Erste KI-Experimente? Abgehakt. Beeindruckende Prototypen? Oft vorhanden. Doch wenn es darum geht, Ideen zuverlässig in Betrieb zu bringen, kommt Sand ins Getriebe.
Das sehen wir häufiger:
- Datenströme und APIs greifen nicht sauber in die bestehende Systemlandschaft.
- DevOps und Data arbeiten nebeneinanderher – statt zusammen.
- KI-Modelle sind vorhanden oder ausgewählt, aber nicht robust genug für den produktiven Einsatz.
- Antwortqualität und Performance schwanken, Monitoring und Betriebskonzepte fehlen.
- Produktteams nutzen KI ohne klares Verständnis der Funktionsweise.
Kurz gesagt: Es fehlt eine Engineering-Disziplin – und ein Team, das bei KI die Produktion von Beginn an mitdenkt.
