Leitfaden für Startups zu GenAIOps auf AWS Teil 1: Sichern Sie Ihren KI-Stack vom ersten Tag an für die Zukunft

Startups investieren stark in generative KI, und Initiativen versprechen, sie zu stärken und zu transformieren. Viele befinden sich jedoch noch in der Anfangsphase der Wertschöpfung aus diesen Investitionen. CIOs und CTOs stehen vor der Herausforderung, sich in einer sich schnell entwickelnden Landschaft von Technologien und Methoden zurechtzufinden und gleichzeitig sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen sowohl unmittelbare Anforderungen als auch langfristige strategische Ziele unterstützen.

Generative AI Operations oder GenAIOps ist ein neuer Rahmen, der Startups wie Ihrem hilft, diese Herausforderungen zu meistern. GenAIOps baut auf etablierten Praktiken von Machine Learning Operations (MLOps) auf, erweitert den Fokus jedoch auf den gesamten Lebenszyklus generativer KI, von der Entwicklung und Schulung bis hin zur Bereitstellung und kontinuierlichen Überwachung.

Indem Sie GenaiOps vom ersten Tag an in Ihren Betrieb integrieren, können Sie Ihre Arbeitsabläufe optimieren und sich für langfristigen Erfolg in einer zunehmend KI-gesteuerten Welt positionieren. Dies ist auf drei wichtige, übergreifende Vorteile zurückzuführen. Erstens verschafft Ihnen eine frühzeitige Implementierung einen klaren Vorteil gegenüber etablierten Unternehmen, die mit Legacy-Systemen arbeiten. Dies bietet die Flexibilität, effiziente KI-Pipelines mithilfe der Best Practices in GenAIOps von Grund auf neu zu erstellen. Zweitens hilft die frühzeitige Implementierung von GenAIOps, technische Schulden zu vermeiden, indem eine Anhäufung von Ineffizienzen verhindert wird, die die Skalierbarkeit oder Innovation später behindern. Und schließlich signalisiert die Demonstration eines robusten GenAIOps-Rahmens vom ersten Tag an Ihre Bereitschaft und Skalierbarkeit gegenüber potenziellen Stakeholdern, sprich Attraktivität für Investoren.

Wenn Sie auf AWS aufbauen, ist die Beherrschung von GenAIOps nicht nur eine technische Überlegung, sondern ein Eckpfeiler für den Geschäftserfolg. In der heutigen Wettbewerbslandschaft kann die effiziente Nutzung generativer KI-Funktionen den Unterschied zwischen einer schnellen oder stockenden Skalierung Ihres Startups ausmachen.

Diese dreiteilige Serie dient Ihnen als praktischer Leitfaden für die Implementierung von GenAIOps in jeder Phase Ihrer Startup-Reise. Wir werden untersuchen, wie sich die Praktiken von GenAIOps mit dem Wachstum Ihres Unternehmens weiterentwickeln, und Ihnen umsetzbare Rahmen und Tools zur Verfügung stellen, um die Innovationsgeschwindigkeit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig einen gut durchdachten KI-Einsatz zu gewährleisten.

Der Startup-Imperativ: Warum GenAIOps vom ersten Tag an wichtig ist

Wenn Sie in einer schnelllebigen Umgebung mit eingeschränkten Ressourcen arbeiten, kann die Einführung von GenAIOps von Anfang an einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten. Während die Implementierung strukturierter KI-Abläufe für größere Unternehmen wie ein Luxus erscheinen mag, übertreffen Startups, die diese Praktiken frühzeitig einführen, oft Konkurrenten, die KI-Systeme manuell verwalten. So bietet GenAIOps messbare Vorteile:

1. Verkürzung der Markteinführungszeit

• Schnelles Prototyping und Iteration: Mit GenAIOps können Sie generative KI-Anwendungen schnell entwickeln, testen und bereitstellen und so die Produktentwicklungszyklen verkürzen, indem Sie Arbeitsabläufe automatisieren und Prozesse vereinfachen.

