IBM biedt Watsonx aan als platform waarop bedrijven op een veilige manier met AI-modellen aan de slag kunnen. Met unieke features en brede compatibiliteit hoopt het de concurrentiestrijd met onder andere Google, OpenAI en Nvidia te winnen. Wat is Watsonx, wat kan het en waarom zou een organisatie juist IBM’s platform kiezen?
Watsonx is al sinds mei bekend, maar met Watsonx Your Business is er voor het eerst een advertentiecampagne voor op poten gezet door IBM. Klaarblijkelijk hebben organisaties meer duidelijkheid nodig over de potentie van AI en hoe het praktisch toe te passen is. De twee advertenties sporen bedrijven aan om hun organisaties te “Watsonx“-en. Als hoofdpunten geeft men aan hoe belangrijk het is om AI-modellen met eigen data te trainen en om allerlei alledaagse taken bij werknemers weg te nemen.
Druk speelveld
Er zijn verschillende concepten rondom de inzet van AI voor bedrijven: zo zijn er kant-en-klare plugins voor bijvoorbeeld ChatGPT om snel een chatbot in te kunnen zetten met zo min mogelijk moeite. Echter lijkt de stap ook bij OpenAI inmiddels gemaakt te zijn naar trusted data en eigen modellen: met ChatGPT Enterprise kunnen organisaties de kracht van GPT-4 inzetten met eigen bedrijfsdata voor specifieke doeleinden. Privacy zou geen probleem moeten zijn: de data en outputs worden niet door OpenAI ingezet voor verdere training.
Tip: ChatGPT Enterprise van OpenAI verdubbelt snelheid en neemt privacyzorgen weg
Ook IBM komt met soortgelijke beloftes: privacy staat hoog in het vaandel, net als het trainen van modellen op eigen data. Elders zien we soortgelijke ontwikkelingen: Google heeft een AI-pakket waarbij klanten gelijk 100 LLM’s tot hun beschikking krijgen en ze kunnen trainen met interne enterprise-data. Ook VMware en Nvidia sloegen de handen ineen met de Private AI Foundation, dat eveneens menig AI-model beschikbaar stelt voor talloze use cases. Zo is het aanbod van alle kanten steeds meer gelijkgeschakeld, maar wat maakt Watsonx bijzonder?
Watsonx.ai en Watsonx.data
Het IBM-aanbod dat lijkt op het bovenstaande, is samen te vatten onder de noemer Watsonx.ai. Zelf haalt het bedrijf juist Watsonx.data aan als unieke troef: het zou hier gaan om de enige data store binnen de industrie die open, hybride en governed is. Omdat de data-explosie van geen ophouden weet, stelt IBM dat er voor AI-workloads een specifieke data-oplossing vereist is die daarop inspeelt. Men belooft dat alle data via een gedeelde metadata-laag behoort die ook geldt voor meerdere cloud-omgevingen en on-prem. Ingebouwde governance, security en automatisering zou ervoor moeten zorgen dat storage- en analytics-omgevingen met het dataplatform verbonden kunnen worden.
Doordat Watsonx.ai en Watsonx.data nadeloos op elkaar aansluiten, moet het mogelijk zijn om alle data en metadata te kunnen analyseren, visualiseren en transformeren met de AI-modellen die IBM aanbiedt en die bedrijven zelf creëren. Uiteindelijk is het deze snel werkende integratie van AI-platform met zoveel mogelijk data cruciaal. Wat dat betreft heeft IBM een helder verhaal klaar staan: wie beide Watsonx-producten combineert, kan snel en eenvoudig aan de slag met AI.
Concreet: hulp bij COBOL
IBM kwam onlangs nog met een unieke toepassing van een dergelijk AI-platform: Code Assistant for Z. Mainframes zijn nog vaak gecodeerd in COBOL, een programmeertaal die maar weinig ontwikkelaars kennen. Daarmee is de mankracht er wel mee overweg kan erg duur: wat als AI dat probleem kan verhelpen?
Watsonx Code Assistant for Z belooft daarom COBOL-code om te zetten naar het alom bekende Java. Zo hoeven organisaties na de AI-vertaling minder te vrezen voor het onderhoud van mainframes. Aangezien COBOL nog altijd ingezet wordt voor kritieke bedrijfsprocessen, is een dergelijke toepassing een helder voorbeeld van wat generatieve AI mogelijk maakt.
Lees ook: IBM moderniseert mainframe-applicaties met Watsonx Code Assistant for Z
19 uur geleden
Expert bijdrage
