Rackspace und Uniphore kooperieren, um eine „Infrastruktur-zu-Agenten“-Architektur für KI in Unternehmen bereitzustellen.

Unternehmen haben in den letzten Jahren mit künstlicher Intelligenz experimentiert, doch viele Initiativen stecken weiterhin in der Pilotphase fest. Eine neue Partnerschaft zwischen Rackspace-Technologie und Uniphore zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem etwas eingeführt wird, das die Unternehmen als … bezeichnen. „Infrastruktur-zu-Agenten“-Architektur, ein Full-Stack-Ansatz, der Organisationen dabei helfen soll, KI-Systeme von der Experimentierphase in reale Produktionsumgebungen zu überführen.

Die Anfang März angekündigte Zusammenarbeit vereint die Angebote von Rackspace Hybride Multicloud und private Cloud-Infrastruktur mit Uniphores Enterprise-KI-Plattform. Die Unternehmen erklären, Ziel sei es, eine integrierte Umgebung zu schaffen, in der Unternehmen KI-Modelle bereitstellen, Daten aufbereiten und autonome KI-Agenten ausführen können, während gleichzeitig Governance, Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen gewährleistet werden.

Diese Bemühungen spiegeln einen umfassenderen Wandel im Bereich der KI in Unternehmen wider. Organisationen konzentrieren sich nicht mehr auf die Frage, welche Modelle oder Chips eingesetzt werden sollen, sondern darauf, wie KI-Fähigkeiten in verlässliche Geschäftsergebnisse umgesetzt werden können.

Die Herausforderung, KI in die Produktion zu überführen

Generative KI-Tools haben sich in Unternehmen rasant verbreitet, doch der Aufbau zuverlässiger, produktiv einsetzbarer Systeme bleibt schwierig. Viele Unternehmen sehen sich mit einer Fragmentierung ihrer KI-Infrastruktur konfrontiert. Die Infrastruktur wird möglicherweise an einem Ort verwaltet, Datenpipelines an einem anderen und KI-Modelle in einer weiteren Umgebung.

Die Partnerschaft zielt darauf ab, diese Fragmentierung durch die Kombination zweier sich ergänzender Ebenen zu überwinden. Rackspace steuert eine private Cloud-Infrastruktur bei, die für den sicheren Betrieb von KI-Workloads in CPU- und GPU-Umgebungen konzipiert ist. Uniphore stellt seine Business AI Cloud-Plattform zur Verfügung, die Modelle, Datenpipelines, Wissensschichten und agentenbasierte Automatisierung integriert.

Gemeinsam wollen die Unternehmen eine einheitliche Umgebung bereitstellen, die den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen in Unternehmen abdeckt. Dies umfasst die Datenaufbereitung, die Ausführung von Inferenzprozessen, die Modellverwaltung und den Einsatz von KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Den „Infrastruktur-zu-Agenten“-Stack verstehen

Das Konzept von Infrastructure-to-Agents bezieht sich darauf, den gesamten KI-Stack als ein vernetztes System zu betrachten und nicht als eine Sammlung unabhängiger Werkzeuge.

Innerhalb dieser Architektur unterstützt die Infrastruktur die Rechenschicht, Datenaufbereitungspipelines wandeln Unternehmensdaten in nutzbare Eingaben um, Modelle führen Schlussfolgerungen und Vorhersagen durch und KI-Agenten automatisieren Aufgaben innerhalb von betrieblichen Arbeitsabläufen.

Im Rahmen der Partnerschaft erhalten Unternehmen Zugriff auf Inferenzumgebungen, die sowohl auf NVIDIA- als auch auf AMD-Rechenarchitekturen laufen. Die Plattform bietet zudem Datenaufbereitungsdienste zur Strukturierung von Unternehmensdaten, sodass diese effektiv von KI-Modellen genutzt werden können. Feinabgestimmte Small Language Models sind ein weiterer wichtiger Bestandteil und ermöglichen es Unternehmen, spezialisierte Modelle für spezifische Geschäftsfunktionen einzusetzen.

Diese Modelle können dann KI-Agenten antreiben, die Aufgaben in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Versicherungswesen automatisieren.

Kleine Sprachmodelle Sie spielen insbesondere in Unternehmensumgebungen eine wichtige Rolle. Im Vergleich zu großen Allzweckmodellen lassen sie sich für spezifischere Anwendungsfälle optimieren, arbeiten effizienter und bieten eine bessere Kontrolle über Leistung und Governance.

