KI-Workflows beschreiben die strukturierten Abläufe und Prozesse, die beim Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) zum Trainieren, Testen, Implementieren und Überwachen von Modellen durchlaufen werden. Sie verbinden verschiedene Schritte, wie Datenvorbereitung, Modelltraining, Evaluierung und Deployment, um KI-Anwendungen effizient und reproduzierbar zu gestalten.

Typen/Arten:

• Datenvorbereitungs-Workflow: Daten sammeln, bereinigen und transformieren für das Modelltraining.
• Modelltrainings-Workflow: Auswahl und Training von KI-Modellen mit Trainingsdaten.
• Evaluierungs-Workflow: Testen und Validieren der Modellqualität anhand von Testdaten.
• Deployment-Workflow: Integration des Modells in Produktivsysteme für den Echtzeiteinsatz.
• Monitoring-Workflow: Überwachung der Modellperformance und Aktualisierung bei Bedarf.

Beispiele:

• Automatisierte Bildklassifikation, bei der Daten gesammelt, das Modell trainiert und nach Ausrollen im Betrieb überwacht wird.
• Chatbots, die nach Workflow-Schritten mit neuen Trainingsdaten regelmäßig aktualisiert werden.

Vorteile:

• Strukturierte und nachvollziehbare KI-Prozesse.
• Automatisierung spart Zeit und reduziert Fehler.
• Verbesserte Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit von KI-Projekten.

Nachteile:

• Komplexe Workflows können initial hohen Planungsaufwand erfordern.
• Fehler in einem Schritt können gesamte Abläufe beeinträchtigen.
• Ressourcenintensiv, besonders bei großen Datenmengen und komplexen Modellen.

Fazit:

KI-Workflows sind essenziell, um KI-Anwendungen systematisch, effizient und skalierbar zu realisieren. Sie unterstützen Unternehmen dabei, die Potenziale von KI kontrolliert und erfolgreich zu nutzen.