Vom Proof-of-Concept zur Produktion: Aufbau zuverlässiger und kontrollierter GenAI-Systeme für Unternehmen

Unternehmen arbeiten schnell an der Operationalisierung von generativer KI, aber die Umwandlung eines experimentellen Proof-of-Concept in ein sicheres, zuverlässiges Produktionssystem erfordert eine ganz andere Art von Talent.

Im letzten Jahr haben viele Unternehmen generative KI (GenAI) im Rahmen begrenzter Pilotprojekte und Sandkastenanwendungen erprobt, die häufig von Innovationsteams oder kleinen KI-Taskforces durchgeführt wurden. Da das Interesse gestiegen ist, gehen diese Experimente nun in unternehmenstaugliche Systeme über, die für den Betrieb in großem Maßstab, die Integration mit Kerngeschäftsdaten und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen ausgelegt sind.

Dieser Übergang markiert einen kritischen Punkt für Führungskräfte: der Übergang von Möglichkeit zu Produktion. Und es ist eine Phase, in der die Einstellung der richtigen Mitarbeiter, nicht nur der richtigen Technologie, darüber entscheidet, ob GenAI eine echte Geschäftsfähigkeit wird oder ein kurzlebiges Experiment bleibt.

Verstehen des modernen GenAI-Produktionsstacks

Das Herzstück der meisten modernen GenAI-Implementierungen besteht aus einer Reihe bekannter technischer Komponenten:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine Methode, die große Sprachmodelle (LLMs) mit proprietären Unternehmensdaten kombiniert, um genaue, kontextbezogene Antworten zu liefern.
  
  
• Vektorsuche: Der Mechanismus, der es Systemen ermöglicht, relevante Dokumente oder Einbettungen in riesigen Datenbeständen schnell zu finden.
  
  
• Rahmen für die Bewertung und Beobachtbarkeit: Tools, die LLM-Leistung, Genauigkeit und Verzerrungen in Echtzeit überwachen.
  
  
• Leitplanken und Governance-Ebenen: Systeme, die den Datenschutz, die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften verwalten und gleichzeitig die ethische Nutzung von KI-Ergebnissen gewährleisten.
  
  
• Integration von Cloud-KI-Diensten: Die Bereitstellung erfolgt in der Regel über AWS, Azure oder Google Cloud, wo eine skalierbare Infrastruktur und KI-APIs die Unternehmensebene unterstützen.
  
  

Diese Komponenten bilden das, was viele heute als “KI-Produktionsstapel” bezeichnen. Die Technologie selbst macht zwar rasante Fortschritte, doch ihr Erfolg hängt nach wie vor davon ab, wie effektiv Unternehmen KI aufbauen und verwalten können. menschenzentrierte Systeme um sie herum.

Vom Pilotprojekt zur Produktion: Warum Governance alles verändert

Proof-of-Concept (PoC)-Projekte dienen der Erkundung des Potenzials. Sie testen Hypothesen und erzeugen Begeisterung, aber sie sind selten auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit oder Verantwortlichkeit ausgelegt. Wenn dieselben Modelle in realen Arbeitsabläufen wie Kundensupport, Finanzanalysen oder Compliance-Prüfungen eingesetzt werden, stehen ganz andere Dinge auf dem Spiel.

Um diesen Wandel zu bewältigen, benötigen Unternehmen Teams mit Fachwissen in mehreren Schlüsseldisziplinen:

1. KI-Architektur und Datentechnik für die Modellintegration, Orchestrierung und Leistungsoptimierung.
   
   
2. MLOps- und GenAIOps-Spezialisten die Versions-, Test- und Bereitstellungspipelines standardisieren können.
   
   
3. Fachleute für Sicherheit und Governance um die Einhaltung der sich entwickelnden Datenschutzrahmen und ethischen KI-Standards zu gewährleisten.
   
   
4. Leiter des Änderungsmanagements die in der Lage sind, die geschäftlichen Nutzer anzusprechen, die nicht-technischen Beteiligten zu schulen und die Einführung verantwortungsvoll zu begleiten.
   
