Wie OpenShift Virtualization den Weg zur KI-gestützten Transformation ebnet
In unserer Serie zur Virtualisierungsmodernisierung haben wir die Reise von der VMware-Migration über die Konsolidierung auf OpenShift Virtualization bis hin zu modernen DevOps-Praktiken verfolgt. Heute schließen wir den Kreis mit einem Blick in die Zukunft: Wie wird aus einer modernen Virtualisierungsplattform die Grundlage für intelligente, KI-gestützte Anwendungen?
Die Antwort liegt in der strategischen Weitsicht, mit der OpenShift konzipiert wurde. Was als Container-Plattform begann, wurde durch OpenShift Virtualization um VM-Management erweitert und ist heute mit OpenShift AI eine vollständige Plattform für künstliche Intelligenz – ohne Migration, ohne Plattformwechsel, ohne Disruption. OpenShift AI ist keine separate Lösung, sondern die logische Weiterentwicklung dieser evolutionären Plattform.
Die Investition in OpenShift Virtualization ist damit nicht nur eine Lösung für heutige Anforderungen, sondern ein Fundament für die KI-gestützte Zukunft – unabhängig von der Unternehmensgröße.
KI in der Praxis: Vom Hype zur produktiven Nutzung
Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. Laut aktuellen Studien setzen bereits über 60% der deutschen Unternehmen KI-Technologien ein oder planen deren Einsatz. Doch zwischen Pilotprojekten und produktiver Nutzung klafft oft eine erhebliche Lücke – die Infrastruktur-Lücke.
Dabei zeigen sich wiederkehrende Herausforderungen:
Fragmentierte Infrastruktur: KI-Workloads laufen auf separaten Plattformen, isoliert von produktiven Anwendungen. Der Datenaustausch ist umständlich, die Integration komplex.
Fehlende Skalierbarkeit: Pilotprojekte funktionieren, aber der Weg in die Produktion scheitert an mangelnder Infrastruktur-Kapazität oder fehlenden Automatisierungsmöglichkeiten.
Ressourcen-Dilemma: Mittelständische Unternehmen haben selten die Ressourcen, um eigene KI-Modelle von Grund auf zu trainieren. Sie benötigen pragmatische Wege, bestehende Modelle zu nutzen und anzupassen.
Komplexität der Integration: Wie verbindet man KI-Services mit bestehenden Geschäftsanwendungen, die in VMs laufen? Wie orchestriert man hybride Workloads?
OpenShift AI adressiert genau diese Herausforderungen – als integraler Bestandteil einer Plattform, die Unternehmen bereits für ihre Virtualisierungs- und Container-Workloads nutzen.
OpenShift AI: Die natürliche Evolution Ihrer Infrastruktur
Der entscheidende Vorteil von OpenShift AI liegt in der nahtlosen Integration in die bestehende OpenShift-Plattform. Unternehmen, die bereits OpenShift Virtualization einsetzen, haben die Grundlage für KI-Workloads bereits geschaffen.
Eine einheitliche Plattform für alle Workloads
OpenShift AI integriert sich in dieselbe Plattform wie Ihre VMs und Container. Die gleichen Kubernetes-Mechanismen für Ressourcenmanagement, Skalierung und High Availability gelten auch für KI-Workloads. Während KI-Anwendungen möglicherweise optimierte Hardware-Ressourcen benötigen – etwa GPUs für rechenintensive Aufgaben oder schnelleren Storage für große Datenmengen – bleibt das Management-Framework einheitlich. Dasselbe Team kann die Plattform betreiben, mit denselben Tools und Prozessen.
Diese Konvergenz eliminiert die typischen Silos zwischen traditioneller IT und KI-Innovation. Daten aus Legacy-Systemen in VMs können direkt von KI-Services genutzt werden. KI-Inferenzen können in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden. Alles auf einer Plattform, mit konsistenten Prozessen und Tools.
Pragmatische KI-Integration
OpenShift AI bietet Unternehmen die Flexibilität, KI-Modelle je nach Bedarf zu nutzen: Von der produktiven Nutzung vortrainierter Modelle über Fine-Tuning bis hin zum vollständigen Training eigener Modelle. Der Fokus liegt auf der schnellen Integration in bestehende Geschäftsprozesse – unabhängig davon, ob Sie bestehende Modelle deployen oder eigene entwickeln.
