MLOps: Wie Unternehmen Machine Learning effizient und skalierbar machen
Mit MLOps KI-Modelle schneller, sicherer und produktiv einsetzen
(PresseBox) - Künstliche Intelligenz (KI) verspricht Effizienz, Innovation und Wettbewerbsvorteile. Doch zwischen Prototyp und Praxis klafft eine Lücke: Ohne eine systematische Operationalisierung bleiben Machine-Learning-Modelle oft Experimente ohne nachhaltigen Geschäftsnutzen. Hier setzt MLOps an – die Schlüsseltechnologie für produktiven KI-Einsatz. Der Ingenieur- und IT-Dienstleister SALT AND PEPPER zeigt, wie Unternehmen das Potenzial von Machine Learning wirklich nutzen können.
Vom Laborexperiment zur Unternehmenslösung
Viele Unternehmen investieren in KI, doch nur wenige Modelle schaffen es in den produktiven Betrieb. Die Herausforderungen sind vielfältig: unstrukturierte Datenpipelines, fehlende Skalierbarkeit und mangelnde Integration in bestehende Systeme. MLOps – ein Konzept, das bewährte DevOps-Prinzipien auf Machine Learning überträgt – sorgt für Automatisierung, Wiederholbarkeit und reibungslosen Betrieb.
„Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre KI-Modelle sicher, schnell und zuverlässig in den Alltag zu bringen. MLOps ist der Gamechanger: Es ermöglicht Automatisierung, Effizienz und Skalierbarkeit“, erklärt Thomas Pause, Head of IT Infrastructure & Software Engineering bei SALT AND PEPPER.
Effizienzsteigerung durch Automatisierung
Der klassische Machine-Learning-Workflow ist oft geprägt von manuellem Modelltraining und inkonsistenten Deployments. MLOps schafft Abhilfe durch:
Automatisierte Datenpipelines: Konsistente Datenverarbeitung und -bereitstellung.
CI/CD für Machine Learning: Automatisierte Tests und kontinuierliche Integration neuer Modelle.
Monitoring & Governance: Transparenz über Modellperformance und Compliance-Anforderungen.
„Wir erleben immer wieder, dass Unternehmen Wochen oder Monate für den Rollout eines KI-Modells benötigen. Mit MLOps reduzieren wir diesen Prozess auf wenige Stunden“, so Pause weiter.
Warum Führungskräfte jetzt handeln müssen
Eine Studie des Capgemini Research Institute ergab, dass nur 13 % der befragten Unternehmen in der Lage sind, KI-Anwendungen erfolgreich zu skalieren. Dies bedeutet, dass 87 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre KI-Projekte über Pilotphasen hinaus in den produktiven Betrieb zu überführen. Ohne klare Prozesse für Modelltraining, Validierung und Deployment bleibt die KI-Situation ein Flickenteppich.
„Die digitale Transformation wird nicht durch Einzellösungen entschieden, sondern durch Skalierbarkeit. Wer MLOps jetzt in seine Strategie integriert, sichert sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil“, betont Pause.
SALT AND PEPPER unterstützt Unternehmen mit praxiserprobten Strategien und maßgeschneiderten MLOps-Ansätzen – vom Prototyp bis zum produktiven Einsatz.
SALT AND PEPPER ist eine deutschlandweit tätige Unternehmensgruppe mit Hauptsitz in Bremen. Sie bietet hochwertige Engineering-Dienstleistungen, Consulting, Softwareentwicklung und Weiterbildung aus einer Hand. Mit viel Know-how arbeiten rund 500 Mitarbeitende an neun Standorten an den zentralen Herausforderungen von Industrie 4.0, Digitalisierung und den vielfältigen Transformationsprozessen einer globalisierten Arbeitswelt. Die Unternehmenswerte Mut, Professionalität, Respekt, Kreativität und Leidenschaft machen SALT AND PEPPER zu einem branchenübergreifenden Fortschrittspartner und einer One-Stop-Lösung für die deutsche Wirtschaft.
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SALT AND PEPPER ist eine deutschlandweit tätige Unternehmensgruppe mit Hauptsitz in Bremen. Sie bietet hochwertige Engineering-Dienstleistungen, Consulting, Softwareentwicklung und Weiterbildung aus einer Hand. Mit viel Know-how arbeiten rund 500 Mitarbeitende an neun Standorten an den zentralen Herausforderungen von Industrie 4.0, Digitalisierung und den vielfältigen Transformationsprozessen einer globalisierten Arbeitswelt. Die Unternehmenswerte Mut, Professionalität, Respekt, Kreativität und Leidenschaft machen SALT AND PEPPER zu einem branchenübergreifenden Fortschrittspartner und einer One-Stop-Lösung für die deutsche Wirtschaft.
Datum: 20.02.2025 - 15:10 Uhr
Sprache: Deutsch
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Kategorie:
Maschinenbau
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