Inzwischen haben viele Unternehmen erste KI-Experimente gemacht. Manche von ihnen würden sagen: hinter sich. Andere haben beeindruckende Prototypen gebaut. Aber wenn es darum geht, diese Ideen stabil in den Betrieb zu bringen, wird es plötzlich zäh.
Was wir immer wieder in der Praxis mitbekommen:
- KI-Modelle existieren, sind aber nicht produktionsreif.
- Datenströme und APIs passen nicht zur Systemlandschaft.
- Die Performance schwankt, das Monitoring fehlt.
- DevOps und Data arbeiten nebeneinander her – statt zusammen.
- Produktteams wissen nicht, was die KI „eigentlich tut“.
Mit einem Wort: Es fehlt Engineering-Disziplin – und ein Team, das bei KI die Produktion von End-to-End mitdenkt.