Die Plattform bietet:
Model Serving: Bestehende KI-Modelle – ob Open Source, von Partnern oder aus Cloud-Services – können einfach bereitgestellt und skaliert werden. Inference-Workloads laufen effizient und hochverfügbar.
RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation): Moderne LLM-Anwendungen lassen sich aufbauen, die auf unternehmenseigenen Daten basieren, ohne dass sensible Informationen das Unternehmen verlassen müssen.
Computer Vision: Bildverarbeitung und -analyse können für Qualitätskontrolle, Prozessautomatisierung oder Sicherheitsanwendungen eingesetzt werden.
NLP und Sprachverarbeitung: Chatbots, automatisierte Dokumentenverarbeitung und Sentiment-Analysen werden praktikabel.
Predictive Analytics: Vorhersagemodelle für Nachfrage, Ausfälle oder Trends können in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden.
Die KI-Evolution: Ein Gedankenspiel
Erinnern Sie sich an unser fiktives Logistikunternehmen aus den vorherigen Artikeln? 350 Mitarbeiter, 200 LKW, erfolgreich von VMware zu OpenShift Virtualization migriert, moderne Container-Anwendungen für Tracking etabliert, DevOps-Prozesse implementiert. Lassen Sie uns durchspielen, wie der nächste evolutionäre Schritt aussehen könnte.
Die Herausforderung: Bei der Warenannahme entstehen immer wieder Konflikte über Transportschäden. Wurden Paletten bereits beschädigt angeliefert, oder entstand der Schaden im eigenen Lager? Die manuelle Dokumentation ist zeitaufwändig, fehleranfällig und oft nicht beweiskräftig. Reklamationen binden Ressourcen, Haftungsfragen bleiben ungeklärt.
Phase 6 – KI-Integration: Computer Vision für automatisierte Wareneingangskontrolle
Das Unternehmen entwickelt auf OpenShift AI eine Computer Vision-Lösung, die jeden Wareneingang automatisch dokumentiert und analysiert:
Technische Umsetzung auf bestehender Infrastruktur: Kameras an den Verladetoren erfassen jede eingehende Palette. Die Bilder werden direkt an einen Computer Vision-Service auf OpenShift AI gesendet, der auf einem vortrainierten Modell basiert, das speziell für Transportschäden feinjustiert wurde.
Nahtlose Integration: Der CV-Service kommuniziert über APIs mit dem bestehenden WMS-System (läuft als VM auf OpenShift). Erkannte Schäden werden automatisch dokumentiert, Fotos werden dem Lieferschein zugeordnet und im System gespeichert. Bei kritischen Schäden wird automatisch eine Meldung an das Qualitätsmanagement ausgelöst.
Skalierung und Effizienz: OpenShift skaliert den CV-Service automatisch basierend auf der Last. Während der morgendlichen Anlieferungsspitze laufen mehrere Instanzen parallel, in ruhigen Zeiten wird automatisch herunterskaliert.
Evolutionäre Entwicklung: Das System wurde zunächst mit einem Open-Source-Modell als Proof of Concept gestartet. Nach erfolgreichen Tests wurde das Modell mit eigenen Bilddaten verfeinert. Heute erkennt es spezifische Schadenstypen mit über 95% Genauigkeit.
Das Ergebnis: Reklamationsbearbeitung verkürzt sich um 80%. Haftungsfragen werden durch lückenlose Dokumentation eindeutig geklärt. Das Qualitätsmanagement kann proaktiv Lieferanten mit auffälligen Schadensquoten identifizieren. Die Versicherungsprämien sinken durch nachweislich verbesserte Prozesse.
Besonders bemerkenswert: Die gesamte Lösung läuft auf derselben OpenShift-Infrastruktur wie die kritischen ERP- und WMS-VMs, die Container-basierten Tracking-Apps und die DevOps-Pipelines. Ein Team, eine Plattform, ein konsistentes Betriebsmodell.
