MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Unternehmen weltweit stehen vor der Herausforderung, ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) von der Theorie in die Praxis zu überführen. Während viele Unternehmen in KI investieren, bleibt der Weg von der Entwicklung eines Prototyps bis zur produktiven Nutzung oft steinig.
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Die Künstliche Intelligenz (KI) verspricht Unternehmen nicht nur Effizienz und Innovation, sondern auch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Doch zwischen der Entwicklung eines Prototyps und der praktischen Anwendung klafft häufig eine große Lücke. Ohne eine systematische Operationalisierung bleiben viele Machine-Learning-Modelle lediglich Experimente ohne nachhaltigen Geschäftsnutzen. Hier kommt MLOps ins Spiel, eine Schlüsseltechnologie, die den produktiven Einsatz von KI ermöglicht.
Viele Unternehmen investieren in KI, doch nur wenige schaffen es, ihre Modelle in den produktiven Betrieb zu überführen. Die Herausforderungen sind vielfältig: von unstrukturierten Datenpipelines über fehlende Skalierbarkeit bis hin zur mangelnden Integration in bestehende Systeme. MLOps, ein Konzept, das bewährte DevOps-Prinzipien auf Machine Learning überträgt, sorgt für Automatisierung, Wiederholbarkeit und einen reibungslosen Betrieb.
Thomas Pause, Head of IT Infrastructure & Software Engineering bei SALT AND PEPPER, betont: „Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre KI-Modelle sicher, schnell und zuverlässig in den Alltag zu bringen. MLOps ist der Gamechanger: Es ermöglicht Automatisierung, Effizienz und Skalierbarkeit.“
Der klassische Machine-Learning-Workflow ist oft geprägt von manuellem Modelltraining und inkonsistenten Deployments. MLOps schafft Abhilfe durch automatisierte Datenpipelines, die für eine konsistente Datenverarbeitung und -bereitstellung sorgen. Zudem ermöglicht CI/CD für Machine Learning automatisierte Tests und die kontinuierliche Integration neuer Modelle. Monitoring und Governance bieten Transparenz über die Modellperformance und Compliance-Anforderungen.
„Wir erleben immer wieder, dass Unternehmen Wochen oder Monate für den Rollout eines KI-Modells benötigen. Mit MLOps reduzieren wir diesen Prozess auf wenige Stunden“, erklärt Pause weiter. Eine Studie des Capgemini Research Institute ergab, dass nur 13 % der befragten Unternehmen in der Lage sind, KI-Anwendungen erfolgreich zu skalieren. Dies bedeutet, dass 87 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre KI-Projekte über Pilotphasen hinaus in den produktiven Betrieb zu überführen.
Ohne klare Prozesse für Modelltraining, Validierung und Deployment bleibt die KI-Situation ein Flickenteppich. „Die digitale Transformation wird nicht durch Einzellösungen entschieden, sondern durch Skalierbarkeit. Wer MLOps jetzt in seine Strategie integriert, sichert sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil“, betont Pause. SALT AND PEPPER unterstützt Unternehmen mit praxiserprobten Strategien und maßgeschneiderten MLOps-Ansätzen – vom Prototyp bis zum produktiven Einsatz.
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