„Oger sind wie Zwiebeln.“
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Die meisten von uns kennen das Zitat.
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In Shrekging es eigentlich nicht um Zwiebeln. Es ging um Schichten. Dinge, die oberflächlich betrachtet einfach erscheinen, sind oft viel interessanter, wenn man versteht, was sich darunter verbirgt.
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Das trifft zunehmend auch auf den KI-Lösungsstack und die Plattform in der Maximo Application Suite zu.
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Die meisten Diskussionen über KI in Maximo konzentrieren sich auf den Maximo Assistant, da dies der Teil ist, den die Benutzer sehen können. Doch der Assistent ist nur die äußere Schicht einer größeren Architektur, die KI-Dienste, watsonx.ai, den in MAS 9.2 eingeführten neuen MCP-Server und letztlich Maximo Manage selbst umfasst.
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Das Verständnis dieser Schichten hilft zu erklären, wie KI heute funktioniert, wohin sich IBM entwickelt und wie Sie die Plattform bei der Entwicklung von Lösungen nutzen können. Die Plattform ähnelt Automatisierungsskripten: Sobald man verstanden hat, was vorhanden ist, sind die Möglichkeiten nahezu unbegrenzt.  

Schicht 1: Maximo Assistant

Der Assistent ist der Teil, den jeder sieht. Chat-Fenster sind zur Standardmethode für die Interaktion mit KI geworden. Deshalb hebt IBM diese Funktion auch in Manage hervor. Sie bietet eine Konversationsschnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, Fragen zu stellen, Informationen abzurufen und mit Maximo in natürlicher Sprache zu interagieren.  
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Für viele Unternehmen ist dies die erste Erfahrung mit KI in MAS. Das Konzept ist leicht verständlich, einfach zu erklären und die Finanzierung lässt sich gut rechtfertigen. Auch wenn dies wahrscheinlich der erste Berührungspunkt der Nutzer mit der KI-Plattform sein wird, ist es bei weitem nicht der einzige. Die MAS-KI-Plattform hat noch viel mehr zu bieten.  

Ebene 2: Maximo AI Service

Hinter dem Assistant steht der Maximo AI Service.
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Dies ist die Plattformebene, die Maximo-Anwendungen mit watsonx.ai verbindet und KI-Funktionen in der gesamten Suite ermöglicht. Der Assistant ist nur eine der Funktionen, die auf dem AI Service basieren.
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Weitere Beispiele sind:

• Empfehlungen für Fehlercodes

• Empfehlungen für Feldwerte

• Identifizierung ähnlicher Arbeitsaufträge

• Empfehlungen für Zuverlässigkeitsstrategien

• Mietvertragsabstraktion in Maximo Real Estate and Facilities
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Der AI Service sollte als Plattforminfrastruktur betrachtet werden und nicht nur als eine von einem Chatbot abhängige Komponente.

Ebene 3: watsonx.ai

Unter dem AI Service befindet sich watsonx.ai.
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Hier sind die großen Sprachmodelle angesiedelt. Vereinfacht gesagt liefert watsonx.ai die Intelligenz. Der Chatbot selbst ist nicht die Intelligenz. Wenn Benutzer mit dem Maximo Assistant interagieren, werden die Anfragen letztendlich durch Modelle verarbeitet, auf die über den AI Service zugegriffen wird. Die Architektur von IBM sieht vor, dass der AI Service Anfragen an die über watsonx.ai gehosteten LLMs sendet, während überwachende KI-Agenten die gesamte Interaktion koordinieren.

Ebene 4: Maximo MCP Server

Mit MAS 9.2 hat IBM den Maximo MCP Server eingeführt.
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Dies ist möglicherweise die wichtigste Ebene im gesamten Stack. Der MCP-Server stellt Maximo-Funktionen als Werkzeuge bereit, die von KI-Agenten entdeckt und aufgerufen werden können.
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Ich betrachte REST-APIs als Lösungen, die für Entwickler konzipiert wurden. MCP hingegen wurde speziell für KI-Agenten entwickelt.
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Natürlich kann eine KI mit der REST-API interagieren, das habe ich schon gesehen. Die Frage ist jedoch, ob dies der beste Ansatz ist. Der MCP-Server bietet eine kontrollierte Möglichkeit für KI-Systeme, mit Manage zu interagieren, ohne die gesamte Anwendungsoberfläche offenlegen zu müssen.
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Wenn Sie mehr über den MCP-Server erfahren möchten, hat mein Kollege bereits einen großartigen, detaillierten Blogbeitrag.

Warum MCP wichtig ist

Der Maximo Assistant ist ein KI-Nutzer. Der MCP-Server ermöglicht eine Vielzahl von KI-Nutzern.
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Heute mag das der Maximo Assistant sein.
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Morgen könnte es Folgendes sein:

• Microsoft Copilot

• KI-Assistenten für Unternehmen

• Benutzerdefinierte Copiloten

• Agentenbasierte Workflows

• KI-Plattformen von Drittanbietern
  

Der MCP-Server verwandelt Maximo von einer Anwendung, mit der Benutzer interagieren, in eine Plattform, mit der KI-Agenten interagieren können. Das ist ein weitaus größerer architektonischer Wandel als das bloße Hinzufügen eines Chatbots.

Wo sollten Sie anfangen?

Suchen Sie eine schlüsselfertige Lösung?

Implementieren Sie den Maximo Assistant und den AI Service. Dies ist der schnellste Weg, um Benutzern KI zur Verfügung zu stellen.

Haben Sie bereits eine KI-Strategie für Ihr Unternehmen?

Aktualisieren Sie auf MAS 9.2 und erkunden Sie den MCP-Server. Wenn Ihr Unternehmen bereits KI-Agenten oder Copiloten einsetzt, ist MCP möglicherweise die interessanteste Funktion in diesem Release.

Suchen Sie nach den KI-gestützten Funktionen von IBM?

Implementieren Sie den AI Service. Die meisten aktuellen KI-Funktionen von IBM basieren darauf, einschließlich Empfehlungen für Fehlercodes, Arbeitsauftragsempfehlungen, Mietvertragsabstraktion und Maximo Assistant.

Fazit

Der Maximo Assistant erhält die meiste Aufmerksamkeit, weil er die Ebene ist, die Benutzer sofort sehen und verstehen – er lässt sich gut präsentieren. Die eigentliche Geschichte spielt sich jedoch in der Architektur darunter ab. Der MCP-Server bietet eine standardisierte Möglichkeit für KI-Agenten, mit Maximo zu interagieren, während das System weiterhin der Ort bleibt, an dem die Arbeit tatsächlich stattfindet, und die Kontrolle über die Daten gewahrt bleibt.
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Was uns zurück zu Shrekbringt. Das Interessanteste an einer Zwiebel ist nicht die äußere Schicht. Es geht darum zu verstehen, wie alle Schichten zusammenwirken.
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Dasselbe gilt zunehmend für KI in Maximo. Der Chatbot mag das sein, wonach Benutzer heute fragen, aber die transformativere Geschichte spielt sich möglicherweise tiefer im Stack ab.