Wie können AI und Machine Learning Operations in die Organisation integriert und operationalisiert werden? Fokussieren Sie auf Menschen und Mindset, Datenprozesse und Technologie.
In allen Industrien wird in Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) investiert. Uses Cases liegen häufig im Bereich von Prozessoptimierungen oder dem Treffen von Vorhersagen (z.B. Wettervorhersagen, Verkaufszahlen an einem bestimmten Datum, Ernteprognosen, uvm.).
In der Realität befinden sich viele Initiativen noch in experimentellen Stadien oder sind nur im kleinen Rahmen produktiv im Einsatz. In vielen KMU sind die Technologien von Mitarbeitern nebenbei entwickelt worden, doch es fehlt an Konsequenz, Mut oder Wissen um die Technologien in der Organisation zu skalieren. Häufig gibt es in diesen Organisationen keine Rolle, welche die benötigten Fachbereiche zusammenbringt, koordiniert und konsequent die Operationalisierung und Weiterentwicklung vorantreibt. Klare Verantwortlichkeiten in Kombination mit einem forschungsähnlicher Prozess, der die Spezifika der Machine Learning Entwicklung berücksichtig, kann an dieser Stelle helfen und die Erfolgschancen für die produktive und skalierte Nutzung von KI- oder ML-Initiativen im Unternehmen erhöhen und zudem den kulturellen Wandel unterstützen.
MLOps übernimmt dabei eine ähnliche Rolle wie das DevOps in der Softwareentwicklung. Es hat die Verantwortung die Entwicklung sowie die Skalierung von KI- oder ML-Modellen im Unternehmen zu standardisieren, die Prozesse zu überwachen und fortlaufend zu optimieren und auch über die Fortschritte und Abläufe mit entscheidungsrelevanten Informationen zu berichten.