KI vom Pilot in die Produktion

5 Prüffragen vor dem Skalieren – Hardware, Daten, MLOps und KI-Fabrik

KI ist keine weitere Arbeitslast wie E-Mail oder ERP: Sie braucht GPUs, Datenpipelines und Governance und verhält sich ständig anders. Wer sie in alte Strukturen zwingt, verbrennt Budget und landet mit seinem Piloten in der „Todeszone“ zwischen Demo und Produktion. Diese Folge zeigt, woran Sie erkennen, ob Ihr Projekt Enterprise-Maßstäbe braucht.

▶ KI vom Pilot in die Produktion: 5 Prüffragen vor dem Skalieren – Hardware, Daten, MLOps und KI-Fabrik (KI-Synchronfassung)

Das erfahren Sie:

1. Warum KI anders funktioniert als klassische Anwendungen: Beschleuniger wie GPUs und TPUs, Pipelines statt sauberer Workloads und dynamische Rechengrafen
2. Die fünf Prüffragen vor der Skalierung: Skalierbarkeit, Hardware, Datenintensität, algorithmische Komplexität und Integration in Altsysteme
3. Die Todeszone zwischen Pilot und Produktion: Datensilos, Governance-Lücken, Hardwaredefizite, Compliance – und warum MLOps die Lösung ist
4. Die KI-Fabrik als Kommandobrücke: DataOps, MLOps und GenAIOps mit Templates, rollenbasierter Zugriffskontrolle, privaten Netzwerkpfaden und Hardware-Orchestrierung nach Cloud Adoption Framework und Well-Architected
5. Der Maschinenraum: GPU-Leerlaufzeiten messen, Pipelines unter Echtlast testen, die Chinchilla-Erkenntnis zu Modell- und Datengröße sowie Modellversionierung und Profiling

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.