Oracle präsentiert auf der AI World in Las Vegas die AI Data Platform – eine vollständig integrierte Umgebung, die Daten, KI-Modelle und Agenten zu einem intelligenten Gesamtsystem verbindet. Unternehmen können Daten in Echtzeit in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandeln und Prozesse mit KI-Agenten automatisieren. Dank offener Standards, starker Partnernetzwerke und lokaler Rechenzentren in Europa erfüllt die Plattform höchste Anforderungen an Sicherheit, Interoperabilität und Compliance – und macht KI im Unternehmensalltag produktiv.
Mit der Vorstellung der Oracle AI Data Platform auf der Oracle AI World in Las Vegas markiert der US-Technologiekonzern den nächsten strategischen Schritt hin zu einem umfassend integrierten KI-Ökosystem. Die Plattform vereint Datenmanagement, generative KI und automatisierte KI-Agenten in einer sicheren, skalierbaren Umgebung und positioniert Oracle als zentralen Innovationspartner für europäische Unternehmen, die ihre KI-Strategien operationalisieren wollen.
Einheit von Daten, Anwendungen und KI
Die Oracle AI Data Platform soll den gesamten Prozess von der Rohdatenerfassung bis zum produktiven Einsatz von KI in Unternehmensprozessen vereinfachen. Grundlage bilden die Oracle Cloud Infrastructure (OCI), das Oracle Autonomous AI Lakehouse und der OCI Generative AI-Service. Damit können Unternehmen ihre Daten direkt in KI umwandeln und das in Echtzeit. Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal ist die Architektur, wie Neill Sholay, Vice President AI bei Oracle, erklärt: «Wir bringen die KI zu den Daten, nicht umgekehrt.»
Während viele Wettbewerber darauf setzen, Daten physisch in zentrale Speicherorte zu verschieben, ermöglicht Oracle durch Vektorisierung (eine Technik, bei der Daten in ein maschinenlesbares Format gebracht werden) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) lokale, sichere Integration. So bleibt die Kontrolle über Unternehmensdaten – auch bei sensiblen Informationen – vollständig beim Kunden.
Larry Ellison: KI als neuer Wirtschaftsmotor
Larry Ellison, Co-Founder und CTO von Oracle, betonte in seiner Keynote die fundamentale Rolle von KI im aktuellen Wirtschaftsumfeld: «Die KI-Revolution hat nicht nur begonnen, sie ist längst überall. Unternehmen erkennen, dass künstliche Intelligenz keine Zukunftsvision mehr ist, sondern der neue Produktionsfaktor jeder Branche.»
Ellison führte weiter aus, dass Oracle die erste Plattform entwickelt habe, auf der Kunden ihr eigenes privates Wissen sicher mit führenden multimodalen Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Llama verknüpfen können für präzisere, kontextsensitive Antworten auf geschäftskritische Fragen.
KI-Agenten: Automatisierung auf Enterprise-Level
Ein technisches Herzstück der Plattform sind KI-Agenten, die Routineaufgaben automatisieren, Prozesse orchestrieren und bereichsübergreifend zusammenarbeiten. Neill Sholay erläutert: «Unsere Agenten arbeiten nicht als Add-on, sondern sind in alle Ebenen integriert, von der Infrastruktur über Datenplattformen bis hin zu branchenspezifischen Suites.»
Oracle stellt über Agent Studio rund 200 vorgefertigte Agenten-Templates kostenlos zur Verfügung. Diese lassen sich anpassen, erweitern oder kombinieren. Anpassungen darüber hinaus werden nach GPU-Nutzung lizenziert, was eine flexible Skalierung ermöglicht. Viele KI-Funktionen sind direkt Bestandteil der Oracle-Cloud-Lizenz, wodurch der Einsatz für viele Unternehmen auch ohne zusätzliche IT-Budgets möglich wird.
Praxisnahe Use Cases
Ein Beispiel intern aus dem Oracle-Konzern ist die Analyse von Kunden- und Kaufdaten durch interne KI-Agenten, um vorherzusagen, welche Produkte ein Kunde voraussichtlich benötigt, samt passender Kontaktprogramme und Empfehlungen. Externe europäische Unternehmen nutzen die Plattform, um etwa Marketing-Kampagnen zu automatisieren oder den Kundenservice 24/7 durch intelligente Bots bereitzustellen.
KI «on premise» für maximale Datenhoheit und Interoperabilität
Ein entscheidender Vorteil der Oracle AI Data Platform liegt in ihrer Fähigkeit, KI sowohl in der Cloud als auch vollständig on premise zu betreiben – also direkt im eigenen Rechenzentrum des Unternehmens. Dies ist insbesondere für Organisationen mit hohen Datenschutz-, Sicherheits- oder Compliance-Anforderungen wichtig, etwa aus Finanzwesen, Gesundheitswirtschaft oder öffentlicher Verwaltung. Sie können so alle Funktionen der Plattform einschliesslich Vektortechnologien, Large Language Models (LLMs) und Datenbanken hinter der eigenen Firewall ausführen.
Oracle kombiniert diesen Ansatz mit einem hoch interoperablen Technologiestack. Die Plattform unterstützt offene Standards wie Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A), Apache Iceberg und Delta Lake. Dadurch können Daten, Modelle und Anwendungen sicher eingebunden und orchestriert werden – unabhängig davon, ob sie sich in der Cloud, lokal oder in einer hybriden Umgebung befinden. Unternehmen behalten so die Freiheit, bestehende Systeme und Drittanbieter-Tools einzubinden, ohne ihre IT-Architektur grundlegend verändern zu müssen.
