Was sind KI-Architekten und was tun sie?

Fazit: 

• Die wachsende Vielfalt und Dringlichkeit von Projekten, Produkten und Bereitstellungsmodellen im Bereich der KI macht es nötig, die Rolle eines KI-Architekten zu schaffen.
• KI-Architekten konzipieren, entwickeln, implementieren und betreiben eine End-to-End-Pipeline für Machine Learning (ML) und KI.
• KI-Architekten können beim Aufbau einer robusten unternehmensweiten Architektur für KI helfen und mit Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren, Entwicklern, dem operativen Geschäftsbetrieb und dem Sicherheitsteam zusammenarbeiten.

Initiativen im Bereich der KI scheitern häufig an schlechten Architekturentscheidungen, mangelnder Vorbereitung und der Unfähigkeit zur Skalierung. Führungskräfte für Enterprise Architecture und Technologieinnovation können die Rolle eines KI-Architekten schaffen, um den Aufbau einer robusten unternehmensweiten Architektur für KI zu unterstützen.

Gartner schätzt, dass bis zum Jahr 2023 50 % der IT-Führungskräfte Schwierigkeiten haben werden, ihre KI-Projekte über das Stadium des Proof of Concept (POC) hinaus in die Herstellung zu überführen. Um die Erfolgschancen zu erhöhen, können Unternehmen einen KI-Architekten engagieren, der bei der Festlegung der Architekturstrategie, der Erzeugung von Arbeitsabläufen, der Ermittlung von Toolsets und der Skalierung von Abläufen der KI hilft.

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Wer sind KI-Architekten?

„KI-Architekten sind die Kuratoren und Eigentümer der KI-Architekturstrategie. Sie sind das Bindeglied zwischen Data Scientists, Data Engineers, Entwicklern, Geschäftsvorgängen (DevOps, DataOps, MLOps) und Geschäftsbereichsleitern, um die KI-Initiativen zu steuern und zu skalieren“, sagt Arun Chandrasekaran, herausragender VP Analyst bei Gartner.  

Sie arbeiten eng mit Unternehmens- und Lösungsarchitekten zusammen, aber im Gegensatz zum Team für Enterprise Architecture, das für ein breites Spektrum an Funktionen zuständig ist, konzentrieren sie sich auf den Aufbau einer robusten unternehmensweiten Architektur für KI. 

Was machen KI-Architekten? 

Da KI eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Bereitstellungsmodellen umfasst, benötigen KI-Architekten ein breites Spektrum an Fähigkeiten:

• Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen KI-Fachleuten, um die digitale Transformation durch Identifizierung und Pilotierung von Anwendungsfällen zu unterstützen. Besprechung der Machbarkeit von Anwendungsfällen und des Architekturentwurfs mit den Geschäftsteams, sowie Umsetzung der Visionen der Führungskräfte in eine realistische technische Implementierung. Gleichzeitig sollten Sie die Aufmerksamkeit auf falsch ausgerichtete Initiativen und unpraktische Anwendungsfälle lenken.
• Abstimmung der technischen Implementierung auf bestehende und künftige Anforderungen durch Einholung von Beiträgen verschiedener Stakeholder – Benutzer, Data Scientists, Sicherheitsexperten, Dateningenieure und -analysten sowie Mitarbeiter der IT-Abteilung – und Entwicklung von Prozessen und Produkten auf der Grundlage dieser Beiträge.
• Eine Schlüsselrolle bei der Definition der KI-Architektur und der Auswahl geeigneter Technologien aus einem Pool von Open-Source- und kommerziellen Angeboten spielen. Entscheiden bei der Auswahl von Cloud-, On-Premises- oder hybriden Bereitstellungsmodellen und sicherstellen, dass die neuen Tools gut in die vorhandenen Datenverwaltungs- und Analysetools integriert sind.
• Audit von KI-Tools und -Praktiken für Daten, Modelle und Software-Engineering mit Schwerpunkt auf kontinuierlicher Verbesserung. Gewährleistung eines Feedback-Mechanismus, um KI-Dienste einzuschätzen, die Rekalibrierung von Modellen zu unterstützen und Modelle neu zu trainieren. 
• Zusammenarbeit mit Sicherheits- und Risikoverantwortlichen, um Risiken wie die Vergiftung von Trainingsdaten, den Diebstahl von KI-Modellen und gegnerische Proben vorherzusehen und zu beseitigen, um eine ethische KI-Implementierung zu gewährleisten und das Vertrauen in KI-Systeme wiederherzustellen. Verfolgen der neuen Vorschriften und deren Abbildung auf Best Practices. 

Welche Fähigkeiten brauchen KI-Architekten?

KI-Architekten benötigen eine Vielzahl von Fähigkeiten, die in kurzer Zeit nur schwer zu erwerben sind. 

Die technischen Fähigkeiten schließen Folgendes ein:

• KI-Architektur und Pipeline-Planung. Verständnis der Arbeitsabläufe und Pipeline-Architekturen von ML- und Deep-Learning-Arbeitsbelastungen. Ein fundiertes Wissen über Komponenten und architektonische Kompromisse, die in den Bereichen Datenmanagement, Governance, Modellerstellung, Bereitstellung und Herstellung von KI-Arbeitsabläufen eine Rolle spielen, ist ein Muss. 
• Software-Engineering- und DevOps-Prinzipien, einschließlich der Kenntnis von DevOps-Arbeitsabläufen und -Tools wie Git, Container, Kubernetes und CI/CD.
• Datenwissenschaft und Advanced Analytics, einschließlich der Kenntnis fortgeschrittener Analysetools (wie SAS, R und Python) sowie angewandter Mathematik, ML- und Deep Learning-Frameworks (wie TensorFlow) und ML-Techniken (wie Random Forest und neuronale Netzwerke).

Die nicht-technischen Fähigkeiten schließen Folgendes ein:

• Gedankliche Führung. Als Mittel des Wandels sollen sie dem Unternehmen helfen, eine KI-gesteuerte Denkweise zu übernehmen. Einen pragmatischen Ansatz für die Grenzen und Risiken von KI wählen und ein realistisches Bild vor IT-Führungskräften vermitteln, die eine übergreifende digitale Führungsrolle bereitstellen.
• Kollaborative Denkweise. Um sicherzustellen, dass KI-Plattformen sowohl die geschäftlichen als auch die technischen Anforderungen erfüllen, ist eine effektive Zusammenarbeit mit Data Scientists, Dateningenieuren, Data Analysts, ML-Ingenieuren, anderen Architekten, Geschäftsbereichsleitern und CxOs (technisches und nichttechnisches Personal) anzustreben und die Beziehungen zwischen ihnen zu harmonisieren.