Wie begegnet IBM den aktuellen Trends und wie kann IBM Software Developer und Unternehmen unterstützen?
Um diese Frage hinreichend zu beantworten, muss zuerst erklärt werden, was Embeddable AI konkret ist.
IBM’s Embeddable AI Library besteht aus flexiblen AI Funktionalitäten, die Developer einfach und schnell über den gesamten Lifecycle hinweg in ihre Lösungen integrieren können.
Hierbei stellt IBM erstmals Partnern und Unternehmen dieselben AI Libraries zur Verfügung, die IBM selbst in mehr als 20 IBM Produkten erfolgreich einsetzt. Partner, Unternehmen und ihre Developer profitieren somit, neben niedrigen Entwicklungskosten zusätzlich von einer reduzierten Komplexität ihrer AI Projekte.

IBM’s Embeddable AI als Containerized Library:

Diese sogenannten containerisierte Bibliothek eignet sich für Developer, die beim Design und bei der Erweiterung ihrer Lösungen von AI Fähigkeiten profitieren wollen, die IBM für ihre eigenen Produkte einsetzt und gleichzeitg  an keine vorgeschriebene Architektur gebunden sind.
Developer profitieren von einer offenen Architektur, die in jeder beliebigen Containerumgebung läuft und können darüberhinaus ohne viel Komplexität und AI Wissen mit ihren Lösungen an IBM’s Embeddable AI Bausteine andocken.

Bei den Lösungen IBM Watson Speech to Text Library und IBM Watson Text to Speech Library kommt Natural Language Processing (NLP) zum Einsatz.  Mit NLP können Developer zum Beispiel bestimmte Sprach- und Textmuster erkennen und die dadurch gewonnenen Insights ihrer, um AI erweiterten, Lösung zu nutzen, um  Kundenverhalten und -Feedback besser zu verstehen und schneller und gezielter zu helfen.

IBM’s Embeddable AI als Applikation:

IBM’s Embeddable AI als Applikation eignet sich für Developer, die schnell mit einer Plug-and-Play Lösung mit einfacher und übersichtlicher Benutzeroberfläche starten, und gleichzeitig Out-of-the-Box Bausteine zur Einbindung ihrer eigenen Lösung nutzen wollen.
In diesem Umfeld bietet IBM unter Anderem Watson Assistant und Watson Discovery an.

Weitere Vorteile für Developer auf einen Blick

Die vorgestellten Herausforderungen für Software-Entwickler einschließlich des zusätzlich nicht immer fachbezogenen Workloads hindern Entwickler daran, sich ausgiebig mit AI auseinanderzusetzen, aber auch die richtigen Dokumentationen und Trainingsunterlagen für die AI Integration zu finden.
Ohne Anspruch auf Vollständigkeit können Business Partner, Unternehmen und Software-Entwickler von folgenden Vorteilen profitieren:

• Die AI kommt zu den Daten und nicht umgekehrt
• IBM’s Embeddable AI Libraries laufen überall – egal on Hyperscaler, On Premise oder Edge
• Developer behalten die vollständige Kontrolle über die Architektur und die Entwicklung über den gesamten Lifecycle ihrer Lösung
• Lösungen mit AI Modellen können schnell, kostengünstig und ohne tiefe AI Skills zur Marktreife gebracht werden
• Mit IBM Embeddable AI können sowohl mehr Dokumenttypen als auch größere Dokumente verarbeitet werden – IBM AI analysiert Text, PDFs, PPT, Word Docs, HTML und Bilder und verarbeitet bis zu 500 Seiten
• Flexibel, erweiterbar und für jedes Einsatzgebiet geeignet: Bibliotheken mit branchenbezogenen Insights ermöglichen optimierte, spezialisierte AI Lösungen
• Algorithmic Choice: Der Developer bestimmt welchen Algorithmus er anwendet
• IBM Embeddable AI erlaubt die Integration mit den Programmiersprachen Java, Javascript, Python
• Developern steht ein leicht zugängliches Arsenal an übersichtlich aufbereiteten Lernmaterialen, Produkt-Dokumentationen und Tutorials zur Verfügung
• Trustworthy AI: Der ethisch und verantwortungsvolle Umgang mit AI sowie die Beachtung von Sicherheitsstandards und der Privatsphäre stehen bei IBM absolut im Vordergrund – IBM’s Trustworthy AI beruht auf jahrzehntelanger Erfahrung und Vertrauen im Umgang mit AI und der für Nutzer transparenten Darstellung von Open-Source Toolkits, Bibliotheken und Machine Learning Modellen

Latest but greatest:  Berechenbare Preise mit flexiblen Bezahloptionen ermöglichen Business Partnern und Independent Software Vendors (ISV) eine auf ihr Geschäftsmodell zugeschnittene Vermarktung der AI-Lösung