• Agilität bei der Marktanpassung: Reagieren Sie schnell auf Markttrends und Kundenanforderungen, indem Sie GenAIOps für schnellere Iterationen und Feedback-Schleifen nutzen, sodass Sie Ihrer Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind.

2. Bessere Entscheidungsfindung dank datengestützter Erkenntnisse

• Umsetzbare Informationen: Mit GenAIOps können Sie die Systemleistung, Benutzerinteraktionen und das Verhalten von KI-Modellen überwachen und diese Daten automatisch zu umsetzbaren Erkenntnissen zusammenfassen, die Entscheidungen zur Produktplanung, die Priorisierung von Funktionen und Markteinführungsstrategien beschleunigen.

• Risikominderung: Nutzen Sie GenAIOps, um ungewöhnliche Muster bei der Leistung von KI-Modellen, sinkende Nutzerinteraktionen oder Spitzen bei der Ressourcennutzung automatisch zu erkennen. So erhalten Entscheidungsträger Frühwarnsignale, die kostspielige Probleme verhindern und Korrekturstrategien aufzeigen.

3. Wettbewerbsdifferenzierung

• Personalisierte Kundenerlebnisse: Mit GenAIOps können Sie standardisierte KI-Workflows mit Kundendaten in Echtzeit kombinieren und so hyperpersonalisierte Produkte und Dienstleistungen in großem Maßstab erstellen, während Ihre Konkurrenz ihre KI-Operationen weiterhin manuell verwaltet.

• KI durch operative Exzellenz: Mit GenAIOps können Sie schnell mit neuen Funktionen – wie KI-Agenten – experimentieren, indem Sie die betrieblichen Aspekte der generativen KI automatisieren. Während Wettbewerber wochenlang jede neue KI-Funktion manuell konfigurieren und bereitstellen müssen, können Sie mit Ihren standardisierten Workflows innerhalb weniger Tage Experimente starten.

4. Aufbau einer zukunftssicheren Grundlage

• Nahtlose Einführung neuer KI-Technologien: Wenn neue KI-Modelle oder -Tools auf den Markt kommen, können Sie diese mithilfe von GenaiOps-Pipelines auswerten und einsetzen, ohne Ihr gesamtes System neu aufbauen zu müssen. Startups mit Ad-hoc-KI-Implementierungen stehen oft vor monatelangen technischen Schuldenbereinigungen, die von GenAIOps-fähigen Teams innerhalb von Wochen abgeschlossen werden müssen.

• Compliance-Bereitschaft vom ersten Tag an: GenAIOps integriert Überwachung, Audit-Trails und ethischen Integritätsschutz direkt in Ihren KI-Betrieb und stellt so sicher, dass Sie die regulatorischen Anforderungen erfüllen und verantwortungsvolle KI-Praktiken einhalten, während Sie skalieren – so vermeiden Sie die teure Nachrüstung, mit der viele Startups später konfrontiert sind.

Die anfängliche Investition in GenAIOps zahlt sich aus, wenn Ihr Team und Ihre Nutzerbasis wachsen. Startups, die diese Grundlagen frühzeitig schaffen, vermeiden die teuren Migrationen und Systemüberarbeitungen, mit denen Unternehmen bei der Skalierung von Ad-hoc-KI-Implementierungen konfrontiert sind.

Kernkomponenten von GenAIOps: Ein anwendungsorientierter Ansatz

Unsere GenAIOps-Pipeline verfolgt einen ganzheitlichen, anwendungsorientierten Ansatz. Sie priorisiert durchgängige Anwendungen statt der häufig verwendeten Methode, sich auf den Betrieb isolierter Basismodelle zu konzentrieren. Auf diese Weise können Sie die Herausforderungen der Integration generativer KI in Ihre Produktionssysteme direkt angehen.

Die AWS GenaAIOps-Pipeline umfasst fünf miteinander verbundene Phasen, die in der folgenden Abbildung dargestellt sind. Der gesamte Arbeitsablauf wird durch robuste Governance- und Wartungspraktiken unterstützt, die den gesamten Anwendungszyklus abdecken.

