Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen durch ihre automatisierten Fähigkeiten zur Problemlösung zu revolutionieren. Doch der Weg vom Konzept zum Produktionseinsatz von KI-Modellen kann sehr komplex sein. Lediglich 47 % der KI-Projekte schaffen es aus der Experimentierphase in die Produktion. Daher ist es für Unternehmen besonders wichtig, sich auf die Maximierung des Return on Investment (ROI) zu konzentrieren. In diesem Beitrag gehen wir auf die Rolle von MLOps bei der Optimierung des ROI von KI-Projekten ein, indem wir die häufigsten Herausforderungen während des Implementierungsprozesses aufzeigen. Von benutzerdefinierten Entwicklungsprozessen bis hin zu einer unzureichenden Dateninfrastruktur bietet MLOps eine Lösung, die Unternehmen dabei helfen kann, diese Hindernisse zu überwinden und den Wert ihrer KI-Modelle zeitnah und effizient zu steigern.
Da nur eine begrenzte Anzahl von KI-Projekten die Experimentierphase übersteht, haben einige Führungskräfte ihre Frustration darüber geäußert, dass sich die KI-Investitionen nicht in dem erwarteten Ausmaß auszahlen. Auf der anderen Seite gibt es eine Reihe führender Unternehmen, die erhebliche Gewinne aus der KI ziehen und sie in sämtliche Aspekte ihres Geschäfts einbeziehen. Was zeichnet diese Unternehmen also aus?
Die Auswirkungen der Skalierbarkeit von KI-Anwendungen auf den Return on Investment
Diese erfolgreichen Unternehmen investieren stark in den Aufbau einer skalierbaren KI-Infrastruktur, gewissermaßen einer „AI Factory“, die es ihnen ermöglicht, Machine Learning schnell und effizient in ihre Abläufe einzubinden und so der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Der anfängliche Erfolg von KI-Initiativen durch vereinzelte Pilotprojekte und einmalige Anwendungsfälle kann andere Unternehmen dazu veranlassen, denselben Ansatz zu verfolgen. Sich ausschließlich auf diese Methode zu verlassen, kann jedoch zu komplexen und kostspieligen Entwicklungsprozessen führen, die die Skalierung von KI und die Realisierung eines maximalen Return on Investment deutlich erschweren. Um eine skalierbare KI zu entwickeln, ist ein „Factory-Ansatz“ unbedingt notwendig, mit wiederverwendbaren Ressourcen, Plattformen und wiederholbaren Prozessen.
In der Vergangenheit stand die Softwareentwicklung vor ähnlichen Herausforderungen. Die Lösung war damals DevOps, das Entwicklung und Betrieb zusammenführte, um den Prozess zu standardisieren und automatisieren und so die Bereitstellung und Verwaltung von Software effizienter zu gestalten. Heute bietet das Feld der Künstlichen Intelligenz mit dem Aufkommen von Machine Learning Operations (MLOps) eine ähnliche Chance. MLOps-Plattformen wie navio optimieren KI-Experimente, -Entwicklung und -Bereitstellung, indem sie Arbeitsabläufe und Produktion in größerem Maßstab beschleunigen und organisieren. navio hilft seinen Kunden, die Qualität von KI-Modellen zu gewährleisten und gesetzliche Rahmenbedingungen durch kontinuierliche Überwachung und Verbesserungsprozesse zu erfüllen. Durch den Einsatz von MLOps können Unternehmen den Mehrwert von KI schnell ausnutzen und den ROI ihrer KI-Projekte steigern.
AI-Factory und MLOps: Unterschiede und Auswirkungen auf den RO
Eine AI-Factory und MLOps sind verwandte, aber dennoch unterschiedliche Konzepte. AI-Factory bezeichnet einen Rahmen für die Entwicklung und Realisierung von KI-basierten Produkten und Lösungen in kürzerer Zeit und mit geringerem Ressourceneinsatz. Sie nutzt standardisierte Entwicklungs- und Bereitstellungs-Praktiken, bietet einfachen Zugang zu den benötigten Tools und Technologien und schafft wiederverwendbare Ressourcen, um zeitaufwändige Arbeitsschritte zu reduzieren
MLOps hingegen ist die Anwendung von DevOps-Prinzipien auf die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen. Es konzentriert sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Softwareingenieuren und Betriebsteams, um die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen in der Produktion zu beschleunigen. MLOps unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine Learning, von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und zum Monitoring. Ziel ist es, die Lücke zwischen der Entwicklung von Machine Learning-Modellen und ihrer Implementierung zu schließen und sicherzustellen, dass die Modelle auch in großem Maßstab effektiv funktionieren.
