AI van pilot naar productie

5 kernvragen over hardware, data, MLOps en de AI-fabriek

AI is geen gewone workload zoals e-mail of ERP: het vraagt om GPU’s, datapijplijnen en governance en verandert voortdurend. Wie AI in oude structuren perst, verbrandt budget en strandt met de pilot in de “doodszone” tussen demo en productie. Deze aflevering laat zien hoe je herkent of je project enterprise-schaal nodig heeft.

▶ AI van pilot naar productie: 5 kernvragen over hardware, data, MLOps en de AI-fabriek (AI-nasynchronisatie)

Dit leer je:

1. Waarom AI anders werkt dan klassieke applicaties: accelerators zoals GPU’s en TPU’s, pijplijnen in plaats van stabiele workloads en dynamische rekengrafen
2. De vijf vragen vóór het opschalen: schaalbaarheid, hardware, data-intensiteit, algoritmische complexiteit en integratie met legacy-systemen
3. De doodszone tussen pilot en productie: datasilo’s, governancegaten, hardwaretekorten, compliance – en waarom MLOps de oplossing is
4. De AI-fabriek als commandobrug: DataOps, MLOps en GenAIOps met templates, rolgebaseerd toegangsbeheer, privénetwerkpaden en hardware-orkestratie volgens Cloud Adoption Framework en Well-Architected
5. De machinekamer: GPU-inactiviteit meten, pijplijnen onder echte belasting testen, het Chinchilla-inzicht over model- en datagrootte, modelversiebeheer en profiling

Deze aflevering is een met AI nagesynchroniseerde Nederlandse versie van de geanimeerde uitlegvideo uit de M365 Show van Microsoft MVP Mirko Peters.