Strategische KI-Anwendungsfälle für den Mittelstand
Die Computer Vision-Lösung ist nur ein Beispiel. OpenShift AI ermöglicht eine Vielzahl praktischer Anwendungsfälle, die für mittelständische Unternehmen unmittelbaren Mehrwert schaffen:
Intelligente Dokumentenverarbeitung: Automatisierte Extraktion und Verarbeitung von Informationen aus Rechnungen, Lieferscheinen, Verträgen oder technischen Dokumenten. NLP-Modelle verstehen Kontext und Struktur, reduzieren manuelle Dateneingabe und minimieren Fehler.
Predictive Quality: Computer Vision-Systeme erkennen Qualitätsprobleme in der Produktion, bevor fehlerhafte Produkte ausgeliefert werden. Frühzeitige Intervention reduziert Ausschuss und Reklamationen.
Intelligente Kundenkommunikation: RAG-basierte Chatbots beantworten Kundenanfragen auf Basis unternehmenseigener Dokumentation und Wissensdatenbanken. Die Daten bleiben im Unternehmen, Datenschutz ist gewährleistet.
Anomalie-Erkennung: KI-Modelle überwachen Produktionsdaten, Logdaten oder Sensordaten und erkennen ungewöhnliche Muster, die auf Probleme hindeuten. Proaktive Wartung wird möglich, ungeplante Ausfälle werden verhindert.
Demand Forecasting: Vorhersagemodelle analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren, um präzisere Bedarfsprognosen zu erstellen. Lagerbestände werden optimiert, Lieferfähigkeit steigt.
Der gemeinsame Nenner: All diese Anwendungsfälle basieren auf der Integration von KI-Services mit bestehenden Geschäftsprozessen und Datenquellen – genau das, was OpenShift AI auf einer einheitlichen Plattform ermöglicht.
Von der Infrastruktur-Modernisierung zur KI-Strategie
Der Weg von der VMware-Migration zu KI-gestützten Anwendungen folgt einer klaren Logik. Jede Phase baut auf der vorherigen auf, ohne diese zu ersetzen:
Phase 1 – VM-Migration: Stabile, kostenkontrollierte Virtualisierungsplattform mit OpenShift Virtualization.
Phase 2 – Container-Integration: Moderne Anwendungen als Container, parallel zu bestehenden VMs.
Phase 3 – DevOps-Transformation: Automatisierte Prozesse, Infrastructure as Code, CI/CD für VMs und Container.
Phase 4 – KI-Bereitschaft: Integration von KI-Services auf derselben Plattform, Nutzung bestehender Daten und Infrastruktur.
Dieser evolutionäre Ansatz bietet entscheidende Vorteile:
Risikominimierung: Jede Phase liefert eigenständigen Mehrwert. Sie müssen nicht auf KI hinarbeiten, um von der Plattform zu profitieren – aber die Option ist da, wenn Sie bereit sind.
Investitionsschutz: Die Infrastruktur wächst mit den Anforderungen. Keine Wegwerfentscheidungen.
Pragmatismus: Unternehmen können KI-Initiativen starten, wenn sie bereit sind – die Infrastruktur ist bereits da.
Agilität: Neue Anwendungsfälle können schnell umgesetzt werden, ohne Monate für Infrastruktur-Beschaffung zu benötigen.
Technische Grundlagen: Warum OpenShift AI anders ist
Der entscheidende Unterschied zu anderen AI/ML-Plattformen liegt in der nahtlosen Integration: OpenShift AI ist tief in die bestehende Kubernetes-Infrastruktur von OpenShift eingebettet. Statt eine separate KI-Umgebung aufzubauen, nutzen Sie dieselbe Plattform, auf der bereits Ihre VMs und Container laufen. Dies schafft praktische Vorteile:
Einheitliches Ressourcenmanagement: KI-Workloads nutzen dieselben Compute-, Storage- und Netzwerk-Ressourcen wie VMs und Container. Ressourcen werden dynamisch zugewiesen, Auslastung wird optimiert.
Konsistente Sicherheit: Dieselben Security Policies, Netzwerk-Segmentierung und Zugriffskontrolle gelten für alle Workloads. Compliance-Anforderungen werden einheitlich durchgesetzt.
