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Die neue Initiative erweitert die Partnerschaften und Produktkapazitäten von Confluent und unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von Echtzeit-KI-Services mit Daten-Streams
Der Daten-Streaming-Pionier Confluent startet mit Data Streaming for AI eine neue Initiative, die Unternehmen eine schnellere Entwicklung von Echtzeit-KI-Anwendungen ermöglicht. Die Bereitstellung von Künstlicher Intelligenz in Echtzeit erfordert mehr als nur schnelle Algorithmen: vertrauenswürdige, relevante und fortlaufend aktualisierte Daten, die im richtigen Moment bereitgestellt werden, um intelligentere und schnellere Erkenntnisse zu gewinnen. Um Unternehmen dabei zu helfen, das volle Potenzial von KI mit den aktuellsten kontextbezogenen Daten aus ihrem gesamten Unternehmen zu erschließen, baut Confluent seine Partnerschaften mit führenden Unternehmen im Bereich KI und Vektordatenbanken aus, darunter MongoDB, Pinecone, Rockset, Weaviate und Zilliz. Ergänzt wird die Initiative durch eine Reihe von Produktinnovationen, die neueste KI-Entwicklungen in die Plattform von Confluent integrieren. Darunter ein Assistent auf Basis von generativer KI, der für die Codeentwicklung und zur Beantwortung von Fragen rund um die Daten-Streaming-Umgebung eingesetzt werden kann.
„Daten-Streaming ist die technologische Grundlage für die Zukunft der künstlichen Intelligenz“, sagt Jay Kreps, CEO und Mitgründer von Confluent. „Datenströme, die kontinuierlich angereichert werden und vertrauenswürdig sind, bilden den Schlüssel für die Erstellung zukunftsweisender KI-Anwendungen, die präzise funktionieren und den detaillierten Echtzeitkontext bieten, den moderne Anwendungsfälle erfordern. Wir wollen, dass jedes Unternehmen möglichst einfach leistungsfähige KI-Anwendungen entwickeln kann, und nutzen unser umfassendes Ökosystem aus Partnern und Daten-Streaming-Expertise, um dieses Ziel zu erreichen.“
Auch wenn das Potenzial der künstlichen Intelligenz seit vielen Jahren diskutiert wird, haben erst Durchbrüche in Form von wiederverwendbaren Large Language Models (LLMs), leichter zugänglichen ML-Modellen und leistungsstärkeren Grafikprozessoren den entscheidenden Aufschwung gebracht. Dieser Wendepunkt hat Unternehmen dazu veranlasst, ihre KI-Investitionen deutlich aufzustocken. Allerdings fehlt es trotz aller Fortschritte immer noch an relevanten Echtzeitdaten, die den KI-Anwendungen zum richtigen Zeitpunkt, sicher und skalierbar bereitgestellt werden müssen.
In den vergangenen zehn Jahren war KI von historischen Daten und langsamen, Batch-basierten Pipelines abhängig, die einzelne Datenpunkte miteinander verknüpften. Das Resultat waren Daten, die schon zum Zeitpunkt ihrer Bereitstellung veraltet und inkonsistent waren. Für die heute anvisierten Echtzeit-Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz wie prädiktive Betrugserkennung, Travel Assistants auf Grundlage von generativer KI oder personalisierte Empfehlungen reicht dies bei weitem nicht mehr aus. Der Mangel an Daten-Governance und -skalierbarkeit erschwert die Situation weiter. All dies hemmt das Tempo des KI-Fortschritts, da Entwickler ständig damit beschäftigt sind, Probleme mit veralteten Datenergebnissen und wenig vertrauenswürdigen Scheinresultaten der künstlichen Intelligenz zu beheben – Probleme, die nicht nur eine technische Hürde darstellen, sondern KI-Innovationen massiv ausbremsen.
