Scheitern zulassen ist eine Grundvoraussetzung für Innovation. Wer nicht bereit ist zu scheitern, wird nichts wirklich Neues zuwege bringen.
Dieser Artikel erschien zuerst im E-3 Magazin
Davon bin ich als deutscher CTO eines japanischen IT-Dienstleisters mit ausgeprägter Innovationskultur zutiefst überzeugt. Wenn jedoch nur gut ein Zehntel der Machine-Learning Projekte jemals live gehen, läuft etwas falsch. Denn Machine Learning ist eine der zentralen Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) und die Basis zahlreicher Zukunftstechnologien wie etwa autonomes Fahren, Smart Citys und Industrial Internet of Things (IIot). Um ML und andere KI-Technologien schneller voranzutreiben, brauchen wir deshalb eine neue Form der Zusammenarbeit von Entwicklung und Betrieb von Lösungen nach DevOps-Prinzipien, kurz: ML-Ops.