Orchestrierung über Grenzen hinweg: Komplexe Workflows, die VMs, Container und KI-Services kombinieren, können elegant orchestriert werden. Ansible Automation Platform integriert sich nahtlos.
Hybrid Cloud-Fähigkeit: KI-Workloads können flexibel on-premises oder in der Cloud ausgeführt werden – je nach Datenlokalität, Performance-Anforderungen oder Kostenoptimierung.
Beobachtbarkeit: Monitoring, Logging und Tracing funktionieren einheitlich über alle Workload-Typen. Probleme werden schnell identifiziert und behoben.
Diese technische Integration eliminiert die Komplexität, die typischerweise mit der Einführung von KI einhergeht. IT-Teams müssen keine neuen Plattformen erlernen, keine separaten Silos betreiben, keine komplexen Integrationen aufbauen.
Der Weg zur KI-gestützten Organisation
Für Innovationsmanager und Digitalverantwortliche stellt sich die strategische Frage: Wie beginnen wir mit KI, ohne uns zu übernehmen?
Stufe 1 – KI-Readiness-Assessment: Identifizierung konkreter Anwendungsfälle mit messbarem Business Value. Bewertung vorhandener Daten und Infrastruktur. Definition realistischer Quick Wins.
Stufe 2 – Pilotprojekt: Implementierung eines überschaubaren KI-Anwendungsfalls auf OpenShift AI. Nutzung bestehender Modelle, Fokus auf Integration und Mehrwert. Sammlung von Erfahrungen und Best Practices.
Stufe 3 – Skalierung: Erweiterung auf weitere Anwendungsfälle. Aufbau interner Expertise. Definition von Standards für KI-Entwicklung und -Deployment. Integration in bestehende Governance-Prozesse.
Stufe 4 – KI-getriebene Prozesse: KI wird integraler Bestandteil der Geschäftsprozesse. Kontinuierliche Optimierung und Erweiterung. Erschließung neuer Geschäftsmodelle durch KI-Fähigkeiten.
Entscheidend ist: Die Infrastruktur muss diesen Weg nicht blockieren. Mit OpenShift als Basis ist die technische Grundlage bereits vorhanden.
Zukunftsfähigkeit als strategischer Wettbewerbsvorteil
In einer Welt, in der KI zunehmend zum Differenzierungsfaktor wird, ist eine KI-ready Infrastruktur kein Nice-to-have mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Unternehmen, die heute OpenShift Virtualization einführen, investieren nicht nur in eine moderne Virtualisierungsplattform – sie schaffen die Grundlage für KI-gestützte Innovation.
Die Entscheidung für OpenShift ist eine Entscheidung für Flexibilität:
Heute VMs migrieren und Kosten optimieren. Morgen Container integrieren und DevOps etablieren. Übermorgen KI-Services nutzen und neue Geschäftspotentiale erschließen.
Alles auf einer Plattform. Mit einem Team. Nach konsistenten Prinzipien.
Diese strategische Weitsicht unterscheidet Unternehmen, die IT als Kostenfaktor betrachten, von jenen, die IT als Enabler für Innovation verstehen. OpenShift AI macht KI nicht nur technisch machbar, sondern auch operativ praktikabel und wirtschaftlich sinnvoll.
Der nächste Schritt: Ihre KI-Strategie
KI wird Teil Ihrer Geschäftsprozesse werden. Der richtige Zeitpunkt und die optimale Herangehensweise für den produktiven Einsatz KI-gestützter Anwendungen sind dabei die wesentlichen Faktoren. Mit OpenShift Virtualization als Basis haben Sie diese Entscheidung bereits zu Ihren Gunsten getroffen – auch wenn KI bei der Einführung vielleicht noch nicht im Fokus stand.
Die evolutionäre Natur der Plattform bedeutet: Sie können KI-Initiativen starten, wenn Sie bereit sind. Ohne Infrastruktur-Hürden, ohne Plattformwechsel, ohne Disruption bestehender Systeme.
Für Innovationsmanager und Digitalverantwortliche ist dies die ideale Ausgangslage: Eine Infrastruktur, die heutige Anforderungen erfüllt und gleichzeitig die Tür zur KI-gestützten Zukunft weit öffnet.