Confluent, Inc. kündigte Data Streaming für KI an, eine Initiative zur Beschleunigung der Entwicklung von Echtzeit-KI-Anwendungen in Unternehmen. KI in Echtzeit erfordert mehr als nur schnelle Algorithmen, sondern auch vertrauenswürdige, relevante Daten, die in dem Moment zur Verfügung stehen, in dem sie benötigt werden, um intelligentere und schnellere Erkenntnisse zu gewinnen.

Um Unternehmen dabei zu helfen, das volle Potenzial von KI mit den frischesten kontextbezogenen Daten aus ihrem gesamten Unternehmen zu erschließen, baut Confluent seine Partnerschaften mit führenden Unternehmen im Bereich KI und Vektordatenbanken aus, darunter MongoDB, Pinecone, Rockset, Weaviate und Zilliz. Confluent stellt außerdem Produktinnovationen vor, die die neuesten Fortschritte in der KI in seine Plattform integrieren, z. B. einen generativen KI-gestützten Assistenten, der bei der Generierung von Code und der Beantwortung von Fragen zur Daten-Streaming-Umgebung hilft. Das Versprechen der KI gibt es zwar schon seit Jahren, aber es gab einen erneuten Durchbruch bei wiederverwendbaren großen Sprachmodellen (LLM), leichter zugänglichen maschinellen Lernmodellen und leistungsfähigeren GPU-Funktionen.

Dies hat Unternehmen dazu veranlasst, ihre KI-Investitionen zu beschleunigen. Eine grundlegende Herausforderung bei moderner KI ist jedoch der fehlende Zugang zu den relevanten Echtzeitdaten, die KI-Anwendungen zeitnah, sicher und skalierbar benötigen. Für moderne KI-Anwendungen müssen mehrere Technologien und Daten aus zahlreichen Bereichen nahtlos zusammengeführt werden.

Die Confluent Data Streaming for AI-Initiative zielt darauf ab, Unternehmen bei der schnellen Entwicklung und Skalierung von KI-Anwendungen der nächsten Generation mit einer gemeinsamen Echtzeit-Wahrheitsquelle für alle operativen und analytischen Daten zu unterstützen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Im Rahmen dieser Initiative hat Confluent seine Partnerschaften im Bereich der KI erweitert und sich außerdem verpflichtet, mehr KI-Funktionen innerhalb seiner eigenen Plattform bereitzustellen, um die Entwicklung von Echtzeitanwendungen weiter zu erleichtern.