Herzstück dieser Strategie ist das »Cloud at Customer»-Modell, das es erlaubt, die komplette AI-Infrastruktur – von der Oracle AI Database über Generative-AI-Services bis hin zu GPU-beschleunigten Workloads – physisch in der Kundenumgebung zu betreiben. So bleibt die Agilität der Cloud erhalten, während alle sensiblen Daten unternehmenseigen und compliance-konform bleiben.
Auch bei der Nutzung von LLMs bietet Oracle maximale Flexibilität. Kunden können «open-weight» LLMs wie Llama oder neu auch Modelle von OpenAI lokal auf GPUs ausführen und sicher anbinden. So entsteht eine nahtlos interoperable KI-Architektur, die private und öffentliche Modelle kombiniert – stets unter Wahrung der Datenhoheit.
Damit fungiert Oracle als Brückenbauer zwischen Welten. Unternehmen können KI-gestützte Prozesse sowohl «on premise» als auch in der Multi-Cloud nutzen, ohne Vendor Lock-in, mit offenen Schnittstellen und vollständig vertrauenswürdiger Datenverarbeitung.
Trusted AI und Datenannotation: Die Basis verlässlicher KI-Prozesse
Damit Unternehmen KI zuverlässig nutzen können, müssen ihre Unternehmensdaten zuerst aufbereitet und klar beschrieben werden, das heisst Datenannotation. Datenannotation verwandelt unstrukturierte oder unklare Daten in strukturierte, maschinenlesbare Informationen. Nur so verstehen Machine-Learning-Modelle und LLMs, welche Informationen sie in welchem Kontext auswerten dürfen. Gerade bei kritischen Anwendungen wie Finanzberichterstattung, medizinischen Diagnosen oder Compliance-Prozessen ist dies besonders wichtig. Ungenaue oder fehlerhafte Daten können sonst falsche Prognosen verursachen und Vertrauen in automatisierte Entscheidungen zerstören.
Oracle adressiert dies mit einem innovativen Feature zur Datenannotation direkt in der Datenbank. Unternehmen können für jede wichtige Datenstruktur dokumentieren, was Spalten und Felder bedeuten, welche Werte und Formate zulässig sind und wie die Daten im Geschäftsprozess eingesetzt werden. Erst durch diese transparente Beschreibung – etwa ob «Umsatz» Nettoumsatz oder Bruttoumsatz ist, in welcher Währung und ob Steuern enthalten sind – ist eine verlässliche, nachvollziehbare und sichere Automatisierung möglich.
Juan Loaiza, EVP Oracle Database Technologies, fasst zusammen: «Der moderne Job von Data-Profis ist nicht mehr das Tunen von SQL, sondern das präzise Erklären der Daten für KI. Nur so entstehen verlässliche, nachvollziehbare Ergebnisse – im Business wie im Service.»
Governance, Sicherheit und Skalierung
Mit Funktionen wie dem Agent Hub und offenen Standards schafft Oracle die technische Grundlage für sichere Multi-Agenten-Systeme. Frederico Torreti, Senior Director of Product for AI & ML bei Oracle, betont Europas Führungsrolle in der Governance agentenbasierter KI: KI müsse «integriert, nachvollziehbar und beobachtbar» sein – Prinzipien, die Oracle im Metro-Framework bündelt (Measurability, Traceability, Observability).
Dank offener Standards gewährleistet die Plattform volle Interoperabilität. Sie kann bestehende Datenbanken, Cloud-Services und Analysewerkzeuge verschiedener Anbieter ohne zusätzliche Integrationsschritte verbinden. Der Aufbau europäischer Rechenzentren und souveräner Clouds, etwa in der Schweiz und Deutschland, erlaubt zudem die plattformbasierte Umsetzung von Compliance-Vorgaben wie dem EU AI Act.
Kultureller Wandel und organisatorischer Impact
Der Einsatz von KI-Agenten bleibt nicht ohne Auswirkungen auf die Organisation. Neue Rollen, wie etwa Agent Designer oder KI-Governance-Verantwortliche, entstehen, Collaboration-Modelle ändern sich. Oracle und Partner begleiten diesen Transition-Prozess explizit und unterstützen Unternehmen dabei, Akzeptanz und Know-how für den KI-Einsatz strategisch aufzubauen.
Fazit: Oracle als europäischer KI-Infrastrukturpartner
Mit der AI Data Platform verfolgt Oracle eine klare Strategie: unternehmensweite KI ohne Barrieren, die Daten, Anwendungen und Modelle in einer einheitlichen Architektur verbindet. Für Marketing-, CX- und Service-Manager bietet die Plattform vor allem eines: sofort nutzbare Intelligenz, die Prozesse beschleunigt, Entscheidungen stützt und Transformation praktisch ermöglicht – ohne die Komplexität traditioneller KI-Projekte.
Oder wie Larry Ellison es formulierte: «Wir haben den Sprung von KI-Experimenten zur KI-Infrastruktur geschafft. Jetzt beginnt die Phase, in der jedes Unternehmen – vom Finanzkonzern bis zur Klinik – von KI-Agenten profitieren kann.»
Oracle
Oracle (NYSE: ORCL) bietet integrierte Anwendungssuiten und eine sichere autonome Infrastruktur über Oracle Cloud.