   

Ohne diese Mischung aus technischem und strategischem Fachwissen besteht selbst bei den leistungsfähigsten KI-Tools die Gefahr, dass sie im Laufe der Zeit operative Schulden oder Compliance-Probleme verursachen.

Umsetzung der Strategie in die Praxis

Der Unterschied zwischen einem Proof of Concept und einem Produktionssystem liegt oft in der Prozessreife. Zuverlässige GenAI-Systeme erfordern:

• Kontinuierliche Bewertung: Aufbau von Rückkopplungsschleifen, in denen die Modellergebnisse anhand von Benchmarks aus der Praxis getestet werden.
  
  
• Robuste Datenpipelines: Sicherstellen, dass die richtigen Daten zur Verfügung stehen, verwaltet werden und nachvollziehbar sind.
  
  
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Verbindung von KI-Entwicklern, Compliance-Teams und Geschäftsführern durch transparente Arbeitsabläufe.
  
  

Unternehmen erkennen jetzt, dass der Erfolg von GenAI weniger von “einem großen Modell” abhängt als vielmehr von ein kohärentes System, ein zusammenhängendes Netz aus Daten, Infrastruktur und menschlicher Aufsicht.

Die Technologie ist leistungsstark, aber der Erfolg hängt immer noch von den Menschen ab. Fraktion Zehnte Revolution bringt Unternehmen mit spezialisierten Talenten in den weltweit führenden Cloud-Ökosystemen zusammen und unterstützt sie dabei, von Experimenten zu unternehmenstauglicher KI zu gelangen.

Talent-Trends: Der Aufstieg von GenAIOps und KI-Governance-Rollen

Zurzeit findet ein breiterer Wandel in den Tech-Ökosystemen statt. Unternehmen stellen nicht mehr nur Datenwissenschaftler ein, sondern auch KI-Produktmanager, Prompt-Ingenieure und Compliance-Beauftragte, die maschinelles Lernen in messbare Geschäftsergebnisse umsetzen können.

Für Personalverantwortliche bedeutet diese Entwicklung, dass sie über traditionelle Rollendefinitionen hinaus denken müssen. Die erfolgreichsten Unternehmen bauen heute hybride Teams auf, die technisches Geschick mit strategischem Denken verbinden und die zwischen den Ergebnissen des LLM und den Prioritäten der Geschäftsführung vermitteln können.

Wenn Ihr Unternehmen seinen eigenen GenAI-Produktionsstack entwickelt, ist es wichtig, dieses Gleichgewicht an Talenten frühzeitig zu finden. Die Tenth Revolution Group hilft Unternehmen bei der Suche nach Fachleute für Cloud, KI und Daten die skalierbare, geregelte und auf Ihre langfristige Strategie abgestimmte Lösungen entwickeln können.

Vermeiden der Modellfalle

Viele Unternehmen machen den Fehler, KI als technologisches Upgrade zu betrachten und nicht als Transformation der Fähigkeiten. Aber die Bereitstellung eines Modells ist nicht dasselbe wie die Bereitstellung eines Systems. Governance, Überwachung und kontinuierliche Iteration definieren KI in der Produktion, nicht nur Genauigkeitsmaßstäbe.

Führungspersönlichkeiten sollten fragen:

• Wie werden wir die geschäftlichen Auswirkungen jedes von uns eingesetzten Modells bewerten?
  
  
• Wie sieht unser Eskalationsprozess aus, wenn die Ergebnisse ungenau oder verzerrt sind?
  
  
• Wer trägt die Verantwortung für den ethischen Einsatz von KI in unserer Organisation?
  
  

Die frühzeitige Beantwortung dieser Fragen schafft die Grundlage für KI, die sowohl vertrauenswürdig als auch nachhaltig ist.

Vom Experimentieren zum Unternehmenswert

Während GenAI heranreift, stehen Unternehmensleiter vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen mit der schnellen Innovation Schritt halten und gleichzeitig eine verantwortungsvolle, langfristige Integration sicherstellen. Zuverlässige, kontrollierte Systeme entstehen nicht einfach so. Sie werden von Teams mit fundierten technischen Kenntnissen, einem ausgeprägten Verständnis für die Einhaltung von Vorschriften und der Fähigkeit, die Theorie in eine produktionsreife Lösung umzusetzen, entwickelt.