Die Komplexität und der Fokus in jeder Pipeline-Phase entwickeln sich mit der Reife Ihres Startups. Wenn Sie beispielsweise ein Startup in der Frühphase sind, werden Ihre Teams MVPs aufbauen, bei denen in der Regel schnelles Experimentieren und grundlegende Sicherheitsvorkehrungen im Vordergrund stehen. Wenn sich Ihr Startup jedoch in der Skalierungsphase befindet, benötigen Sie ausgefeiltere Beobachtbarkeitssysteme, Governance-Rahmen und Strategien zur Kostenoptimierung.

Im Folgenden erklären wir jede Phase und ihre Komponenten.

Datentechnik und -verwaltung

Diese Phase bildet die Grundlage von GenAIOps und stellt sicher, dass Ihre generativen KI-Systeme auf qualitativ hochwertigen, gut organisierten Daten basieren. Auf diese Weise können sich Ihre Anwendungen parallel zu den Geschäftsanforderungen weiterentwickeln und Sie können verschiedene Datensatztypen für die Unterstützung späterer Phasen der GenAIOps-Pipeline vorbereiten. Qualitativ hochwertige Datensätze ermöglichen schnelle Experimente während der Entwicklung, sorgen für eine einheitliche Bewertung und Bereitstellung und schaffen die Grundlage für eine umfassende Beobachtbarkeit und kontinuierliche Verbesserung.

Zu den üblichen Maßnahmen in dieser Phase gehören:

Datenerfassung: Sammeln Sie relevante Text-, Code- oder multimodale Daten aus verschiedenen Quellen, die dem beabsichtigten Anwendungsfall entsprechen.

Datentransformation:

• Beseitigen Sie störende, doppelte, schädliche, toxische oder voreingenommene Inhalte und Formatierungsprobleme.

• Standardisieren Sie das Datenformat für die Modellanpassung oder die RAG-Implementierung (Retrieval Augmented Generation).

• Fügen Sie Metadaten, Klassifizierungen oder menschliches Feedback hinzu, um qualitativ hochwertige Datensätze zu erstellen.

• Generieren Sie zusätzliche Trainingsbeispiele durch Techniken wie Paraphrasieren oder synthetische Datengenerierung.

Datenvalidierung: Führen Sie Qualitätsprüfungen an Datensätzen, Prompts und abgerufenen Inhalten durch, bevor Sie sie für Schulungen oder Inferenzen verwenden.

Verwaltung des Prompts-Katalogs: Erstellen, organisieren und verwalten Sie eine Bibliothek mit Vorlagen für Prompts.

Integration der Feedback-Schleife: Holen Sie Benutzerfeedback zur Qualität der abgerufenen Informationen ein und sorgen Sie für schnelle Effektivität, um das System kontinuierlich zu verbessern.

Entwicklung und Experimentieren

In dieser Phase verwenden Sie die kuratierten Datensätze, die Sie in der vorangegangenen Phase entwickelt haben, um KI-Lösungen zu entwickeln und zu verfeinern, die auf Ihre spezifischen geschäftlichen Herausforderungen zugeschnitten sind. Durch Experimente und Iterationen können Sie die effektivsten Komponenten und Architekturen identifizieren, bevor Sie sich für die vollständige Implementierung entscheiden – und all die Investitionen und Ressourcen, die dafür erforderlich sind!

Auf diese Weise können Sie die Risiken minimieren, die mit der Einführung suboptimaler Designs zu Beginn des Entwicklungsprozesses verbunden sind, und eine solide Grundlage für den erfolgreichen Einsatz und die langfristige Wartung von KI-Lösungen schaffen.

Zu den üblichen Aktivitäten dieser Phase gehören:

Modellauswahl: Evaluieren und wählen Sie geeignete Fundamentmodelle auf der Grundlage von Leistungsanforderungen, Fachkenntnissen, Kostenprofilen und ethischen Überlegungen aus.

Prompt-Engineering: Entwerfen und optimieren Sie Prompts, um das Modellverhalten zu steuern und konsistente, zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.

