Zuletzt berichteten wir erst, dass IBM im Gartner Innovation Guide 2025 für Anbieter generativer KI-Modelle als „Emerging Leader” ausgezeichnet wurde. Kürzlich erreichte IBM einen weiteren Meilenstein im Bereich generative KI: Das IBM Granite-Modell wurde als das transparenteste KI-Modell weltweit eingestuft.
IBM Granite überzeugt deutlich vor allen Modellen
Im Foundation Model Transparency Index der Stanford University belegte Granite mit 95 von 100 Punkten den ersten Platz – deutlich vor allen anderen untersuchten Modellen. Obwohl die durchschnittliche Transparenzbewertung im Markt insgesamt von 58 (2024) auf 40 (2025) zurückgegangen sind, setzte IBM einen klaren Gegenpol. Bewertet wurde unter anderem, wie offen und nachvollziehbar ein Modell entwickelt wurde, welche Daten genutzt werden und wie gut Entwickler und Unternehmen Einsicht in die Funktionsweise erhalten.
Gerade mit Blick auf den EU AI Act wird deutlich: Unternehmen sollten nicht einfach irgendein KI-Modell einzusetzen. Neue gesetzliche Vorgaben verlangen mehr Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung beim Einsatz von KI. Eine professionelle Beratung hilft dabei, das passende Modell zu wählen, regulatorische Anforderungen einzuhalten und Risiken frühzeitig zu vermeiden.
Flexibilität durch den Einsatz unterschiedlicher LLMs
Wir freuen uns über diesen Vorstoß von IBM und hoffen, dass weitere Anbieter diesem Beispiel folgen. Da KI-Modelle zunehmend in geschäftskritische Prozesse integriert werden, wird Transparenz zu einem entscheidenden Faktor. Auch wenn assono eng mit IBM zusammenarbeitet, setzen wir in unseren Projekten bewusst auf einen offenen und anwendungsbezogenen Ansatz. Für jeden Kunden analysieren wir individuell, welche KI-Technologie den größten Nutzen bietet, etwa im Hinblick auf Sicherheit, Kosten, regulatorische Vorgaben oder die vorhandene IT-Landschaft.
So kommen je nach Ausgangssituation auch unterschiedliche LLMs zum Einsatz, zum Beispiel über Azure, wenn Kunden auf Microsoft-Technologien setzen oder bereits dort arbeiten. Alternativ können kundeneigene, selbst gehostete Modelle genutzt werden, etwa wenn besonders hohe Anforderungen an Datenschutz und Compliance bestehen. Diese technologische Flexibilität ermöglicht es uns, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die optimal zu den jeweiligen Anforderungen und Zielen unserer Kunden passen.
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