmen benötigen, um den Grundstein für erfolgreiche KI-Implementierungen in Unternehmen zu legen.

1. Anwendung von GenAI für den Kundenerfolg

Unternehmenstaugliche GenAI-Lösungen für den Kundenerfolg revolutionieren die Servicequalität und steigern die Geschäftsergebnisse. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihre Mitarbeiter mit GenAI-gesteuerten Agenten ausstatten, die ihre Produktivität steigern und jedem Kunden ein personalisiertes, verbessertes Erlebnis bieten. Der integrierte mehrsprachige Kundensupport macht GenAI zu einem vielseitigen Kraftpaket für Unternehmensteams, das sich nahtlos an einen globalen Kundenstamm mit unterschiedlichen sprachlichen Präferenzen anpassen lässt.

Dieser transformative Ansatz für den Kundenerfolg verbindet fortschrittliche Technologie mit menschlichem Fachwissen und ebnet den Weg für außergewöhnliche Serviceleistungen und geschäftlichen Erfolg im digitalen Zeitalter.

2. Modernisierung des Tech Stack & Umgestaltung des SDLC

GenAI verändert die Softwareentwicklungslandschaft, indem es Entwicklern die Möglichkeit gibt, die Effizienz zu steigern und die Codequalität auf ein neues Niveau zu heben. Dieser transformative Ansatz geht über bloße Aktualisierungen hinaus - es geht um die Modernisierung des gesamten Stacks, von der Infrastruktur bis zur Benutzeroberfläche.

Zu den innovativen Ansätzen gehören die automatische Codegenerierung, die Erstellung von RAG-basierten Anwendungen, verbesserte Tests und Qualitätssicherung, vorausschauende Wartung sowie kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD). GenAI nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Dokumentation, Verhaltensanalyse, automatische Leistungsoptimierung sowie Echtzeitüberwachung und -warnung und rationalisiert so die Entwicklungsprozesse, verbessert die Codequalität und ermöglicht proaktive Entscheidungen. GenAI versetzt Entwickler in die Lage, die Effizienz zu steigern, die Sicherheit zu verbessern und die Softwarequalität während des gesamten SDLC auf ein nie dagewesenes Niveau zu heben, indem es Aufgaben automatisiert, die Leistung optimiert und umsetzbare Erkenntnisse liefert.

Durch umfassendes Refactoring von Anwendungen ist GenAI der Wegbereiter für ein zukunftssicheres Ökosystem. Dieses ehrgeizige Unterfangen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen; es erfordert Zeit, Engagement und eine strategische Roadmap für den Erfolg.

3. Aufbau eines zukunftsweisenden Rahmens für den Erfolg

Unternehmen stehen vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, den Wert von KI zu erschließen, wie z. B. die Gewährleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit, den Schutz des geistigen Eigentums und das Management rechtlicher Risiken. Flexibilität ist für die Anpassung an sich entwickelnde Modelle und Plattformen unerlässlich, während ein effektives Änderungsmanagement für eine erfolgreiche Integration entscheidend ist.

Die Einführung einer dreistufigen Architektur mit zusammensetzbaren Komponenten über der Kernplattform erweist sich als zukunftsweisender Ansatz, der die Flexibilität und Skalierbarkeit fördert. Eine robuste Infrastruktur und ein Datenstack zur Untermauerung der GenAI-Schicht sind unverzichtbar und bilden das Fundament für eine erfolgreiche Implementierung. Wir bezeichnen diesen ganzheitlichen Rahmen als "Plattform der Plattformen", die nicht nur die Ausrichtung an den Unternehmenszielen sicherstellt, sondern auch die Realisierung optimaler Ergebnisse auf dem Weg zu GenAI erleichtert.

4. Monetarisierung von Anwendungen

Die Monetarisierung war ein heißes Thema auf der Google Cloud Next, und Unternehmen entscheiden sich aus mehreren Gründen für Googles eigenes Apigee. Die robuste API-Verwaltungsplattform von Apigee bietet vielseitige Monetarisierungsmodelle wie Pay-per-Use und Abonnements, optimierte API-Produktisierung, anpassbare Entwicklerportale, Echtzeit-Analysen zur Umsatzoptimierung, nahtlose Integration von Abrechnungssystemen sowie robuste Sicherheits- und Compliance-Funktionen.

Beispielsweise haben wir vor kurzem eine Lösung für die Monetarisierung einer Anwendung entwickelt, die APIs für den Zugriff auf und die Nutzung von Branchendaten nutzt, die in einem Cloud-basierten Data Lake gespeichert sind. Dies ermöglichte eine skalierbare und serverlose Architektur, die zuverlässige und aktuelle Informationen für eine bessere Entscheidungsfindung, die Identifizierung neuer Möglichkeiten und die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme bereitstellt. Der Ruf von Apigee als vertrauenswürdige und zuverlässige API-Verwaltungsplattform wird durch das Know-how und die Infrastruktur von Google Cloud gestützt, was die Attraktivität für Unternehmenskunden weiter erhöht.

5. Die Entwicklung des intelligenten Unternehmens vom POC zum Proof of Value

Der Übergang vom Proof of Concept (POC) zum Proof of Value (POV) ist eine kritische Phase bei der Einführung von KI-Technologien, insbesondere angesichts der jüngsten Herausforderungen. Viele POCs, die im letzten Jahr implementiert wurden, sind gescheitert, und der Druck, eine Rendite für KI-Investitionen nachzuweisen, ist groß.

Die Reifung Ihres KI-Programms von POCs zu POV erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der nicht nur die Fähigkeiten von GenAI, sondern auch Ihre grundlegende Architektur, Datenintegrität und Eingabequellen umfasst. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität während des gesamten KI-Lebenszyklus ist von größter Bedeutung, da die Qualität und Zuverlässigkeit der Eingaben die Wirksamkeit von KI-gestützten Lösungen erheblich beeinflussen. Ebenso wichtig ist die Bewertung und Verfeinerung der Eingabequellen, um sicherzustellen, dass sie relevante und genaue Daten für Trainings- und Schlussfolgerungszwecke liefern.

Erfolgreiche GenAI-Implementierungen sind solche, die zuverlässig, verantwortungsbewusst und wiederverwendbar sind, positive Benutzererfahrungen fördern und einen bedeutenden Wert für das Unternehmen schaffen.

Verantwortung bedeutet, genaue, rechtmäßige und konforme Antworten zu liefern, die mit internen und externen Sicherheits- und Governance-Standards übereinstimmen. Zuverlässigkeit verlagert den Schwerpunkt auf die Aufrechterhaltung der Modellintegrität im Laufe der Zeit und bekämpft Drift, Halluzinationen und aufkommende Sicherheitsbedrohungen mit dynamischen Korrekturmaßnahmen. Schließlich wird die Wiederverwendbarkeit zu einem Eckpfeiler, der die Einführung gemeinsamer Mechanismen für die Datenaufnahme, -aufbereitung und das Modelltraining fördert. Dieser umfassende Ansatz senkt nicht nur die Kosten, sondern mindert auch die Risiken, indem er redundante Anstrengungen vermeidet und so eine solide Grundlage für nachhaltige KI-Innovationen schafft.

Wie werden Sie Ihre KI-Strategie über Ideen und Konzepte hinaus zu unternehmenstauglichen, produktionsreifen KI- und GenAI-Lösungen vorantreiben? 

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