In der heutigen Unternehmenswelt werden KI- und Machine-Learning-Modelle zunehmend zu einem kritischen Bestandteil der Geschäftsstrategie. Um sicherzustellen, dass diese Modelle nicht nur erfolgreich implementiert, sondern auch effektiv verwaltet und genutzt werden, ist die Einführung eines Governance-Rahmens entscheidend.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die wichtigsten Aspekte eines solchen Rahmens, der sich auf Compliance- und Governance-Meta-Informationen, technische Leistungsindikatoren und Geschäftsmessgrößen konzentriert.
Um nachhaltigen Erfolg zu gewährleisten, ist es notwendig, eine kontinuierliche Feedbackschleife in den KI-Lebenszyklus zu integrieren, die als Auslöser für das erneute Training und die Anpassungen von Modellen auf Basis der oben genannten Metriken dient. Darüber hinaus wird der wirtschaftliche Beitrag eines Modells mit seinen Kosten für Betrieb, Infrastruktur und Wartung verglichen.
In diesem Zusammenhang präsentieren wir unser standardisiertes Prozessmodell für die Implementierung, das mit der strategischen Ausrichtung und der Definition von Metriken beginnt und bis zur technischen Integration reicht, z. B. über eine Governance-Schicht in Ihrer IT-Landschaft.