Der Wettlauf um die Annahme und Umsetzung der Künstliche Intelligenz (IA) beschleunigt sich, aber nicht alle Organisationen sind bereit, die Technologie in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. es IDC Es wird vorausgesagt, dass 2026 das Jahr sein wird, in dem der Markt von Experimenten zur Einführung auf der Skala der künstlichen Intelligenz übergeht. Diese Wendung wird jedoch eine Herausforderung für die Starken sein. Technologieführer müssen sich komplexen Monaten gegenüberstehen, die Strategie und Verstand erfordern.
Entsprechend Forrester, Obwohl CIOs mehr Budget haben, um die KI in die Realität umzusetzen, wird es mehr Volatilität und Druck für konkrete Ergebnisse geben. Wenn einerseits die Begeisterung wächst, steigt andererseits die Wahrnehmung, dass das wirkliche Differential nicht in der KI selbst, sondern in den Daten, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden, liegt. “Wenn ein Spieler auf dem Feld den Ball nicht dominieren kann, wird er kaum das Tor erreichen können. Das gleiche gilt für KI. Ohne Qualitätsdaten und gut dominiert gibt es keine intelligente KI für Unternehmen‘, sagt Gilson Magalhães, Vice President und General Manager von Red Hat für Lateinamerika.
Nach Ansicht der Exekutive wird 2026 ein Wendepunkt sein. IT-Führungskräfte müssen den Erfolg von Projekten neu definieren, indem sie sich vom Fokus auf operative Effizienz priorisieren, um strategische und messbare Auswirkungen zu priorisieren. Dies beinhaltet die Datenverwaltung und die umsichtige Auswahl von Informationen, die verwendet werden, um Benutzererfahrungen zu erstellen und kostspielige Fehler zu vermeiden. “Es reicht nicht aus, Tools zu übernehmen, es wird notwendig sein, Reisen umzustrukturieren, Interaktionen in Echtzeit anzupassen und die Operationen mit eingebauter KI von der Fabrik bis zum Management neu zu gestalten. Und alles beginnt mit gut dokumentierten Daten und einer klaren Strategie”, sagt
Daten im Griff: Zeitalter der digitalen Souveränität
Die wachsende Regelung über Datenschutz und Datensicherheit treibt einen Trend, der sich 2026 noch weiter verstärken wird: der Souverän. drohen Das Konzept, das sicherstellen soll, dass KI-Daten und Modelle unter nationaler oder regionaler Gerichtsbarkeit bleiben, spiegelt ein strategisches Anliegen der Compliance, Sicherheit und Vertrauen wider.
Für Magalhães wird die digitale Souveränität im nächsten Jahrzehnt entscheidend sein. “Unternehmen, die ihre Daten beherrschen, verstehen, wo sie sich befinden, wie sie verarbeitet werden, was sie darstellen, wie sie sich auf das Unternehmen auswirken und mit wem sie geteilt werden, haben einen enormen Wettbewerbsvorteil. KI hängt vom Kontext ab, und der Kontext hängt von den Daten ab, die richtig und zweckmäßig verwendet werden ”, sagt er.
Der erste Schritt zur effizienten Beherrschung der Daten ist laut der Exekutive zu verstehen, dass nicht alles, was in ein Modell eintritt, wahr ist und dass die Qualität der Antworten direkt von der Qualität und Integrität der Daten abhängt. Hier kommt der sogenannte digitale Irrtum ins Spiel, das falsche Gefühl der Sicherheit, das entsteht, wenn wir KI mit unvollständigen, voreingenommenen oder falschen Informationen füttern, und wir vertrauen blind darauf, was sie liefert. “Dieser Trugschluss ist nicht nur ein technisches Risiko, sondern ein strategisches Risiko. Wenn kritische Geschäfts-, Politik-, Gesundheits- oder Bildungsentscheidungen auf einem Modell basieren, das mit unvollständigen oder kontaminierten Daten geschult wird, werden wir den Fehler institutionalisieren. Noch schlimmer: Mit der Kraft der Automatisierung klettern”, warnt er.
Die Bekämpfung dieses Risikos erfordert drei Säulen: strenge Datenkuration, Transparenz in Quellen und Prozessen und ständiges kritisches Denken. Kurz gesagt, KI macht nur bei solider Datenverwaltung Sinn. Ein Problem, das bereits auf dem Markt vorhanden ist. gemäß IDC, für 2026 werden mehr als 301 tp3t von Organisationen, die fortschrittliche KI verwenden, um ihre Produkte oder Dienstleistungen zu produzieren, die Datenquellen offenlegen, die zum Trainieren ihrer Modelle verwendet werden.
Moderne Infrastruktur und intelligente Inferenz
In diesem Zusammenhang Plattformen öffnen Hybride werden durch die Kombination von KI-Modellen mit Automatisierung und Datenverwaltung hervorgehoben. Ein Beispiel ist der Red Hat AI 3, der während des Red Hat Summit präsentiert wird: Connect, eine Reihe von Veranstaltungen von Red Hat in mehr als 60 Ländern, davon sieben in Lateinamerika.
