MLOps: Die ungelösten Probleme, die den Betrieb von KI-Systemen erschweren

Unsolved Problems in MLOps

MLOps verspricht zuverlässigen Betrieb von Machine-Learning-Modellen, doch die Realität ist ernüchternd: Klassische Methoden aus der Softwareentwicklung versagen, weil ML-Systeme nicht deterministisch sind und Daten das Verhalten ebenso stark beeinflussen wie Code. Die Autoren Niall Murphy und Todd Underwood analysieren zentrale ungelöste Probleme – von der schwierigen Messung der Modellqualität in der Produktion über fragwürdige Validierungsmethoden (wie LLMs, die LLMs bewerten) bis hin zu nahezu unmöglichen Rollbacks. Sie zeigen, warum herkömmliche Ansätze wie Canary-Releases und Alerts an ihre Grenzen stoßen und wie Unternehmen letztlich die Qualitätssicherung auf die Nutzer abwälzen.