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Der Einsatz von generativer KI hat viele in seinen Bann gezogen, darunter auch die Führungskräfte von Red Hat, die ihre Anwendung bei verschiedenen Aufgaben wie Programmierung, E-Mail-Versand und Zusammenfassung von Inhalten erforscht haben. Trotz der großen Begeisterung für das, was KI leisten kann, gibt es nach wie vor einen spürbaren Bedarf an größerer Personalisierung und Anpassungsfähigkeit innerhalb von Organisationsstrukturen.
Während des Gipfels schlug Red Hat vor, KI so zu nutzen, dass das Fachwissen der einzelnen Mitarbeiter effizient im gesamten Unternehmen eingesetzt werden kann. Diese Vision geht über die internen Abläufe hinaus und zielt darauf ab, auch die Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern zu verbessern.
In einem wichtigen Schritt zur Verwirklichung dieses Ziels hat Red Hat in Zusammenarbeit mit IBM das Open-Sourcing von zwei wichtigen KI-Ressourcen angekündigt. Die erste ist die Granite-Sprache und die Code-Assistenten LLMs, die auf bestehenden offenen Modellen aufbauen, indem sie auch die Gewichte und Datenquellen der Modelle zugänglich machen. Die zweite ist InstructLab, eine innovative Plattform, die das Tuning von Large Language Models anhand synthetischer Daten erleichtert und es auch Nutzern ohne tiefgreifende Data-Science-Kenntnisse ermöglicht, KI-Tools zu verfeinern.
Diese Ankündigungen sind Teil der breiteren Strategie von Red Hat, die KI-Entwicklung mit den Prinzipien der Open-Source-Zusammenarbeit zu verbinden und so eine Gemeinschaft zu fördern, die gemeinsam KI-Technologien verbessern und anpassen kann. Indem Red Hat die Hürden für die Teilnahme an der KI-Entwicklung senkt, stellt sich Red Hat eine Zukunft vor, in der die KI-Tools die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen und ihren Teams besser widerspiegeln und darauf reagieren.
Indem Red Hat die globale Gemeinschaft einlädt, zu diesen offenen KI-Initiativen beizutragen, unterstreicht das Unternehmen sein Engagement, die nächste Generation von KI in Unternehmen durch offene Zusammenarbeit anzuführen und sicherzustellen, dass die Vorteile von KI-Fortschritten weithin zugänglich sind und effektiv umgesetzt werden.
