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method#Künstliche Intelligenz#Maschinelles Lernen#Softwareentwicklung

AI Unified Process (AIUP)

Ein methodischer Lifecycle für die Entwicklung, Bereitstellung und Governance von KI/ML‑Systemen. Verbindet iterative Modellbildung, MLOps‑Automatisierung und organisatorische Steuerung.

Der AI Unified Process (AIUP) ist ein praxisorientiertes Lifecycle‑Modell für die Entwicklung, Bereitstellung und Governance von KI/ML‑Systemen.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Versionsverwaltung (Git) und CI/CD‑ToolsFeature‑Stores und Data‑CatalogsMonitoring‑ und Observability‑Plattformen

Prinzipien & Ziele

Iterative Entwicklung mit kurzen ValidierungszyklenAutomatisierung der Pipelines zur Sicherung von ReproduzierbarkeitIntegrierte Governance‑Checks vor Produktivsetzung
Iteration
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Overhead durch zu starke Standardisierung
  • Falsche Governance führt zu Verzögerungen im Deploy
  • Unzureichendes Monitoring kann Drift übersehen
  • Versioniere Daten, Modelle und Pipelines konsistent
  • Automatisiere wiederkehrende Prüfungen und Tests
  • Integriere Governance‑Checks früh in den Workflow

I/O & Ressourcen

  • Business‑Ziel und Erfolgskriterien
  • Datensätze mit Metadaten und Schemata
  • Infrastruktur für CI/CD und Monitoring
  • Versionierte Modelle und Artefakte
  • Automatisierte Deployments und Rollback‑Pläne
  • Governance‑Berichte und Auditlogs

Beschreibung

Der AI Unified Process (AIUP) ist ein praxisorientiertes Lifecycle‑Modell für die Entwicklung, Bereitstellung und Governance von KI/ML‑Systemen. Es verbindet iterative Modellentwicklung, MLOps‑Automatisierung und organisatorische Steuerung in einem einheitlichen Ablauf. AIUP unterstützt Governance, Reproduzierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung. Anpassungen für Unternehmensgröße und Risikoprofile sind vorgesehen.

✔

  • Konsistente Praktiken über Teams zur Reduktion technischer Risiken
  • Verbesserte Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit von Modellen
  • Schnellere Iterationen durch automatisierte MLOps‑Pipelines

✖

  • Erhöhter Einführungsaufwand für kleinere Teams
  • Benötigt disziplinierte Datensammlung und Versionierung
  • Nicht alle Projekte rechtfertigen vollständige Prozessausprägung

  • Time-to-Production

    Die Zeit vom Prototyp bis zur stabilen Produktionsversion.

  • Model Drift Rate

    Häufigkeit und Ausmaß von Performance‑Verschiebungen im Betrieb.

  • Reproduzierbarkeitsindex

    Anteil der Ergebnisse, die mit gespeicherten Artefakten wiederhergestellt werden können.

Retail‑Personalisierung

Ein Handelsunternehmen nutzt AIUP zur Standardisierung von Feature‑Engineering, Tests und Monitoring vor Live‑Rollout.

Predictive Maintenance

Hersteller implementiert AIUP zur Integration von Sensordaten, Validierung und Produktrisikoanalyse.

Kreditrisikobewertung

Finanzdienstleister nutzt AIUP, um Compliance‑Kontrollen, Explainability und Revisionsfähigkeit sicherzustellen.

1

Assessment der aktuellen Praxis und Toolchain

2

Definition von Prozessbausteinen und Governance‑Punkten

3

Automatisierung von Trainings‑, Test‑ und Deploy‑Pipelines

4

Schulung der Teams und schrittweise Rollout

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Manuelle Schritte in der Trainingspipeline
  • Nicht versionierte Konfigurationen und Hyperparameter
  • Fehlende standardisierte Monitoring‑Schnittstellen
Datenqualität und -zugangSkalierbare Infrastruktur für RetrainingFähigkeiten in Monitoring und Observability
  • Einführung der vollen Methodik für ein einmaliges Experiment
  • Governance‑Blockaden, die schnelle Validierung verhindern
  • Nur technisches Fokussieren ohne Business‑Metriken
  • Unterschätzung der Datenaufbereitungskosten
  • Fehlende Alerts für Drift und Performanceverlust
  • Zu enge Kopplung von Modell und Inferenzinfrastruktur
Kenntnisse in Machine‑Learning‑ModellentwicklungErfahrung mit CI/CD, Containerisierung und MLOpsKompetenz in Datenqualität, Governance und Compliance
Reproduzierbarkeit von Modellen und DatenpipelinesAutomatisierte End‑to‑End‑Pipelines (MLOps)Governance, Compliance und Explainability
  • • Regulatorische Vorgaben für sensible Daten
  • • Begrenzte Ressourcen für Infrastrukturautomatisierung
  • • Heterogene Toollandschaft im Unternehmen