AI-Factorys haben eine direkte Auswirkung auf den ROI, da sie Unternehmen KI-gestützte Produkte und Lösungen bieten, die Geschäftsprobleme lösen, Prozesse automatisieren und die Entscheidungsfindung optimieren können. AI-Factorys können Unternehmen auch dabei helfen, Kosten zu senken und effizienter zu arbeiten, was zu einem verbesserten ROI führt. MLOps hingegen wirkt sich indirekt auf den ROI aus. Durch die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und die Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen hilft MLOps Unternehmen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Einführung von Modellen in der Produktion zu reduzieren. Diese gesteigerte Effizienz kann zu einer schnelleren Markteinführung und einer verbesserten Modellleistung führen, was letztlich einen besseren ROI zur Folge haben kann. Darüber hinaus kann MLOps Unternehmen dabei helfen, das Risiko von kostspieligen Fehlern und Ausfällen zu verringern, indem Probleme im Voraus erkannt und behoben werden.
Mit navio werden die Fähigkeiten dieser beiden Systeme in einer Machine Learning-Plattform kombiniert. Sie bietet eine Infrastruktur zum Hosten, Überwachen und Bereitstellen von KI-Modellen und ermöglicht es dem Benutzer, die gesamte Machine Learning-Pipeline zu automatisieren, einschließlich Modellversionskontrolle, Überwachung, kontinuierlicher Integration und Bereitstellung. Auf diese Weise hilft navio Unternehmen, durch die Rationalisierung ihres KI-Entwicklungsprozesses ihren ROI zu maximieren und eine schnellere und zuverlässigere KI-Bereitstellung zu ermöglichen.
Die Bedeutung einer robusten Infrastruktur für die Produktion von KI-Technologien
Während navio durch die Industrialisierung der KI-Produktion einen maximalen ROI erzielen kann, ist die Infrastruktur des Technologie-Ökosystems entscheidend für einen reibungslosen und sicheren Betrieb. Eine solide Infrastrukturgrundlage für KI muss über diese Fähigkeiten verfügen – um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu integrieren und um Geschäftsanwendern den Zugriff auf die analysierten Daten in Echtzeit zu ermöglichen.
Zu den potenziellen Herausforderungen, die bei der Bewertung Ihrer Infrastruktur zu berücksichtigen sind, gehören Latenzzeiten bei der Verarbeitung, unzureichende Datenspeicherkapazitäten und Lücken in der Cybersicherheit. Zum Glück gibt es eine Vielzahl von Softwarelösungen und Open-Source-Tools, wie beispielsweise MLflow, die Low-Code-Optionen und effiziente Daten-Workflows bieten. navio bietet Modell-Interoperabilität durch die Nutzung von MLflow. Da navio herstellerunabhängig ist, gewährleistet es Flexibilität bei der Modellerstellung, so dass Sie jedes bevorzugte Deep-Learning-Framework, einschließlich Scikit-learn, TensorFlow, Apache MXNet, PyTorch, XGBoost und anderer, ohne Einschränkungen nutzen können. So können Sie das Framework auswählen, das am besten zu den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens passt – ohne Einschränkungen durch herstellerspezifische Produkte.
Darüber hinaus kann navio vor Ort, in der Cloud oder im Edge-Computing eingesetzt werden, um maximale Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an die spezifischen Anforderungen und Infrastrukturbedürfnisse Ihres Unternehmens zu gewährleisten. So können Sie Ihre bestehenden IT-Investitionen optimal nutzen und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Kostenvorteile von Cloud- oder Edge-Computing für Ihr Team nutzbar machen.
Probieren Sie navio aus, um einen hohen Return on Investment bei KI-Projekten zu erzielen!