Eine wertvolle Roadmap für die GenAI-Einführung mit Eficode und NVIDIA entwickeln

Bei Eficode freuen wir uns über unsere Partnerschaft mit NVIDIA, die Unternehmen die Einführung von Generative AI (GenAI) erleichtert. In diesem Blogbeitrag möchte ich erläutern, warum sich eure Organisation auf die Zusammenarbeit zwischen unserer Expertise und den Fähigkeiten von NVIDIA freuen kann.

Die Technologie ist Realität – ihre Einführung beginnt gerade erst

Der aktuelle Trend bei der Einführung von AI dreht sich nicht mehr nur um das Training großer Sprachmodelle (LLMs). Es geht darum, den enormen Mehrwert zu erkennen, den diese Technologien Unternehmen und letztlich Verbrauchern bieten können. Ich habe gesehen, wie DeepSeek kürzlich auf der NASDAQ für Schlagzeilen sorgte und die sogenannten „Magnificent Seven“ der Tech-Unternehmen beeinflusste.

Ich bin jedoch überzeugt, dass der eigentliche Mehrwert durch den praktischen Einsatz von LLMs entsteht, die im Wesentlichen als Dolmetscher zwischen menschlicher und maschineller Sprache fungieren. Im Kern sind sie einfache Tools – nichts übermäßig Komplexes. Für die meisten Organisationen liegt der eigentliche Aufwand darin, IT-Systeme zu entwickeln, die diese Dolmetscher wirkungsvoll unterstützen.

Was sollten wir also als Teil der IT-Branche tun, um GenAI-Fähigkeiten effektiv einzuführen und zu nutzen?

Mit Blick auf 2025 sehe ich eine deutliche Lücke: Nur etwa 1–10 % der Fachleute in der IT- und Softwarebranche werden Retrieval-Augmented-Generation-Methoden (RAG) verstehen und wissen, wie sie diese effektiv implementieren. Uns sind viele unsichere und erfolglose Implementierungen von „Customer-Support“-Chatbots begegnet, weil Organisationen das Wissen fehlt, GenAI-Systeme zu entwickeln und zu betreiben. Viele Unternehmen starten mit dem falschen Ansatz und kaufen Lösungen für den sofortigen Einsatz in der Produktion, ohne die notwendigen Grundlagen zu schaffen.

Ich bin fest davon überzeugt, dass die Lösung darin besteht, mit interner Forschung und Entwicklung (R&D) sowie IT-Prozessen zu beginnen, eine sichere Umgebung für Experimente zu schaffen und AI-Systeme zu integrieren. So können wir unseren Mitarbeitern vermitteln, wie sie diese Technologie effektiv einsetzen.

Warum die Einführung von GenAI mit DevOps zum Erfolg führt

Wie können wir diese Fähigkeit also in unseren Organisationen aufbauen? Hier kommt DevOps ins Spiel. Die Einführung von GenAI-gestützten Assistenten, Workflows und Agents bedeutet im Kern eine DevOps-Transformation.

So wie wir Menschen Kontext nutzen, um passende Antworten abzuleiten und vorherzusagen, erzeugen LLMs die wahrscheinlichsten Ergebnisse auf Grundlage des bereitgestellten Kontexts und der Trainingsdaten, die sie aufgenommen haben. Aus Prozesssicht müssen wir sie meiner Meinung nach ähnlich behandeln. Entscheidend ist eine Umgebung als „DevOps-Sicherheitsnetz“, in der Menschen und AI-Agents sicher skalieren und zusammenarbeiten können – und dabei das Beste aus beiden Welten nutzen.

Da ich täglich an DevOps-Transformationen arbeite, sehe ich, wie wir unsere Kunden dazu ermutigen, modernste Technologien einzuführen, um in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein, in dem GenAI immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Wir stehen vor einer großen Herausforderung: Damit die Einführung von GenAI erfolgreich ist, benötigen LLMs die notwendige Infrastruktur, um zu funktionieren und auf Unternehmensdaten zuzugreifen. Wer CRM- oder ERP-Migrationen begleitet hat, kennt die Schwierigkeit, Daten in einem „einzigen System“ zusammenzuführen. Statt all diese Datenquellen mit einem einzigen LLM-Service zu verbinden, müssen wir LLM-Inferenzfunktionen näher an den Orten bereitstellen, an denen die Daten liegen – und dabei Unternehmensrichtlinien einhalten.

Hier wird NVIDIA entscheidend. Der Aufbau dieser neuen GenAI-IT-Systeme erfordert „flexible“ und bedarfsgesteuerte Inferenzfunktionen, überall dort, wo sie benötigt werden – in der Public, Private oder Edge Cloud. Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen wir ein skalierbares System aufbauen, das für den Betrieb an jedem erforderlichen Ort optimiert ist. Ohne eine End-to-End-Lösung – von GPUs bis zu Chatbots – riskieren wir Herausforderungen im IT-Lebenszyklus und Probleme durch fragmentierte Toolchains.

DevOps wird 2025 großartig

Indem wir die DevOps-Expertise von Eficode mit den Fähigkeiten von NVIDIA verbinden, können wir Unternehmen weltweit eine klare, umsetzbare Roadmap für die Einführung von GenAI bieten. Ich freue mich auf das Potenzial, dass 2025 zum Jahr der Automatisierung von GenAI-Workflows und Agents wird. Gemeinsam haben wir die einzigartige Möglichkeit, unsere Kunden auf dieser transformativen Reise zu begleiten!

Lest unseren Leitfaden zum Einsatz von GenAI in der Softwareentwicklung, um GenAI in eurer Organisation mit den passenden Tools und der richtigen Plattform erfolgreich einzusetzen.