Arbeitsablauf-Orchestrierung
Automatisierung und Sequenzierung von KI-Lebenszyklusaufgaben (Datenaufnahme, Training, Validierung, Bereitstellung), um Governance-Richtlinien durchzusetzen und Konsistenz sicherzustellen.
Der Einsatz von Workflow-Engines (z. B. Airflow, Kubeflow) zur Definition von DAGs, die jede Pipeline-Phase ausführen – einschließlich integrierter Richtlinienprüfungen (Folgenabschätzungen, Sicherheitsscans), der Durchsetzung von Ressourcenkontingenten und der Artefaktregistrierung – stellt sicher, dass jedes Modell demselben nachvollziehbaren und auditierbaren Prozess folgt. Eine wirksame Governance erfordert versionskontrollierte Workflows, die Durchsetzung von Policy-as-Code in jedem Schritt sowie die Audit-Protokollierung von DAG-Ausführungen.
Ein Enterprise-AI-Team definiert einen Orchestrierungs-DAG: Es führt zunächst Datenqualitätstests aus, dann Bias-Audits, startet das Modelltraining, führt Validierungssuiten aus und stellt schließlich über ein Canary-Rollout bereit. Jeder fehlgeschlagene Schritt stoppt die Pipeline und benachrichtigt Governance-Stakeholder, wodurch konsistente, richtliniengesteuerte Bereitstellungen sichergestellt werden.
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