Databricks & Anthropic: Allianz für Unternehmens-KI

In einem bedeutenden Schritt, der die Art und Weise, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, neu gestalten dürfte, hat sich Databricks, ein Kraftpaket für Datenmanagement und KI-Lösungen, mit Anthropic zusammengetan, einem führenden Unternehmen für KI-Sicherheit und -Forschung. Die beiden Unternehmen gaben eine umfangreiche fünfjährige strategische Zusammenarbeit bekannt, die darauf abzielt, die hochentwickelten Claude KI-Modelle von Anthropic tief in die Databricks Data Intelligence Platform zu integrieren. Diese wegweisende Vereinbarung verspricht, die hochmodernen KI-Fähigkeiten von Anthropic, einschließlich des neuesten Modells Claude 3.7 Sonnet, der umfangreichen Kundenbasis von Databricks zugänglich zu machen, die weltweit über 10.000 Organisationen umfasst. Das Kernziel ist ehrgeizig, aber klar: Unternehmen zu befähigen, intelligente KI-Agenten sicher zu entwickeln und zu operationalisieren, die zu komplexem Denken fähig sind und dabei direkt ihre einzigartigen, proprietären Datensätze in einer einheitlichen Umgebung nutzen. Diese Integration ist nun über die wichtigsten Cloud-Anbieter – AWS, Azure und Google Cloud Platform – über die Databricks-Plattform zugänglich.

Die Komplexität der Einführung von Unternehmens-KI meistern

Der Reiz der künstlichen Intelligenz ist für moderne Unternehmen unbestreitbar und verspricht transformative Effizienzsteigerungen, neuartige Kundenerlebnisse und unerschlossene Einnahmequellen. Der Weg zur Realisierung dieser Vorteile ist jedoch oft mit erheblichen Hürden verbunden. Viele Organisationen kämpfen mit den praktischen Herausforderungen, das Potenzial der KI in greifbaren Geschäftswert umzusetzen. Ein Haupthindernis liegt in der effektiven Nutzung riesiger, oft isolierter interner Datenbestände. Der Aufbau von KI-Modellen, insbesondere von hochentwickelten Agenten, die zu logischem Denken und autonomer Aufgabenausführung fähig sind, erfordert nahtlosen Zugriff auf diese Unternehmensdaten.

Mehrere Faktoren erschweren diesen Prozess jedoch:

• Datenfragmentierung und Zugänglichkeit: Unternehmensdaten befinden sich oft in unterschiedlichen Systemen, Altdatenbanken und verschiedenen Cloud-Umgebungen, was einen einheitlichen Zugriff schwierig und kostspielig macht. Die Aufbereitung dieser Daten für die KI-Nutzung ist häufig ein ressourcenintensives Unterfangen.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Die Nutzung sensibler proprietärer Daten für das KI-Training und die Inferenz wirft kritische Sicherheits- und Datenschutzfragen auf. Organisationen benötigen robuste Mechanismen, um die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten und unbefugten Zugriff oder Datenlecks zu verhindern, insbesondere bei der Nutzung von KI-Modellen von Drittanbietern.
• Komplexität der Entwicklung und Bereitstellung: Die Erstellung, das Training, die Evaluierung und die Bereitstellung von produktionsreifen KI-Agenten ist eine komplexe technische Herausforderung. Sie erfordert spezialisiertes Fachwissen, hochentwickelte Werkzeuge und rigorose Tests, um Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.
• Governance und Compliance: Die Etablierung effektiver Governance-Frameworks für KI ist von größter Bedeutung. Dazu gehören die Verwaltung von Modellversionen, die Nachverfolgung der Datenherkunft (Lineage), die Kontrolle von Zugriffsberechtigungen, die Überwachung auf Voreingenommenheit oder Missbrauch und die Sicherstellung der Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften. Das Fehlen einer durchgängigen Governance behindert oft die KI-Einführung im großen Maßstab.
• Sicherstellung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit: KI-Agenten müssen genaue, zuverlässige und kontextuell relevante Ergebnisse liefern, insbesondere wenn sie mit kritischen Geschäftsprozessen oder kundenorientierten Anwendungen interagieren. Die Bewertung der Modellleistung anhand spezifischer Unternehmensaufgaben und die Gewährleistung der Vertrauenswürdigkeit bleiben eine erhebliche Herausforderung.
• Berechnung des Return on Investment (ROI): Der Nachweis eines klaren ROI aus KI-Investitionen kann schwierig sein, insbesondere in den frühen Phasen. Die hohen Kosten für Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Infrastruktur und spezialisierte Talente erfordern einen klaren Weg zu messbaren Geschäftsergebnissen.