Uniphores Vision des agentenbasierten Unternehmens

Die Plattform von Uniphore basiert auf der Idee der Agentisches Unternehmen, wobei KI-Agenten strukturierte Aufgaben in Geschäftsprozessen ausführen, anstatt lediglich auf Eingabeaufforderungen zu reagieren.

Die Business AI Cloud-Plattform des Unternehmens kombiniert mehrere Schichten, die zusammenarbeiten. Zu diesen Schichten gehören die für die Inferenz erforderliche Infrastruktur, die Daten- und Wissenssysteme zur Organisation von Unternehmensinformationen, die Modelle selbst sowie die Agenten, die Aufgaben auf Basis dieser Modelle ausführen.

Diese Architektur soll die Lücke zwischen KI-Tools für Endverbraucher und Unternehmenssystemen schließen, die strenge Anforderungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Konformität erfüllen müssen.

Durch die Integration in die Infrastrukturumgebung von Rackspace kann die Plattform in privaten Cloud-Umgebungen betrieben werden, die vom Unternehmen kontrolliert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, KI einzusetzen und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Daten zu behalten.

Rackspace setzt KI in die Praxis um

Rackspace bringt Erfahrung in der Verwaltung komplexer Cloud-Umgebungen in sowohl öffentlichen als auch privaten Infrastrukturen ein.

Durch die Partnerschaft werden die Ingenieure von Rackspace eng mit den Teams der Unternehmen zusammenarbeiten, um die kombinierte Plattform bereitzustellen und zu betreiben. Diese Ingenieure unterstützen die Konfiguration der Infrastruktur, optimieren Workloads und gewährleisten den zuverlässigen Betrieb von KI-Systemen in Produktionsumgebungen.

Dieses Betriebsmodell spiegelt die übergeordnete Strategie von Rackspace wider, Managed Infrastructure Services anzubieten, anstatt lediglich Hardware- oder Softwarekomponenten zu liefern. Die Unternehmen beschreiben ihr Angebot als ergebnisorientiert, d. h. der Fokus liegt auf messbaren Ergebnissen und nicht nur auf der Bereitstellung von Technologie.

Souveräne KI und regulierte Branchen

Einer der Hauptgründe für die Zusammenarbeit ist die wachsende Nachfrage nach souveräne KI-Infrastruktur.

Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Versicherungen unterliegen strengen regulatorischen Rahmenbedingungen. Diese Organisationen benötigen häufig umfassende Garantien in Bezug auf Datenverwaltung, Datenschutz und operative Kontrolle.

Durch die Ausführung von KI-Workloads in privaten Cloud-Umgebungen und die Möglichkeit für Unternehmen, die am besten geeignete Rechenarchitektur auszuwählen, erfüllt die Rackspace- und Uniphore-Plattform diese Anforderungen. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, KI-Technologien einzuführen und gleichzeitig die in regulierten Branchen geltenden Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten.

Ein Wandel hin zu operativer KI

Die Partnerschaft spiegelt einen umfassenderen Wandel in der Herangehensweise von Unternehmen an künstliche Intelligenz wider.

In der Anfangsphase des Booms der generativen KI konzentrierten sich die Diskussionen stark auf Modelle und Hardware. Unternehmen debattierten darüber, welche großen Sprachmodelle sie einsetzen sollten oder welche Rechenplattformen die beste Leistung boten.

Heute liegt der Fokus auf der operativen Integration. Unternehmen fragen sich, wie KI in reale Arbeitsabläufe eingebettet werden kann, wie Systeme sicher gesteuert werden können und wie Implementierungen skaliert werden können, ohne neue Komplexitätsebenen zu schaffen.

Mit der Präsentation einer einheitlichen Infrastruktur-zu-Agenten-Architektur versuchen Rackspace und Uniphore, diese Herausforderungen auf Systemebene anzugehen.

Von Experimenten zu messbaren Ergebnissen

Letztendlich besteht das Ziel der Partnerschaft darin, den Weg von KI-Experimenten bis zum Produktionseinsatz zu verkürzen.

Viele Organisationen kämpfen nach wie vor mit Pilotprojekten, die nie über begrenzte Testumgebungen hinaus skalieren. Eine einheitliche Plattform, die Infrastruktur, Datenaufbereitung, Modelle und KI-Agenten integriert, könnte dazu beitragen, diese Hürden abzubauen.

Im Erfolgsfall könnte die Zusammenarbeit ein sich abzeichnendes Muster im Bereich der KI in Unternehmen verdeutlichen: Die nächste Phase der Einführung wird weniger von neuen Modellen abhängen, sondern vielmehr von der Fähigkeit, KI-Systeme in sichere, kontrollierte und betriebsbereite Technologieumgebungen zu integrieren.