Modellanpassung: Wenden Sie Techniken wie kontinuierliches Vortraining und Feinabstimmung an, um Grundlagenmodelle für bestimmte Aufgaben zu spezialisieren, ohne von Grund auf trainieren zu müssen.

Implementierung von RAG: Integrieren Sie externe Wissensquellen, um Antworten in Form von genauen, aktuellen Informationen zu erhalten, Halluzinationen zu reduzieren und gleichzeitig das kontextuelle Bewusstsein zu erweitern.

KI-Agentendesign: Entwickeln Sie autonome Systeme, die Aufgaben über mehrere Tools und Dienste hinweg mit zunehmender Raffinesse planen, begründen und ausführen.

Anwendungsentwicklung: Schaffen Sie einheitliche Benutzererlebnisse durch die Integration generativer KI-Funktionen durch robuste APIs, ereignisgesteuerte Architekturen und intuitive Benutzeroberflächen.

Testen und Evaluierung

Diese Phase dient als kritisches Qualitätstor bei der Entwicklung von KI-Anwendungen und stellt sicher, dass alle Komponenten zuverlässig und effektiv zusammenarbeiten. Hier wird sichergestellt, dass Ihre Anwendung die Geschäftsanforderungen erfüllt, eine konsistente Leistung erbringt und Sonderfälle handhaben kann.

In dieser Phase werden auch Leistungsbenchmarks für die Produktionsbereitstellung festgelegt und die ersten Kennzahlen definiert, die Sie in der Produktion überwachen werden.

Zu den üblichen Aktivitäten dieser Phase gehören:

Funktionstests:

• Validieren Sie die Genauigkeit und Relevanz von RAG für verschiedene Abfragen.

• Testen Sie die Entscheidungswege und Fähigkeiten zur Aufgabenerledigung von Agenten.

• Bewerten Sie die schnelle Effektivität verschiedener Eingabevariationen.

• Stellen Sie sicher, dass Interaktionen zwischen KI- und Nicht-KI-Komponenten reibungslos funktionieren.

Qualitätssicherung: Beurteilen Sie die Output-Qualität mithilfe menschlicher Bewertungen und automatisierter Metriken und vergleichen Sie Prompt-Abweichungen mit A/B-Tests.

Sicherheit: Führen Sie Promptinjektions- und Jailbreak-Tests durch, bewerten Sie das Risiko von Datenlecks in Abrufsystemen und testen Sie auf Verzerrungen, Toxizität und schädliche Ausgaben.

Integrationstests: Validieren Sie durchgängige Workflows für alle Komponenten und überprüfen Sie die reibungslose Fehlerbehandlung und Ausweichverfahren.

Bereitstellung

Diese Phase markiert den kritischen Übergang, bei dem Ihre KI-Lösung von der Entwicklung zur Produktion übergeht und experimentelle Fähigkeiten in praktische, zugängliche Funktionen für Ihre Endbenutzer umwandelt.

Während sich die vorangegangenen Phasen auf Funktionen und Validierung konzentrieren, stehen bei Bereitstellung die Zuverlässigkeit, Leistung und Integration im großen Maßstab im Mittelpunkt. Dies fließt auch direkt in die Beobachtungs- und Verfeinerungsphase ein, indem die Monitoring-Kontaktpunkte und Leistungsbasislinien festgelegt werden, die für eine kontinuierliche Verbesserung erforderlich sind.

Zu den üblichen Aktivitäten dieser Phase gehören:

Orchestrierung der Infrastruktur: Schaffen Sie die technische Grundlage, die alle KI- und Nicht-KI-Komponenten unterstützt, einschließlich Modell-Hosting, Vektordatenbanken für RAG-Implementierungen, Agentenkoordinationssysteme und Integrationspunkte mit bestehenden Anwendungen.

Bereitstellungsstrategien: Implementieren Sie kontrollierte Rollout-Mechanismen, die Unterbrechungen minimieren und gleichzeitig die Leistung in realen Umgebungen validieren.

Inferenzoptimierung: Konfigurieren Sie Endpunkte und Pipelines, die Latenz, Durchsatz und Kostenaspekte für den gesamten Anwendungsstapel ausgleichen.