Genau diese komplexe Landschaft von Herausforderungen will die strategische Partnerschaft zwischen Databricks und Anthropic angehen und Unternehmen einen optimierten Weg bieten, diese Hindernisse zu überwinden und das wahre Potenzial der KI, angewendet auf ihre einzigartigen Datenbestände, freizusetzen.

Eine kraftvolle Synergie: Kombination von Data Intelligence mit fortschrittlicher KI

Die Zusammenarbeit zwischen Databricks und Anthropic stellt eine Konvergenz komplementärer Stärken dar und schafft eine potente Lösung für den Markt der Unternehmens-KI. Databricks liefert die grundlegende Data Intelligence Platform, die darauf ausgelegt ist, Data Warehousing, Governance und KI-Fähigkeiten in einer einzigen, kohäsiven Umgebung zu vereinen. Ihre Architektur, die auf dem Lakehouse-Paradigma basiert, ermöglicht es Organisationen, strukturierte und unstrukturierte Daten im großen Maßstab zu verwalten und erleichtert den nahtlosen Datenzugriff für Analyse- und Machine-Learning-Workloads. Schlüsselkomponenten wie Mosaic AI bieten Werkzeuge, die speziell auf den Aufbau, die Bereitstellung und die Überwachung von KI-Modellen und -Agenten zugeschnitten sind und den gesamten KI-Lebenszyklus vereinfachen.

Anthropic hingegen bringt seine Familie hochmoderner Claude Large Language Models ein. Bekannt für ihre fortgeschrittenen Denkfähigkeiten, ihre Kompetenz im Befolgen komplexer Anweisungen und einen starken Fokus auf Sicherheit und ethische Erwägungen durch ihren Constitutional AI-Ansatz, sind Claude-Modelle darauf ausgelegt, anspruchsvolle reale Aufgaben zu bewältigen. Die Einbeziehung von Claude 3.7 Sonnet, das als erstes hybrides Reasoning-Modell auf dem Markt und führend bei Programmieraufgaben hervorgehoben wird, erweitert die für Databricks-Kunden verfügbaren Fähigkeiten zusätzlich.

Durch die direkte Einbettung der Anthropic-Modelle in die Databricks-Plattform beseitigt die Partnerschaft viele der traditionellen Barrieren, die mit der Integration externer KI-Dienste verbunden sind. Diese native Integration stellt sicher, dass die Leistungsfähigkeit von Claude direkt dort angewendet werden kann, wo sich die Unternehmensdaten befinden, und fördert so einen sichereren, effizienteren und besser kontrollierten Ansatz zur Erstellung datengesteuerter KI-Anwendungen. Die Synergie liegt in der Kombination der robusten Datenmanagement- und Governance-Infrastruktur von Databricks mit den führenden KI-Denkfähigkeiten von Anthropic, um Unternehmen ein erstklassiges Toolkit für die Entwicklung und Bereitstellung hochentwickelter, vertrauenswürdiger KI-Agenten zu bieten, die auf ihren spezifischen operativen Kontext zugeschnitten sind.

Das Potenzial von Claude im Databricks-Gefüge freisetzen

Die Integration der Claude-Modelle von Anthropic in die Databricks Data Intelligence Platform ist auf Nahtlosigkeit und Leistungsfähigkeit ausgelegt und macht fortschrittliche KI-Funktionen für eine breite Palette von Benutzern innerhalb einer Organisation leicht zugänglich. Dies ist nicht nur eine API-Verbindung; es stellt eine tiefe Einbettung von Claude in das Databricks-Ökosystem dar.

