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Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Trend, sondern ein fester Bestandteil moderner Unternehmensstrategien. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Compliance, besonders in regulierten Branchen wie Banken, Versicherungen oder der öffentlichen Verwaltung.
Mit OpenShift AI bietet Red Hat eine Plattform, die speziell darauf ausgelegt ist, KI-Anwendungen produktionsreif, datenschutzkonform und flexibel zu betreiben. Unternehmen können ihre Modelle dort ausführen, wo ihre Daten sind ob On-Premises, in der Private Cloud oder in hybriden Architekturen und behalten so jederzeit die volle Kontrolle.
Was ist OpenShift AI?
OpenShift AI ist eine Erweiterung von Red Hat OpenShift, die Machine Learning (ML) und Generative AI nativ in eine Kubernetes-basierte Infrastruktur integriert. Sie ermöglicht es Data Scientists, ML-Engineers und Entwicklern, gemeinsam an KI-Lösungen zu arbeiten von der Experimentierphase über das Training bis zum Deployment im produktiven Umfeld.
Zentrale Eigenschaften:
- Integrierte MLOps-Pipelines für kontinuierliches Training, Testing und Deployment
- GPU-optimierte Container für rechenintensive KI-Workloads
- Rollen- & Rechtekonzepte für sichere Multi-Tenancy
- Offene Architektur mit Unterstützung von Open-Source- und kommerziellen Modellen
- Flexible Skalierung horizontal (mehr Instanzen) und vertikal (mehr Ressourcen)
- Monitoring & Governance durch integrierte Tools
Fazit: OpenShift AI ist keine Einzellösung, sondern eine komplette Plattform, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb von KI vereint und dabei den hohen Anforderungen von Unternehmen gerecht wird.
Warum OpenShift AI für Unternehmen entscheidend ist
1. Datensouveränität
Die Plattform kann vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben werden. Sensible Daten verlassen nie das Unternehmensnetzwerk ein Muss in regulierten Branchen.
2. Skalierbarkeit & Performance
Ressourcen wie GPUs werden nur dann zugewiesen, wenn sie benötigt werden. So lassen sich Trainingszeiten verkürzen und Betriebskosten optimieren.
3. Produktionsreife
OpenShift AI ist nicht nur für Proof-of-Concepts gedacht es unterstützt den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen, inklusive Versionierung, CI/CD-Integration, Logging und Security-Policies.
Praxisnahe Use-Cases für OpenShift AI
Die Stärke von OpenShift AI liegt darin, dass sehr unterschiedliche KI-Workloads sicher und skalierbar betrieben werden können. Hier drei Beispiele aus der Praxis:
1. Secure Translation Service - Datenschutzgerechte Übersetzungen
Herausforderung:
Unternehmen müssen Texte, E-Mails oder Dokumente in andere Sprachen übersetzen, ohne sensible Daten wie IBAN, Kundennummern oder Adressen an externe Dienste zu übertragen.
Lösung mit OpenShift AI:
- Pre-Processing: Maskierung sensibler Daten mithilfe von Regex und Named Entity Recognition (NER) (z. B. spaCy)
- Übersetzung: Einsatz von Open-Source-Modellen wie MarianMT oder M2M-100 direkt auf OpenShift AI; optional Anbindung an externe APIs (nur bei Kundeneinwilligung)
- Post-Processing: Rückführung der Originaldaten in den übersetzten Text
- UI: Web-Frontend (React/Vue) für einfache Bedienung
Vorteile:
- Kein Text verlässt die OpenShift-Umgebung
- Auditierbare Verarbeitung
- Einsetzbar in hochsensiblen Umgebungen (Banken, Versicherungen, Behörden)
2. Microservice-Dokumentations-AI - Architektur verstehen auf einen Blick
Herausforderung:
In komplexen Microservice-Landschaften ist es schwer, Abhängigkeiten, Schnittstellen und potenzielle Risiken bei Änderungen im Blick zu behalten.
Lösung mit OpenShift AI:
- Code- & API-Crawler: Analysiert Repositories, OpenAPI-Spezifikationen und Service-Dokumentationen
- Automatisches Mapping: Erkennt Abhängigkeiten und Datenflüsse zwischen Services
- LLM-Unterstützung: Beantwortet Fragen wie „Welche Systeme sind betroffen, wenn ich Service X ändere?“
- Visualisierung: Darstellung der Architektur in interaktiven Diagrammen (Mermaid)
Vorteile:
- Schneller Überblick für DevOps- und Architekturteams
- Weniger Risiko bei Deployments
- Vollständig intern nutzbar, keine Abhängigkeit zu Drittanbietern
3. E-Mail Classification & Routing - Automatisierung im Posteingang
Herausforderung:
Support- und Compliance-Abteilungen verbringen täglich Stunden damit, eingehende E-Mails manuell zu kategorisieren und weiterzuleiten.
Lösung mit OpenShift AI:
- Preprocessing: Anonymisierung personenbezogener Daten vor der Analyse
- Feinjustierter Klassifikator: Trainiert auf unternehmensspezifische Kategorien („Anfrage“, „Beschwerde“, „Kündigung“)
- Automatisches Routing: Weiterleitung an zuständige Fachbereiche per API
- Feedback-Loop: Human-in-the-loop-Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung
Vorteile:
- DSGVO-konform
- Deutlich reduzierte Bearbeitungszeiten
- Anpassbar auf interne Prozesse
möglicher Technologie-Stack für die Umsetzung
| Ebene | Technologie / Tool |
|---|---|
| Plattform | OpenShift AI, Kubernetes |
| Preprocessing | spaCy, Microsoft Presidio, Regex-Pipelines |
| LLM / Modelle | HuggingFace (MarianMT, BERT), Mistral, LLaMA, GPT |
| Visualisierung | Mermaid |
| UI | React |
Fazit
Mit OpenShift AI erhalten Unternehmen eine End-to-End-Plattform für den sicheren Betrieb von KI-Anwendungen von der Entwicklung über das Training bis zum produktiven Einsatz.
Die Kombination aus Sicherheit, Skalierbarkeit und Offenheit macht OpenShift AI zu einem strategischen Enabler für Branchen, in denen Datenschutz und Compliance oberste Priorität haben. Gleichzeitig schafft die Plattform die Grundlage, um Innovationen schnell und nachhaltig umzusetzen.
Quelle:
Red Hat OpenShift AI
