KI-Modellentwicklung und -einsatz
Die Umsetzungslücke schließen
KI-Hürden in der Produktion überwinden, um den wahren Unternehmenswert von KI zu entfalten.
Strukturelle Herausforderungen bei der KI Umsetzung
Die Implementierung von KI in Unternehmen scheitert. Datenwissenschaftler entwickeln Modelle, die in Entwicklungsumgebungen verbleiben. Geschäftsverantwortliche können auf Basis von Ergebnissen, die sie nicht verstehen, keine Maßnahmen ergreifen. Compliance-Teams können Entscheidungen ohne Prüfprotokolle nicht genehmigen. Das Ergebnis ist eine strukturelle Lücke, kein Ressourcenproblem.
Das zentrale Problem bleibt bestehen: Personen mit fundiertem Geschäftswissen werden von der Modellentwicklung ausgeschlossen, und die erstellten Modelle weisen nicht die nötige Transparenz auf, damit Endnutzer darauf reagieren können. Um diese Lücke zu schließen, müssen mehrere spezifische Bereiche angegangen werden, die alle im Folgenden behandelt werden. AI Studio.
Aufrechterhaltung von KI-Modellen in der Produktion
Über den gesamten Modelllebenszyklus
- REST-API-Bereitstellung: Modelle werden als verwaltete REST-API-Endpunkte für eine nahtlose Integration bereitgestellt.
- Integrierte Versionierung und Driftüberwachung: Versionierung und Driftüberwachung sind direkt in die Produktionsumgebung integriert, um die Relevanz und Genauigkeit des Modells im Laufe der Zeit zu gewährleisten.
- Optimierte Infrastruktur: Reduzierung redundanter Arbeit in verschiedenen Umgebungen zur Kontrolle der Infrastrukturkosten.
Zusammenarbeit fördern
- Wertorientierte Anwendungsfallqualifizierung: Identifizierung von Problemen, die tatsächlich von ML-Modellen profitieren, im Gegensatz zu solchen, die mit einfacheren Werkzeugen lösbar sind.
- Entwicklung von Multi-Persona-Modellen: Umgebungen, in denen Datenwissenschaftler und Fachexperten von der Datenaufbereitung bis zum Einsatz effektiv zusammenarbeiten können.
- Tools für Domänenexperten: Werkzeuge, die es Domänenexperten ermöglichen, vertrauenswürdige Modelle innerhalb von IT-gesteuerten Pipelines zu erstellen, wodurch Rückstände reduziert und die Bereitstellung beschleunigt werden.
Integration der Governance
- Vom Prototyp zur Serienproduktion: Prototyping und Testen ohne Code mit direktem Weg zur Serienproduktion auf derselben Plattform.
- Umfassende Rückverfolgbarkeit der Vorhersagen: Jede Vorhersage ist in jeder Phase über wichtige Einflussfaktoren, Prüfprotokolle und Versionshistorien nachvollziehbar.
- Zentrale Steuerung: Volle Kontrolle über Bereitstellungspipelines, Modellendpunkte und Driftüberwachung aus einer einzigen verwalteten Umgebung.
LLMs und ML-Modelle:
Andere Werkzeuge, andere Aufgaben
Ein weit verbreiteter Irrglaube im Bereich der KI für Unternehmen ist, dass große Sprachmodelle (LLMs) speziell entwickelte Modelle des maschinellen Lernens (ML) vollständig ersetzen können. Dies ist nicht der Fall; Systeme benötigen häufig beides.
Vorausschauende Instandhaltung: Erfordert physikbasierte Modelle, die mit Betriebsdaten trainiert wurden. LLMs sind hierfür nicht geeignet.
Präskriptive Optimierung: Erfordert Modelle, die auf reale Prozessparameter konvergieren. LLMs können diese Funktion nicht erfüllen.
Betrugserkennung: Erfordert Klassifizierungsmodelle, die auf spezifischen Transaktionsmustern trainiert wurden. Aufgrund des Risikos von Fehlinterpretationen sind LLMs hier ungeeignet.