Wichtige Aspekte dieser Integration umfassen:

• Native Zugänglichkeit: Benutzer können direkt über vertraute Databricks-Schnittstellen mit Claude-Modellen interagieren. Dies beinhaltet den Aufruf von Modellen über Standard-SQL-Abfragen, ein erheblicher Vorteil für Datenanalysten und Fachleute, die bereits mit SQL vertraut sind. Zusätzlich sind die Modelle als optimierte Endpunkte verfügbar, was es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Claude einfach in ihre Machine-Learning-Workflows und Anwendungen zu integrieren.
• Cloud-übergreifende Verfügbarkeit: In Anerkennung der Multi-Cloud-Realität moderner Unternehmen ist das integrierte Angebot über AWS, Azure und Google Cloud Platform verfügbar. Dies stellt sicher, dass Organisationen die kombinierte Leistung von Databricks und Anthropic unabhängig von ihrem bevorzugten Cloud-Infrastrukturanbieter nutzen können.
• Nutzung von Claude 3.7 Sonnet: Die sofortige Verfügbarkeit des neuesten Modells von Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, bietet Benutzern Zugang zu modernsten Fähigkeiten. Seine Stärken im hybriden Reasoning und Coding eröffnen neue Möglichkeiten für komplexe Problemlösungen und automatisierte Code-Generierungs- oder Analyseaufgaben direkt innerhalb der Datenplattform.
• Optimierte Leistung: Die native Integration ermöglicht optimierte Leistung und Effizienz. Durch die Ausführung von Claude-Modellen näher an den Daten innerhalb der Databricks-Umgebung kann die Latenz minimiert und die mit externen API-Aufrufen verbundenen Datenübertragungskosten erheblich reduziert werden.

Diese tiefe Integration verändert die Art und Weise, wie Organisationen Large Language Models nutzen können. Anstatt KI als separaten, externen Dienst zu behandeln, der komplexe Datenpipelines und Sicherheits-Workarounds erfordert, wird Claude zu einem intrinsischen Bestandteil des Data-Intelligence-Workflows, der bereitsteht, um Analysen zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren und Innovationen direkt aus der Datengrundlage der Organisation heraus voranzutreiben.

Domänenspezifische Intelligenz mit Unternehmensdaten kultivieren

Das vielleicht überzeugendste Versprechen der Partnerschaft zwischen Databricks und Anthropic liegt in ihrer Fähigkeit, Organisationen zu befähigen, hochspezialisierte KI-Agenten zu entwickeln, die über tiefes domänenspezifisches Wissen verfügen, das direkt aus den eigenen proprietären Daten des Unternehmens stammt. Generische KI-Modelle, obwohl leistungsstark, fehlt oft das nuancierte Verständnis einer spezifischen Branche, des Unternehmensjargons oder interner Prozesse, das für hochwertige Unternehmensaufgaben erforderlich ist. Diese Zusammenarbeit schließt genau diese Lücke.

Die Integration erleichtert die Erstellung hochentwickelter KI-Agenten, die in der Lage sind:

• Fortgeschrittenes Reasoning und Planung: Claude-Modelle zeichnen sich durch mehrstufiges Denken und Planen aus. In Kombination mit dem Zugriff auf die einzigartigen Daten einer Organisation über Databricks können diese Agenten komplexe Arbeitsabläufe bewältigen. Zum Beispiel:
  • In der Pharmaindustrie könnte ein Agent klinische Studiendaten zusammen mit Patientenakten (mit entsprechenden Schutzmaßnahmen) und Forschungsliteratur analysieren, um geeignete Kandidaten für Studien zu identifizieren oder potenzielle Arzneimittelwechselwirkungen vorherzusagen, wodurch ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess rationalisiert wird.
  • Im Finanzdienstleistungssektor könnte ein Agent Transaktionsmuster, Kundenhistorie und Echtzeit-Marktdaten analysieren, um hochgradig personalisierte Anlageberatung zu geben oder raffinierte betrügerische Aktivitäten aufzudecken, die traditionellen regelbasierten Systemen entgehen könnten.
  • In der Fertigung könnte ein Agent Sensordaten von Maschinen, Wartungsprotokolle und Lieferketteninformationen korrelieren, um Geräteausfälle genau vorherzusagen und Produktionspläne proaktiv zu optimieren.
• Umgang mit großen und vielfältigen Datensätzen: Claudes großes Kontextfenster ermöglicht es ihm, umfangreiche Informationsmengen gleichzeitig zu verarbeiten und darüber nachzudenken. Dies ist entscheidend für Anwendungsfälle in Unternehmen, die oft riesige und vielfältige Datensätze umfassen, die im Databricks Lakehouse gespeichert sind.
• Anpassung durch RAG und Fine-Tuning: Die Plattform vereinfacht den Prozess der Anpassung von Claude-Modellen. Organisationen können problemlos Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementieren, indem sie automatisch Vektorindizes ihrer Dokumente und Daten innerhalb von Databricks erstellen. Dies ermöglicht es dem KI-Agenten, relevante, aktuelle interne Informationen abzurufen, um genauere und kontextuell fundiertere Antworten zu generieren. Darüber hinaus unterstützt die Plattform das Fine-Tuning von Claude-Modellen auf spezifischen Unternehmensdatensätzen, was eine tiefere Anpassung an unternehmensspezifische Sprache, Prozesse und Wissensdomänen ermöglicht.

