Der Begriff AI Lifecycle ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Digitale Transformation zuhause. Er beschreibt den gesamten Lebenszyklus einer KI-Lösung – von der ersten Idee bis hin zum täglichen Einsatz und der regelmäßigen Verbesserung.
Der AI Lifecycle startet mit der Problemdefinition: Ein Unternehmen erkennt, dass es ein Problem gibt, das sich mit Künstlicher Intelligenz besser lösen lässt, zum Beispiel die Vorhersage von Produktnachfrage. Anschließend werden Daten gesammelt und vorbereitet, denn ohne qualitätsvolle Daten kann keine KI arbeiten. Im nächsten Schritt wird ein passendes KI-Modell entwickelt, das die gewünschten Aufgaben erfüllen soll.
Nach der Entwicklung wird das Modell getestet und überprüft, ob es zuverlässig funktioniert. Ist alles in Ordnung, wird die KI in die Unternehmensprozesse integriert und beginnt, echte Aufgaben zu übernehmen – zum Beispiel Prognosen für das Lager zu erstellen. Aber damit endet der AI Lifecycle nicht: Die KI wird weiterhin beobachtet und regelmäßig optimiert, damit sie sich an neue Bedingungen anpassen kann.
So sorgt der AI Lifecycle dafür, dass Lösungen mit Künstlicher Intelligenz nachhaltig, sicher und effektiv bleiben.
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