Bedarfsprognose: Stützt sich auf Zeitreihenmodelle, die anhand historischer Daten trainiert wurden. LLMs liefern lediglich allgemeine Schätzungen.
Ursachenanalyse: Erfordert erklärbare Einflussfaktoren, die mit domänenspezifischen Variablen verknüpft sind. LLMs weisen diese Domänentiefe nicht auf.
Sprachbasierte Aufgaben: Das Zusammenfassen eines Wartungsberichts ist ein Beispiel für eine sprachbasierte Aufgabe, die sich gut für ein LLM eignet.
Speziell entwickelte ML-Modelle, die als verwaltete API-Endpunkte bereitgestellt werden, können von jedem Agenten-Workflow aufgerufen werden und sind mit API-basierten oder lokal bereitgestellten LLMs kompatibel. Auf einer Plattform mit einem unternehmensweiten Wissensgraphen nutzen diese Modelle semantisch angereicherte Trainingsdaten und ermöglichen Agenten so domänenübergreifende Intelligenz, die generische ML-Pipelines nicht erreichen können.
Häufig gestellte Fragen
Worin unterscheidet sich das von den Data-Science-Tools, die wir bereits haben?
Die meisten Data-Science-Tools sind für Data Scientists konzipiert. AI Studio ist für das gesamte Team konzipiert.Datenwissenschaftler, Fachexperten sowie die IT- und Compliance-Abteilungen, die die entwickelten Modelle operationalisieren und steuern müssen, sind entscheidend. Der Unterschied liegt nicht in den Funktionen, sondern darin, ob die Modelle tatsächlich in die Produktion gelangen und dort verbleiben.
Können auch technisch nicht versierte Anwender Modelle in Produktionsqualität erstellen?
Ja. Die codefreie Umgebung von AI StudioDie Lösung, die AutoML, automatisches Feature Engineering und automatische Prognosen umfasst, richtet sich an Domänenexperten, die das Problem verstehen, aber keinen Code schreiben. Modelle, die auf diese Weise erstellt werden, durchlaufen denselben kontrollierten Bereitstellungsprozess wie alle Modelle, die ein Data Scientist in Python entwickelt.
Wie funktioniert Erklärbarkeit in der Praxis?
Jede Prognose legt die spezifischen Einflussfaktoren offen: keine allgemeine Modellzusammenfassung, sondern eine detaillierte Aufschlüsselung für jede einzelne Prognose. Bediener können Was-wäre-wenn-Simulationen durchführen, um Szenarien interaktiv zu testen. Dadurch können Werksleiter oder Compliance-Beauftragte auf Basis der Modellergebnisse fundierte Entscheidungen treffen.
Wie werden Modelle mit Agenten und Anwendungen verbunden?
Über AI Hub und AI Cloud bereitgestellte Modelle sind als verwaltete API-Endpunkte registriert. Agenten und Anwendungsworkflows können sie als MCP-Tools aufrufen, wodurch Echtzeitvorhersagen an jedem Punkt eines automatisierten oder manuell gesteuerten Prozesses verfügbar sind.
Wie sieht die Implementierung konkret aus und wer ist dafür verantwortlich?
Die REST-API-Bereitstellung mit nur einem Klick deckt den gesamten technischen Weg vom trainierten Modell bis zum Produktionsendpunkt ab. AI Hub verwaltet die Modellregistrierung, Versionierung und Überwachung. IT-Teams behalten die Kontrolle, ohne bei jedem Bereitstellungszyklus zum Engpass zu werden.
Können wir das auf unserer eigenen Infrastruktur betreiben?
Ja. AI Studio unterstützt Cloud- und On-Premises-BereitstellungFür Organisationen mit Anforderungen an die Datensouveränität oder Air-Gap-Umgebungen kann die Plattform innerhalb der eigenen Infrastruktur eingesetzt werden, ohne den geregelten Bereitstellungsprozess zu beeinträchtigen.