Am 17.1.2024 begrüssten Richard Zobrist, Country Manager Schweiz und Dinko Eror, VP EMEA Central, um die 900 Gäste am diesjährigen «Connect» Summit in Dübendorf.
Bernd Eschermann, CTO von ABB Process Automation zeigte die Informatik-Herausforderungen in Industrieunternehmen. Je näher eine Branche bei «Infrastruktur» ist, desto länger sind die Lebenszyklen von Betriebsstätten. Bei einer Papierfabrik wird typisch auf 50 Jahre geplant. Bei klassischen Wasserkraftwerken kann dies bis zu 100 Jahre sein.
Da wird es auch dem Laien rasch klar, dass bei 50 Jahren auf Anlagenseite und 5 Jahren auf Informatikseite alle 5 Jahre auf der Informatikseite grössere Veränderungen notwendig sind, zusätzlich zum erzielten technischen Fortschritt in dieser Zeit.
Markus Danhel, Principal Ecosystem Technical Sales Leader von IBM und Mirko Cutuk, Junior Solution Architect, InnoBoost SA, zeigten den Stand der Technik von IBM’s Watson-X auf, der Artificial Intelligence Plattform von IBM. Beindruckt hat mich, dass Anwender bei IBM nicht bei Null beginnen müssen, sondern dass bereits 400 Modelle zur Verfügung stehen, auf denen aufgesetzt werden kann.
Zeitlich sieht es so aus, dass bei Projektbeginn mit IBM noch vor den Skiferien bis Ostern die AI-Anwendung für den produktiven Einsatz Einsatz bereitstehen soll. Das wären grosszügig gerechnet 10 Wochen. Das ist die absolut kürzeste Produktentwicklungszeit, die ich kenne.
Sébastien Pennec, Head of Development Technical Architecture und Marco Torello,Infrastructure Architect, beide von Lombard Odier, gingen auf einige spezifische Risk Management Punkte von Open Source Software ein, speziell auch im Artificial Intelligence Umfeld.
Der Auslöser dürfte das Biotop sein, in dem Lombard Odier tätig ist: Eine sehr bedeutende Privatbank, die vermögende Klienten betreut. Daraus resultiert das Verständnis von Sicherheit, Verlässlichkeit und Zuverlässigkeit.
Sie empfehlen, beim Einsatz von Open Source Software ein «Program Office» zu bilden, in dem Auswahl, Überprüfung und andere Politiken wie auch die Ausbildung der Entwickler, Rechtsfragen etc im Vorfeld geklärt und festgelegt werden. Gerade bei der Arbeit mit Open Source KI-Platformen ist dies wichtig, damit beispielsweise zum vornherein klar ist, welche Daten wie öffentlich gemacht werden, da ja KI-Modelle zuerst mit Firmendaten und -Entscheidungen trainiert werden müssen.