Trust-Bias bezeichnet das Phänomen, bei dem Softwareentwickler und IT-Teams entweder übermäßiges Vertrauen in KI-Systeme entwickeln oder diese grundsätzlich misstrauen, ohne die tatsächlichen Fähigkeiten und Grenzen der Technologie angemessen zu bewerten. Dieser kognitive Verzerrungseffekt stellt eine der größten Herausforderungen für die erfolgreiche Integration von Künstlicher Intelligenz in geschäftskritische Entwicklungsprozesse dar.

Mit der raschen Einführung von Plattformen für Machine Learning Operations (MLOps) gehen auch erhebliche neue Sicherheitsherausforderungen einher.

In der dynamischen KI-Landschaft sind Machine Learning Operations (kurz: MLOps) der Schlüssel zur Überbrückung der Kluft zwischen Entwicklung und praktischer Umsetzung KI-gestützter Modelle. Aber warum sind so viele Unternehmen zögerlich, diesen vergleichsweise schnell und kostengünstig zu implementierenden Ansatz in die eigenen Arbeitsprozesse zu integrieren?

Künstliche Intelligenz (KI) ist so allgegenwärtig wie das Internet selbst. Wo auch immer wir hingehen, was auch immer wir tun, KI hat viele Berührungspunkte mit unserem Alltag – und oftmals sind wir uns diesen nicht bewusst.

Künstliche Intelligenz ist weiterhin auf dem Vormarsch. KI-basierte Lösungen halten in immer mehr Branchen Einzug – sei es in der Industrie, im Handel oder in den Medien. Dabei steht inzwischen nicht mehr das Experimentieren mit Prototypen im Vordergrund.

BARC (Business Application Research Center) veröffentlicht die Ergebnisse ihrer aktuellen Studie "Driving Innovation with AI. Getting Ahead with DataOps and MLOps".

Die Nutzung von Lösungen im Bereich Maschinelles Lernen (ML) nimmt in der Versicherungsbranche an Fahrt auf. Hinsichtlich Entwicklung und Betrieb von ML-Lösungen rücken dabei auch verstärkt MLOps-Konzepte in den Fokus. Sie sind kein Hype-Thema, sondern vielmehr ein wichtiger Treiber für den verstärkten ML-Einsatz.

Unternehmen, die Wettbewerbs- und Innovationsstärke demonstrieren wollen, schreiben sich vermehrt Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) auf die Fahnen. Wer aber hinter die Firmenversprechen und Marketing-Botschaften schaut, erkennt: Es gibt noch großen Nachholbedarf, insbesondere hinsichtlich Umsetzung und realer Geschäftsnutzen.