Mit den Ausgaben in São Paulo, Buenos Aires, Santiago, Mexiko-Stadt, Montevideo, Lima und Bogotá brachten die Veranstaltungen Experten und Führungskräfte zusammen, um Herausforderungen und Möglichkeiten der Verwendung von KI aus der Perspektive der Open Source zu diskutieren. “Die nächste Phase der künstlichen Intelligenz wird hybride, offen und kooperativ sein, basierend auf Interoperabilität, Transparenz und Co-Creation. Daran glauben wir und teilen wir mit unseren Kunden und Partnern”, so Magalhães.
Ein weiterer Höhepunkt der Treffen war die Schluss, KI-Betriebsphase, in der Modelle das Gelernte in realen Situationen anwenden. Es hat sich schnell weiterentwickelt und ist ein wichtiger Akteur für schnellere und genauere Entscheidungen in verschiedenen Branchen geworden. In der Gesundheit hilft es Ärzten beispielsweise, Muster und Anomalien in der Patientenanamnese zu identifizieren. Im Finanzsektor erkennt es ungewöhnliche Fehler und Verhaltensweisen in Echtzeit, verhindert Betrug und optimiert den Service. Von multinationalen Unternehmen bis hin zu kleinen Unternehmen definiert Inferenz die Effizienz, Genauigkeit und den realen Wert von KI-Bereitstellungen.
Nach den Gartner, Bis 2028 werden mehr als 801 tp3t der für das Training verwendeten beschleunigten Rechnerressourcen auf Inferenz umgeleitet. “Die Zukunft der KI wird nicht durch die Modelle definiert, sondern durch das, was man damit macht”, fasst Magalhães zusammen.
Eine neue Geschäftsarchitektur, die von intelligenten Agenten geleitet wird
Auch im nächsten Jahr sollte die Konsolidierung der KI-Agenten als Teil der Infrastruktur und Unternehmensanwendungen. Gartner Es wird geplant, dass bis Ende 2026 40% der Unternehmenssoftware direkt mit intelligenten Agenten verbunden werden soll.
Diese Agenten, die mit Autonomie und Daten lernen können, expandieren bereits in Sektoren wie Einzelhandel, Finanzen und Fertigung und können bis 2035 rund 301 TP3T des Umsatzes von Unternehmensanwendungssoftware auf mehr als $ 450 Milliarden steigern. Die anfänglichen Auswirkungen werden in den kundenorientierten Bereichen sichtbarer, mit Chatbots und intelligenten Assistenten, die den Echtzeit-Verlauf, die Präferenzen und das Verhalten überqueren.
“Diese an den Kontext angepassten Interaktionen erfordern nicht nur das, was sie verkaufen, sondern wie sie verkaufen, über welche Kanäle und wie sie mit ihren Kunden kommunizieren”, erklärt die Exekutive. “Die Wettbewerbsdifferenz wird, wie sehr Ihre KI das menschliche Verhalten versteht und respektiert.”.
Tools wie ChatGPT zeigen dieses Potenzial bereits. “Der Verbraucher ist im Laden, spricht mit der Lösung und erhält in Echtzeit eine personalisierte Empfehlung. Das ist keine Magie. Es sind Daten, Wissen, Agenten und Inferenz”, so Magalhães.
Intelligente
Ein weiterer sich wachsender Trend ist die sogenannte physische KI, die durch Integration mit Robotik, autonomen Fahrzeugen, Internet der Dinge und digitalen Zwillingen Intelligenz in die reale Welt bringt. Laut Deloitte soll diese Konvergenz bis 2026 die Effizienz und Sicherheit in Sektoren erhöhen, die bisher durch die Komplexität oder die Kosten der Automatisierung begrenzt waren.
Diese Entwicklung bedeutet jedoch nicht, dass Automatisierung traditionell wird weggelassen. ganz im Gegenteil. Er Gartner Schätzungen zufolge werden bis 2026 301 TP3T Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer KI-basierten Netzwerkaktivitäten automatisiert haben. “Diese Modernisierung der Infrastruktur ist die Grundlage der neuen digitalen Wirtschaft. Es bedeutet, Silos zu eliminieren, Wolken zu integrieren, die Rolle der Daten zu überdenken und die Automatisierung in den Mittelpunkt der Operation zu bringen”, sagt der Vizepräsident von Red Hat für Lateinamerika.
berichten von McKinsey Es zeigt, dass Unternehmen, die KI in ihre Automatisierungsprozesse integrieren, im Durchschnitt die Produktivität um 351 TP3T steigern und die Betriebskosten um 201 TP3T senken können. Das eigentliche Unterschied liegt jedoch in der Fähigkeit, sich kontinuierlich zu lernen und neu zu erfinden.
In diesem Sinne werden geschäftliche Open-Source-Lösungen wie die Red Hat Ansible Automation Platform zu strategischen Verbündeten. Sie ermöglichen es Ihnen, Domänen Automatisierung zu erweitern, Workflows zu orchestrieren und den IT-Betrieb sicher und flexibel zu optimieren. Darüber hinaus helfen sie, die Cybersicherheit zu stärken und Bedrohungen mit viel mehr Agilität zu erkennen und darauf zu reagieren.
Für Magalhães wird die Weiterentwicklung der KI eine neue Geschäftsarchitektur erfordern, die auf drei Grundlagen basiert: Datenkontrolle, Inferenz und technologische Modernisierung. “Künstliche Intelligenz liefert nur dann Wert, wenn sie zweckmäßig angewendet und auf das menschliche Wissen ausgerichtet ist”, schließt Magalhães ab.
