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Die koordinierten Prozesse für die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung, Wartung und Außerbetriebnahme von KI-Systemen, um eine kontinuierliche Compliance und Risikokontrolle zu gewährleisten.
End-to-End-Governance, die von der Ideenfindung über Anforderungen, Design, Tests, Freigabe, kontinuierliche Überwachung (Leistung, Bias, Sicherheit) und regelmäßige Umschulung bis hin zur Versionskontrolle und der sicheren Außerbetriebnahme reicht. Das Lifecycle-Management nutzt standardisierte Workflows, Checklisten und Werkzeuge (MLOps-Plattformen), um die Einhaltung von Vorschriften in jeder Phase durchzusetzen, wobei Audit-Trails Genehmigungen, Änderungen und Pläne zur Außerbetriebnahme erfassen.
Praxisbeispiel:
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzt eine MLOps-Plattform zur Verwaltung seiner Kreditbewertungsmodelle: Jede neue Modellversion löst automatisierte Verträglichkeitsprüfungen, Bias-Checks und Sicherheits-Scans aus. Modelle werden nach einem Jahr automatisch außer Betrieb genommen, sofern sie nicht erneut validiert werden – so wird sichergestellt, dass veraltete oder nicht mehr unterstützte Systeme niemals in der Produktionsumgebung aktiv bleiben.