Indem die Denkfähigkeit von Claude direkt auf proprietäre Daten innerhalb einer einheitlichen Plattform angewendet wird, können Unternehmen über generische KI-Anwendungen hinausgehen und wirklich intelligente Agenten entwickeln, die ihre einzigartige operative Landschaft verstehen und signifikante Verbesserungen in Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovation vorantreiben.

Eine Vertrauensbasis schaffen: Integrierte Governance und verantwortungsvolle KI

Im Zeitalter der KI ist Vertrauen nicht nur eine wünschenswerte Eigenschaft; es ist eine grundlegende Anforderung. In Anerkennung dessen legt die Partnerschaft zwischen Databricks und Anthropic großen Wert darauf, robuste Governance bereitzustellen und verantwortungsvolle KI-Entwicklungspraktiken zu fördern. Dies wird erreicht, indem die sicherheitsorientierten Methoden von Anthropic eng mit dem umfassenden Governance-Framework von Databricks integriert werden.

Die Schlüsselelemente, die dieses vertrauenswürdige KI-Ökosystem untermauern, umfassen:

• Einheitliche Governance über Unity Catalog: Der Unity Catalog von Databricks dient als zentrales Nervensystem für die Daten- und KI-Governance auf der gesamten Plattform. Er bietet eine einzige, einheitliche Lösung für die Verwaltung von Datenbeständen, KI-Modellen und zugehörigen Artefakten. Im Kontext der Anthropic-Integration ermöglicht der Unity Catalog:
  • Feingranulare Zugriffskontrolle: Organisationen können präzise Berechtigungen definieren und durchsetzen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer oder Prozesse auf bestimmte Daten zugreifen oder mit Claude-Modellen interagieren können.
  • End-to-End Lineage Tracking: Der Unity Catalog verfolgt automatisch die Herkunft (Lineage) von Daten und KI-Modellen über ihren gesamten Lebenszyklus. Dies bietet entscheidende Transparenz darüber, wie Modelle trainiert wurden, auf welche Daten sie zugegriffen haben und wie ihre Ausgaben verwendet werden, was die Auditierbarkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützt.
  • Kostenmanagement: Funktionen wie Ratenbegrenzung ermöglichen es Organisationen, die Nutzung von Claude-Modellen zu kontrollieren, die damit verbundenen Kosten effektiv zu verwalten und unerwartete Budgetüberschreitungen zu verhindern.
• Anthropics Engagement für Sicherheit: Die Entwicklungsphilosophie von Anthropic ist tief in der KI-Sicherheitsforschung verwurzelt. Ihr Constitutional AI-Ansatz beinhaltet das Training von KI-Modellen, sich an eine Reihe von Prinzipien oder eine ‘Verfassung’ zu halten, um hilfreiches, ehrliches und harmloses Verhalten zu fördern. Dieser inhärente Fokus auf Sicherheit ergänzt die Governance-Fähigkeiten von Databricks.
• Implementierung von Sicherheitsleitplanken: Die integrierte Plattform ermöglicht es Organisationen, zusätzliche Sicherheitsleitplanken zu implementieren, die auf ihre spezifische Risikotoleranz und ethischen Richtlinien zugeschnitten sind. Dazu gehört die Überwachung von Modellinteraktionen auf potenziellen Missbrauch, die Erkennung und Minderung von Voreingenommenheit sowie die Sicherstellung, dass KI-Systeme innerhalb vordefinierter ethischer Grenzen operieren.
• Aufrechterhaltung der Leistung: Entscheidend ist, dass dieser Schwerpunkt auf Governance und Sicherheit so konzipiert ist, dass er mit den Leistungsvorteilen der Verwendung von Spitzenmodellen wie Claude zusammenarbeitet und diese nicht behindert. Ziel ist es, eine sichere und verantwortungsvolle Umgebung bereitzustellen, ohne die Leistungsfähigkeit und den Nutzen der KI zu beeinträchtigen.

