Von der KI-Entwicklung zum produktiven Einsatz
Vom Proof of Concept zur produktiven Skalierung
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Realität im Business-Alltag zahlreicher Branchen. Ob zur Optimierung von Geschäftsentscheidungen, zur Automatisierung von Prozessen oder zur Verbesserung der Kundenerfahrung – KI kommt in den verschiedensten Bereichen innerhalb der Unternehmen zum Einsatz.
Doch mit der Nutzung von KI allein ist es nicht getan. Denn die eigentliche Herausforderung liegt häufig weniger in der Entwicklung von KI-Modellen, sondern vielmehr in deren dauerhaften Verwaltung, Überwachung und Skalierung im produktiven Betrieb. Genau hier kommt MLOps (Machine Learning Operations) ins Spiel – und bildet die Brücke zwischen Data Science und stabilen IT-Prozessen.
Ein solides MLOps Framework sorgt dafür, dass KI-Modelle nicht nur schnell entwickelt, sondern auch zuverlässig, wiederholbar und effizient betrieben werden können. Dadurch lassen sich nicht nur Risiken minimieren, sondern auch beträchtliche Kosten einsparen – etwa durch automatisierte Abläufe, reduzierte Ausfallzeiten und eine effizientere Nutzung von Ressourcen.
Unser MLOps Assessment bietet Ihnen einen strukturierten Überblick über die Potenziale von MLOps. Gemeinsam identifizieren wir mögliche Schwächen in Ihrem aktuellen Aufbau und zeigen konkrete Schritte zur Etablierung eines nachhaltigen MLOps-Ansatzes auf. Das Ziel: Ihren KI-Betrieb wirtschaftlicher, skalierbarer und zukunftssicher zu gestalten.
Ihre Herausforderung und was Sie beschäftigt
- Erste Machine-Learning-Projekte wurden bereits umgesetzt oder sind geplant
- Bestehende Prozesse könnten stärker standardisiert und automatisiert werden
- Die Zusammenarbeit zwischen Data Science, IT und Fachbereichen ließe sich gezielter strukturieren
- Monitoring und Modellmanagement bieten Potenzial für mehr Transparenz und Effizienz
- Der Einsatz moderner MLOps-Tools könnte bestehende Workflows sinnvoll ergänzen
- Herausforderungen beim Übergang von Proof of Concepts in den produktiven Betrieb
Was Sie bekommen
- Bewertung Ihres aktuellen Reifegrads im Bereich MLOps
- Identifikation technischer und organisatorischer Lücken hinsichtlich der Erstellung von Machine-Learning-Modellen
- Best-Practice-Vorschläge für Ihre Branche und Ihren Use Case
- Individuelle Handlungsempfehlung und Roadmap
- Überblick über relevante Tools und Technologien, wie zum Beispiel MLFlow
- Gemeinsames Verständnis zwischen IT, Data Science und Fachbereichen
Inhalt
- Einführung in MLOps: Ziele, Nutzen, aktuelle Trends
- Assessment des Status Quo: Analyse der bestehenden Infrastruktur, Prozesse und Rollen
- GAP-Analyse & Maturity Check: Gegenüberstellung mit Best Practices
- Tool- und Prozessvorschläge: Versionierung, CI/CD, Monitoring, Governance
- Roadmap & Quick Wins: Empfehlung für nächste Schritte
Ansprechpartner
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