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Lösung: AI Operations

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AI Operations

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"AI Operations bezieht sich auf die Verwendung von KI zur Verbesserung und Automatisierung verschiedener Aspekte des IT-Betriebs und der IT-Verwaltung."

Was bedeutet AI Operations?

AI Operations, oft abgekürzt als AIOps, bezieht sich auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Verbesserung und Automatisierung verschiedener Aspekte des IT-Betriebs und der IT-Verwaltung, z. B. Überwachung, Fehlerbehebung und Reaktion auf Störungen. Zuverlässige AI Operations hilft Unternehmen, die Effizienz und Zuverlässigkeit ihrer IT-Systeme zu verbessern.

Die Entwicklung von KI-Lösungen hat häufig Forschungscharakter, was bedeutet dass die Ergebnisse nicht auf den dauerhaften Betrieb ausgelegt sind. Häufig fehlt die Überwachung der Modelle in Bezug auf Mollqualität, Drift, etc. Im Umkehrschluss gibt es auch kein Alerting System, dass den Anwender vor Risiken wie z.B. unsicheren Modellprädiktionen warnt, es kann weder der Business Case überprüft werden noch können Schäden durch Modellfehler verhindert werden. Außerdem können Modelle und das zugehörige Know How leicht verloren gehen, wenn ein Mitarbeiter das Team verlässt.

Was bietet AI Ops?

AI Operations bietet den Aufbau einer Plattformlösung (in AWS, Azure oder onPremise), die den Betrieb von Modellen sicherstellt.
Begonnen wird mit einem ML-Governance Projekt, in dem wir alle relevanten KI Systeme des Unternehmens erfassen und mittels Model Cards dokumentieren.
Wir hosten die Modelle in Cloud oder in ihrer On-Premise Umgebungen und richten ein Monitoring System ein, unterstützt von BI Tools, die ihnen direkte Insights in die Performance ihrer Modelle ermöglicht. Neben dem Monitoring richten wir ein Alerting System ein um den Model Owner vor unerwünschtem Verhalten zu warnen (z.B. Data drift, Model drift). Außerdem bieten wir an, kontinuierliches model re-training durchzuführen. Dazu ist eine vollständige Integration der Modelle in eine Plattform durchzuführen. Eine solche Plattform bietet die Möglichkeit, revisionssicher Modelle zu trainieren und sowohl Modell, als auch Datenqualität zu überwachen.

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