Durch die Kombination der einheitlichen Governance-Infrastruktur von Databricks mit dem sicherheitsorientierten KI-Design von Anthropic bietet die Partnerschaft Unternehmen einen robusten Rahmen für die verantwortungsvolle Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten. Dieser integrierte Ansatz hilft, das Vertrauen der Stakeholder aufzubauen, die Compliance sicherzustellen und Organisationen zu ermöglichen, ihre KI-Initiativen zuversichtlich zu skalieren.

Der Vorteil der nativen Integration: Effizienz und Sicherheit

Ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal der Partnerschaft zwischen Databricks und Anthropic ist die native Integration der Claude-Modelle in die Data Intelligence Platform. Dies steht im scharfen Kontrast zu Ansätzen, die sich ausschließlich auf externe API-Aufrufe stützen, um auf Large Language Models zuzugreifen. Die Vorteile dieser tiefen Integration sind für Unternehmen erheblich.

• Reduzierte Datenbewegung: Wenn KI-Modelle nativ integriert sind, wird die Notwendigkeit, große Mengen potenziell sensibler Unternehmensdaten außerhalb des sicheren Perimeters der Databricks-Umgebung zu bewegen, minimiert oder eliminiert. Daten können an Ort und Stelle verarbeitet und analysiert werden, was die Sicherheitslage erheblich verbessert und die mit dem Datentransfer verbundenen Risiken reduziert.
• Geringere Latenz und verbesserte Leistung: Die Verarbeitung von Daten und die Ausführung von KI-Inferenzen innerhalb derselben Plattform reduziert die Netzwerklatenz im Vergleich zu Aufrufen externer Dienste. Dies führt zu schnelleren Reaktionszeiten für KI-Anwendungen, was für Echtzeit-Anwendungsfälle und interaktive Agenten entscheidend ist.
• Vereinfachte Workflows: Die native Integration rationalisiert den Entwicklungsprozess. Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler können auf die Fähigkeiten von Claude über vertraute Werkzeuge und Schnittstellen (wie SQL oder Python-Notebooks innerhalb von Databricks) zugreifen, ohne separate API-Schlüssel, Authentifizierungsprotokolle oder Datenkonnektoren für einen externen KI-Dienst verwalten zu müssen.
• Kosteneffizienz: Die Eliminierung der Notwendigkeit umfangreicher Datenausgänge (Übertragung von Daten aus der Cloud-Umgebung) kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, da Cloud-Anbieter oft Gebühren für Daten erheben, die ihre Netzwerke verlassen. Darüber hinaus kann die optimierte Ressourcennutzung innerhalb der integrierten Plattform zur allgemeinen Kosteneffizienz beitragen.
• Konsistente Governance: Die Anwendung der einheitlichen Governance-Richtlinien des Unity Catalog von Databricks wird wesentlich einfacher, wenn das KI-Modell Teil der Plattform ist und nicht eine externe Entität. Zugriffskontrollen, Lineage Tracking und Überwachung werden konsistent auf Daten- und KI-Assets angewendet.

Dieser native Ansatz vereinfacht grundlegend die Architektur, die für den Aufbau hochentwickelter KI-Agenten erforderlich ist, und macht den Prozess für Unternehmen sicherer, effizienter und überschaubarer im Vergleich zum Zusammenfügen unterschiedlicher Dienste.

Validierung in der Praxis: Ermöglichung sicherer und skalierbarer KI

Die praktischen Vorteile dieses integrierten Ansatzes werden bereits von Branchenführern erkannt. Block, Inc., ein prominentes Finanztechnologieunternehmen, verdeutlicht das Wertversprechen. Wie Jackie Brosamer, VP of Data and AI Platform Engineering bei Block, betonte, priorisiert das Unternehmen praktische, verantwortungsvolle und sichere KI-Anwendungen. Die Nutzung ihrer strategischen Beziehung zu Databricks ermöglicht es Block, auf hochmoderne Modelle wie Anthropics Claude direkt in ihrer vertrauenswürdigen Datenumgebung zuzugreifen.

