Die Entstehung von KI in Extreme Platform ONE™: Warum wir eine Plattform statt eines Flickwerks gebaut haben

Überall in der IT-Welt sprechen Unternehmen über ihre neuen KI-Systeme. Doch nicht jede KI ist gleich. Viele Unternehmen wählen den einfachen Weg und „schrauben“ KI an bestehende Systeme – und nennen das Innovation. Extreme Networks geht einen anderen Weg. Wir haben Extreme Platform ONE™ und seine KI-Funktionen als echte KI-zentrierte Plattform von Grund auf neu entwickelt, um die Interaktion von IT-Teams mit Netzwerken neu zu definieren. 

Die große Entscheidung: Aufbauen oder anbauen?

Von Anfang an standen wir vor der Wahl: Sollten wir KI in bestehende Systeme integrieren oder mit einem KI-first-Ansatz neu entwickeln? Die erste Option war verlockend – schneller und einfacher. Aber sie wäre oberflächlich geblieben und hätte das Potenzial von KI stark eingeschränkt.

Stattdessen haben wir unser ARC-Framework angewendet, um Innovationen zu bewerten.

• Beschleunigung: KI zur Optimierung bestehender Workflows.
• Erneuerung: Neugestaltung der Interaktion von IT-Teams mit Systemen.
• Erschaffung: Neue Geschäftswerte und differenzierte Erlebnisse schaffen.

KI ist nicht nur ein Werkzeug zur Effizienzsteigerung – sie ist ein Wendepunkt, vergleichbar mit Mobilfunk und Cloud. Wir fragten uns: Welche neuen IT-Dienste und Sicherheitslösungen sind nur durch KI möglich?

Das Fundament legen

Was braucht ein KI-System, um wirklich nützlich zu sein? Die Antwort: Daten. Aber Rohdaten allein reichen nicht. Sie müssen verbunden, strukturiert und verlässlich sein. 

Auch die Architektur war entscheidend. KI-Modelle entwickeln sich rasant. Deshalb entschieden wir uns für Modularität – eine Plattform, die neue Modelle und Tools flexibel integrieren kann. Das führte zu einem Lakehouse-Ansatz im KI-Kern.

Ebenso wichtig war die Benutzerfreundlichkeit. KI muss intuitiv sein. Deshalb haben wir User-first-Integration gewählt – die KI passt sich den Workflows der IT-Teams an, nicht umgekehrt.

Die sich schnell verändernde KI-Landschaft meistern

Die erste Version von AI Expert war ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation), das Informationen aus Handbüchern und Vorfällen zog. Doch wir merkten schnell: Ein Sprachmodell allein reicht nicht. Strukturierte Daten sind entscheidend.

Perfektion war nicht das Ziel, sondern Benutzerfreundlichkeit und Qualität. Sobald AI Expert diese Kriterien erfüllte, starteten wir die Tech-Preview mit Mitarbeitenden und Partnern.

Dank der modularen Architektur konnten wir neue Modelle integrieren, ohne die Plattform neu zu bauen. So entstand auch die AI Canvas und ein Agenten basiertes System darunter.

Über Chat hinaus: Der Aufstieg von Agentic AI

Die Tech-Preview zeigte: Nutzer wollten mehr als nur Antworten – sie wollten Aktionen. So wurde AI Expert zu einem Agenten basiertem KI-System, das mit Live-Daten interagiert, Ereignisse interpretiert und Empfehlungen ausspricht.

Wir führten ein Canvas-Modell ein, mit dem Nutzer Probleme visualisieren, KI-gestützte Einblicke erkunden und gemeinsam Entscheidungen treffen können. Dashboards können auch außerhalb der IT geteilt werden.

Mit wachsendem Vertrauen werden immer mehr Aufgaben vollständig automatisiert – mit oder ohne menschliche Beteiligung.

Die Rolle von Streaming-Daten und Live-Insights

Ein Grund, warum wir KI direkt in die Plattform integriert haben, war die Notwendigkeit von Echtzeitdaten. KI braucht mehr als historische Analysen – sie braucht Live-Awareness.

Durch die Integration von Streaming-Daten als Basis kann KI Ereignisse sofort verarbeiten, Empfehlungen geben und automatisch reagieren. So werden Probleme nicht nur erkannt, sondern auch vorhergesagt und verhindert. 

Vom Eigenbau zur strategischen Partnerschaft

Ursprünglich wollten wir alles selbst entwickeln. Doch wir erkannten: Unsere Stärke liegt in der Differenzierung, nicht in der Grundlagenforschung. Deshalb haben wir eine Partnerschaft mit Microsoft geschlossen – für Modellentwicklung und KI-Sicherheit.

So konnten wir uns auf die Integration in das Extreme-Ökosystem und die operative Intelligenz konzentrieren.

Erkenntnisse: Metadaten sind entscheidend

Eine der größten Erkenntnisse war die Bedeutung von Metadaten. KI funktioniert deutlich besser mit hochwertigen Metadaten – sowohl bei strukturierten als auch unstrukturierten Daten.

Wir begannen, KI bereits im Entwicklungsprozess zu integrieren, um Daten von Anfang an korrekt zu strukturieren und zu taggen. KI wurde so zu einem funktionsübergreifenden Asset, das Dokumentation, Analytik und mehr verbessert. 

Was kommt als Nächstes?

Extreme Platform ONE™ ist keine statische Lösung – sondern eine dynamische Plattform. Mit fortschreitender KI werden tiefere Automatisierung und Echtzeit-Intelligenz möglich.

Das Fundament, das wir gelegt haben, sorgt dafür, dass sich die Plattform weiterentwickelt und die Art und Weise, wie IT-Teams arbeiten, neu definiert.

Wenn KI richtig gemacht wird – nicht als Zusatz, sondern als grundlegender Wandel – kann sie alles verändern.

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