„Obwohl die Zahl der mit generativer KI experimentierenden Unternehmen deutlich steigt, werden viele durch eine fragmentierte Dateninfrastruktur behindert, in der Echtzeitdaten nicht vorhanden und nicht vertrauenswürdig sind“, beobachtet Stewart Bond, Vice President, Data Intelligence and Integration Software, IDC. „Datenmanagement ist der Investitionsbereich schlechthin, wenn Unternehmen eine Data-Intelligence-Architektur aufbauen wollen, die skalierbare Einblicke bietet, kollektives Lernen unterstützt und eine echte Datenkultur fördert. Wer hier erfolgreich ist, kann sein Geschäftsergebnis glatt vervierfachen, indem er auf Daten-Streaming, Governance, Sicherheit und Integration setzt, um die Hürden für die Verfügbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von Echtzeitdaten niederzureißen. Der Aufwand lohnt sich also auf jeden Fall.“
Mit Confluent ein Fundament für Echtzeitdaten in modernen KI-Anwendungen aufbauen
Zeitgemäße KI-Anwendungen erfordern das reibungslose Zusammenspiel der verschiedensten Technologien und Daten. Die Confluent-Initiative Data Streaming for AI will Unternehmen bei der schnellen Erstellung und Skalierung zukunftsweisender KI-Anwendungen helfen, indem eine gemeinsame Echtzeitquelle für sämtliche operativen und analytischen Daten bereitgestellt wird, unabhängig davon, wo diese sich befinden.
„Wir haben eine KI-Plattform für geschäftskritische Anwendungsfälle entwickelt - für Branchen, in denen es sich Unternehmen einfach nicht leisten können, einen Fehler zu machen“, so David Ferrucci, Gründer und CEO von Elemental Cognition. „Unsere interaktive Reasoning Engine basiert auf einer kontinuierlichen Versorgung mit Daten, die zuverlässig, vertrauenswürdig und aktuell sind. Die Daten-Streaming-Plattform von Confluent macht dies möglich und versetzt uns in die Lage, Daten aus verschiedenen Systemen zu kombinieren und für kontextbezogene Insights in Echtzeit zu optimieren.“
Im Zuge dieser Initiative intensiviert Confluent in seine Partnerschaften im KI-Bereich und wird seine eigene Plattform mit zusätzlichen KI-Funktionen ausstatten, um die Entwicklung von Echtzeitanwendungen weiter zu vereinfachen.
Erweiterte Partnerschaften
Produktinnovationen
Entdecken Sie die Confluent-KI-Anwendungsfälle auf der Current 2023
Im Zentrum der Confluent-Keynote auf der Current 2023 stehen reale KI-Anwendungsfälle und Demos von innovativen KI-Entwicklungen, die Bestandteil der aktuellen Neuerungen sind. Die Keynote wird am 26. September um 17:45 Uhr CET live übertragen. Registrieren Sie sich jetzt, um virtuell dabei zu sein. Am Confluent-Stand können sich Besucher außerdem im Detail über die Partnerschaften für Echtzeit-KI-Anwendungen informieren. Schauen Sie vorbei!
Weitere Ressourcen
Über Confluent
Confluent erschließt als Daten-Streaming-Experte einen neuen Bereich der modernen Dateninfrastruktur: Data in Motion. Die Cloud-native Plattform fungiert als intelligenter Knotenpunkt, über den Daten von mehreren Datenquellen kontinuierlich und in Echtzeit zu jedem Datenkonsumenten im gesamten Unternehmen gestreamt werden. Für Unternehmen schafft das Angebot die Grundlage für eine, den modernen Kundenanforderungen entsprechende Digital Customer Experience. Gleichzeitig werden sie ihrem eigenen Echtzeit-Betrieb gerecht. Ziel ist es, den Mehrwert von Data in Motion gezielt auszunutzen, damit moderne Unternehmen mit dem Tempo der Digital-First mithalten können. Mehr dazu erfahren Sie hier: https://www.confluent.io/de-de/
Confluent und zugehörige Marken sind Marken oder eingetragene Marken von Confluent, Inc. Apache® und Apache Kafka® sind entweder eingetragene Marken oder Marken der Apache Software Foundation in den Vereinigten Staaten und/oder anderen Ländern. Die Verwendung dieser Marken impliziert keine Befürwortung durch die Apache Software Foundation. Alle anderen Marken sind das Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.