Block nutzt diese Fähigkeit, um ‘codename goose’ anzutreiben, ihre interne Open-Source-KI-Agenteninitiative. Die Möglichkeit, Modelle wie Claude über Databricks auf föderierte Weise bereitzustellen, bietet entscheidende Vorteile:

• Flexibilität und Skalierbarkeit: Es ermöglicht Block, seine KI-Fähigkeiten nahtlos über verschiedene Teams und Anwendungsfälle hinweg zu skalieren.
• Erhöhte Sicherheit: Die Beibehaltung von Modellinteraktionen und Datenverarbeitung innerhalb ihrer kontrollierten Databricks-Umgebung entspricht ihren strengen Sicherheitsanforderungen.
• Benutzerkontrolle: Dieser Ansatz behält die wesentliche Kontrolle darüber, wie KI-Modelle verwendet werden und wie auf Daten zugegriffen wird.

Für Block geht es bei der Integration von Databricks und Anthropic nicht nur um den Zugriff auf ein leistungsstarkes Modell; es geht darum, eine sichere, flexible und skalierbare Plattform zu haben, um größere Effizienz zu fördern und Innovationen verantwortungsvoll im gesamten Unternehmen voranzutreiben. Diese reale Anwendung unterstreicht die greifbaren Vorteile der Kombination fortschrittlicher KI mit einer robusten, kontrollierten Data Intelligence Platform.

Den zukünftigen Kurs datengesteuerter Intelligenz bestimmen

Die Allianz zwischen Databricks und Anthropic bedeutet mehr als nur eine technische Integration; sie spiegelt eine strategische Vision für die Zukunft der Unternehmens-KI wider, in der hochentwickelte Intelligenz tief in das Gefüge von Datenmanagement und Governance eingewoben ist. Wie Ali Ghodsi, Mitbegründer und CEO von Databricks, formulierte, treibt die wachsende Nachfrage nach Data Intelligence – der Fähigkeit, Daten effektiv zu verstehen und darauf zu reagieren – die Notwendigkeit für solch leistungsstarke, integrierte Lösungen voran. Indem sie die Modelle von Anthropic sicher und effizient auf die Data Intelligence Platform bringen, wollen sie Unternehmen befähigen, KI-Agenten zu konstruieren, die fein auf ihre spezifischen operativen Realitäten abgestimmt sind, was Ghodsi als die nächste Phase der Unternehmens-KI ansieht.

Dario Amodei, CEO und Mitbegründer von Anthropic, schloss sich dieser Einschätzung an und betonte, dass die Transformation des Geschäfts durch KI jetzt stattfindet, nicht als ferne Aussicht. Er erwartet bemerkenswerte Fortschritte bei KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen. Die Bereitstellung von Claude auf Databricks gibt Kunden die wesentlichen Werkzeuge an die Hand, um diese leistungsstarken, datengesteuerten Agenten zu entwickeln und ihnen zu ermöglichen, in dieser sich schnell entwickelnden KI-Ära einen Wettbewerbsvorteil zu wahren.

Diese Partnerschaft positioniert die Databricks Data Intelligence Platform als zentralen Knotenpunkt, an dem Organisationen nicht nur ihre Daten verwalten und analysieren, sondern sie auch sicher und effektiv mit modernsten KI-Denkfähigkeiten anreichern können. Sie adressiert den kritischen Bedarf von Unternehmen, maßgeschneiderte, vertrauenswürdige KI-Lösungen zu entwickeln, die den einzigartigen Wert nutzen, der in proprietären Datensätzen steckt. Durch die Demokratisierung des Zugangs zu fortschrittlichen Modellen wie Claude innerhalb eines kontrollierten Rahmens ebnen Databricks und Anthropic den Weg für eine neue Generation intelligenter Anwendungen in verschiedenen Branchen – von der Beschleunigung der Krankheitsforschung und der Bekämpfung des Klimawandels bis hin zur Aufdeckung von Finanzbetrug und der Personalisierung von Kundenerlebnissen – und treiben letztendlich die Entwicklung hin zu wirklich datenintelligenten Organisationen voran.