Managed-Artificial-Intelligence-Services Wie es bei KI-Projekten keine bösen Überraschungen gibt

Viele KI-Projekte scheitern, wenn sie nach einer scheinbar erfolgreichen Entwicklungsphase in realen Produktivumgebungen betrieben werden. Solche Fehlschläge auf der letzten Meile können mithilfe von Managed-AI-Services verhindert werden.

Immer mehr Unternehmen entdecken die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI). KI-basierte Applikationen entlasten von wiederkehrenden Aufgaben, beschleunigen Prozesse und erhöhen die Effizienz von Geschäftsabläufen – und sogar von Unternehmen in ihrer Gänze. Was frühzeitig mit bedacht werden sollte, ist die Tatsache, dass KI-Services bei der Überführung in den Produktivbetrieb eine technische Überwachung und bedarfsgerechte Anpassungen erfordern. Und das nicht nur einmal, sondern über ihren kompletten Lebenszyklus hinweg. Damit KI-Projekte daran nicht scheitern, braucht es professionelle Managed-AI-Services.

Üblicherweise kommt bei KI-Projekten ein mehrstufiges Vorgehensmodell zur Anwendung. Zunächst ist es erforderlich, relevante Use Cases zu identifizieren. Ausgehend von der Ist-Situation ist dabei zu analysieren, ob die vorhandenen Daten, Systeme und Prozesse für die Umsetzung des favorisierten Use Case geeignet sind. Danach gilt es, die Ziele und Anforderungen des Prototyps zu definieren, sie in ein Konzept zu überführen und den besten Lösungsansatz zu entwickeln. Der dritte Schritt besteht darin, den verifizierten Prototyp in ein Minimum-Viable-Product (MVP) zu überführen. Kontinuierliche Funktions-, Last- und Integrationstests sorgen für eine stabile Integration des KI-Services in die Betriebsumgebung. Der fertige KI-Service lässt sich dann über Schnittstellen in Applikationen, Prozesse und Systeme einbinden und ist beliebig skalierbar. In der vierten Phase scheitern viele KI-Projekte: Es gilt, den KI-Service in einer realen Produktivumgebung zuverlässig zu betreiben.