Autor: Oliver Köth, NTT Data

Machine Learning (ML) ist einer der vielversprechendsten Ansätze zur Nutzung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Doch bislang scheitern fast neun von zehn Projekten vor dem Go-live. Mit DevOps und ML-Ops lässt sich dieser Trend umkehren.

Entwicklung und Betrieb von Software zu integrieren ist ein erklärtes Ziel jeder DevOps-Initiative. Angesichts der Komplexität dieser Aufgabe klammern viele Unternehmen die Sicherheit erst einmal aus. Doch das ist ein fataler Fehler.