Die Begeisterung um Künstliche Intelligenz (KI) war in den letzten Jahren ungebrochen, doch mittlerweile zeigt sich, dass die Umsetzung von KI-Projekten in den produktiven Betrieb oft herausfordernd ist. Viele Unternehmen stoßen auf Schwierigkeiten, wenn es darum geht, KI-Modelle effizient und sicher in die Produktion zu bringen. Doch woran liegt das? Wie können Unternehmen die Herausforderungen meistern?
Die Kluft zwischen Entwicklern und Data Scientists überwinden
Der Hauptgrund für die Schwierigkeiten liegt oft in der Kluft zwischen den Anforderungen von Softwareentwicklern und Data Scientists. Während Entwickler sich auf den Bau und die Bereitstellung von Anwendungen konzentrieren, liegt der Fokus von Data Scientists auf der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen. Diese beiden Welten müssen eng zusammenarbeiten, um KI-Lösungen erfolgreich in den produktiven Betrieb zu integrieren. Hier setzt Platform Engineering an, ein moderner Ansatz, der diese beiden Welten vereint und durch die Bereitstellung maßgeschneiderter Tools und Infrastruktur die Effizienz steigert.
Was ist Platform Engineering?
Platform Engineering beschreibt eine strategische Methode, um eine zentrale Plattform zu schaffen, die Entwicklern und Data Scientists die nötigen Werkzeuge zur Verfügung stellt. Das Ziel ist es, durch Wiederverwendung von Komponenten und Services die Effizienz zu steigern und wiederkehrende Aufgaben zu reduzieren. Laut Gartner wird erwartet, dass bis 2026 rund 80 % der großen Softwareunternehmen auf Platform Engineering setzen werden, um wiederverwendbare Tools bereitzustellen, die eine schnellere Anwendungsentwicklung ermöglichen.
Ein zentrales Element von Platform Engineering ist die Interne Entwicklerplattform (Internal Developer Platform, IDP). Diese Plattform bietet Entwicklern eine Sammlung von Werkzeugen und Technologien, um Software zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Ein wichtiger Bestandteil dieser Plattform sind sogenannte Software-Templates, die sicherstellen, dass die erstellte Software den organisatorischen Standards entspricht. Gleichzeitig bewahren diese Templates die Flexibilität der Entwickler.
DevOps und MLOps: Eine perfekte Symbiose
Platform Engineering bietet nicht nur Vorteile für die klassische Softwareentwicklung, sondern spielt auch eine zentrale Rolle bei der Integration von MLOps – einem Konzept, das die Prinzipien von DevOps auf den Bereich des maschinellen Lernens überträgt. Während DevOps die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und IT-Operations fördert, geht es bei MLOps um die Optimierung des Prozesses rund um das Deployment und Management von ML-Modellen.
Hier unterstützt Platform Engineering durch die Bereitstellung einer Umgebung, in der Entwickler und Data Scientists gemeinsam arbeiten können. Data Scientists entwickeln und trainieren Modelle, die dann in einem kuratierten Modellkatalog bereitgestellt werden. Entwickler können auf diesen Katalog zugreifen und die Modelle über vorgefertigte Templates in ihren Code integrieren.
Herausforderungen und Lösungen: Der Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung
Auch wenn die Einführung von Platform Engineering viele Vorteile bietet, stehen Unternehmen vor spezifischen Herausforderungen:
- Komplexität der Integration: KI-Modelle müssen nahtlos in bestehende Anwendungslandschaften integriert werden. Dies erfordert eine Plattform, die sowohl Softwareentwicklung als auch das Training und das Deployment von Modellen unterstützt.
- Sicherheit und Compliance: Da KI-Modelle oft auf sensiblen Daten basieren, ist es entscheidend, dass die Plattform Sicherheits- und Compliance-Richtlinien erfüllt.
- Skalierbarkeit: KI-Projekte erfordern oft erhebliche Rechenressourcen. Eine gut strukturierte Plattform ermöglicht es, Ressourcen effizient zu nutzen und Projekte skalierbar zu machen.
Mit dem richtigen Plattformansatz können diese Herausforderungen gemeistert werden. Unternehmen, die eine starke Integration von DevOps und MLOps anstreben, profitieren von schnelleren Entwicklungszyklen, höherer Effizienz und einer besseren Zusammenarbeit zwischen den Teams.
Praktische Schritte zur Einführung von Platform Engineering
Für Unternehmen, die Platform Engineering in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten, sind folgende Schritte empfehlenswert:
- Analyse der bestehenden Entwicklungsprozesse: Identifiziere Engpässe und wiederkehrende Aufgaben, die durch Plattform-Tools automatisiert oder vereinfacht werden können.
- Implementierung einer Internen Entwicklerplattform (IDP): Entwickle oder wähle eine Plattform, die den Bedürfnissen der Teams gerecht wird. Diese sollte Self-Service-Funktionen bieten und Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben bereitstellen.
- Verbindung von DevOps und MLOps: Nutze die Plattform, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Data Scientists zu stärken. Eine gut strukturierte Plattform vereinfacht den Austausch und die Nutzung von ML-Modellen.
- Schrittweise Skalierung: Beginne mit kleinen Projekten und skaliere die Plattform schrittweise, um eine sichere und stabile Implementierung zu gewährleisten.
Ausblick: Die Zukunft von KI und Platform Engineering
Die Professionalisierung von DevOps durch Platform Engineering wird in den kommenden Jahren eine zentrale Rolle spielen, wenn es um die Integration von KI in den produktiven Betrieb geht. Unternehmen, die frühzeitig auf diesen Ansatz setzen, werden von effizienteren Entwicklungsprozessen, kürzeren Time-to-Market-Zyklen und einer höheren Zufriedenheit ihrer Entwickler profitieren.
Dabei geht es nicht nur um die Implementierung großer Sprachmodelle, sondern auch um prädiktive und analytische KI-Lösungen, die tief in Unternehmensprozesse eingebettet werden können. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass ihre Plattformen flexibel genug sind, um sowohl die Anforderungen der Softwareentwicklung als auch die Bedürfnisse der KI-Entwicklung abzudecken.
Fazit
Der Weg von der ersten Experimentierphase mit KI bis zum effizienten Einsatz in der Produktion ist lang und oft beschwerlich. Doch mit einem durchdachten Plattformansatz, der DevOps, MLOps und Platform Engineering verbindet, können Unternehmen die Kluft zwischen Entwicklern und Data Scientists überbrücken und den Einsatz von KI erheblich vereinfachen. Entscheidend ist eine Plattform, die nicht nur die Softwareentwicklung unterstützt, sondern auch das Training und das Deployment von KI-Modellen effizient integriert.