Produktionsskalierung: Stellen Sie sicher, dass sich das System dynamisch an unterschiedliche Lasten anpasst, wobei besonders auf ressourcenintensive Komponenten zu achten ist.

Beobachtbarkeit und Feinabstimmung

Dieser Schritt stellt die entscheidende letzte Phase in der GenAIOps-Pipeline dar, die sicherstellt, dass Ihre KI-gestützten Anwendungen effektiv, zuverlässig und auf die sich entwickelnden Ziele Ihres Startups abgestimmt bleiben. Er erleichtert den Übergang von der statischen Bereitstellung zu einer sich kontinuierlich weiterentwickelnden Anwendung, die sich durch reale Nutzung und Feedback verbessert.

Die folgenden Beobachtbarkeitspraktiken schaffen einen strukturierten Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung und gehen gleichzeitig proaktiv auf Risiken ein. Indem Sie auf frühere Phasen und Erkenntnisse aus der GenAIOps-Pipeline zurückgreifen, können Sie eine echte Feedback-Schleife schaffen, in der Produktionsbeobachtungen den nächsten Zyklus der Verbesserungen von KI-Anwendungen vorantreiben.

Zu den üblichen Aktivitäten dieser Phase gehören:

Überwachung des Systemzustands: Verfolgen Sie technische Leistungskennzahlen, um einen zuverlässigen Betrieb sicherzustellen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Ausrichtung der Geschäftskennzahlen: Verbinden Sie die KI-Leistung direkt mit den Zielen Ihres Unternehmens, indem Sie Kennzahlen und Domain-spezifische Erfolgsindikatoren messen.

Feedback-Mechanismen: Richten Sie sowohl automatisierte als auch menschliche Feedback-Schleifen ein, um Nutzererfahrungen, Zufriedenheitsgrade und Randfälle, die Aufmerksamkeit erfordern, zu erfassen.

Bewertung der Ergebnisqualität: Evaluieren Sie die KI-Reaktionen kontinuierlich auf Genauigkeit, Relevanz, Sicherheit und Einhaltung etablierter Richtlinien.

Erkennung von Modellabweichungen: Identifizieren Sie, wenn sich die Modellleistung verschlechtert.

Verwaltung und Wartung

Dies ist die wichtige übergreifende Ebene, die alle Phasen der GenAIOps-Pipeline umfasst. Hier wird sichergestellt, dass Ihre KI-Systeme den Governance-Rahmenbedingungen entsprechen und die erforderlichen Compliance-Standards erfüllen.

Wenn Sie Governance in jede Phase integrieren, können Sie Risiken proaktiv mindern und sicherstellen, dass Ihre generativen KI-Systeme auch bei ihrer Skalierung und Weiterentwicklung vertrauenswürdig, konform und an den Unternehmenswerten ausgerichtet bleiben. Dieser ganzheitliche Ansatz verbessert nicht nur die Qualität und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse, sondern fördert auch eine Kultur der verantwortungsvollen KI-Entwicklung, die für den langfristigen Erfolg Ihres Startups und für die Förderung des Vertrauens der Interessengruppen von entscheidender Bedeutung ist.

Zu den üblichen Aktivitäten dieser Phase gehören:

Prinzipien verantwortungsvoller KI: Implementieren Sie ethische Richtlinien, Sicherheitskontrollen und einen Compliance-Rahmen.

Infrastructure as Code (IaC): Definieren, versionieren und automatisieren Sie den gesamten Stack.

CI/CD-Pipelines: Verwalten Sie traditionellen Anwendungscode, Prompt-Bibliotheken, Bewertungsmetriken und Modellartefakte.

Kostenkontrolle: Implementieren Sie Token-Budgets anhand von Funktionen und Nachverfolgung der Interaktionskosten und richten Sie Warnmeldungen für ungewöhnliche Nutzungsmuster ein.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Führen Sie umfassende Nutzungsprotokolle und Model-Governance-Aufzeichnungen, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

Vom ersten Tag an auf AWS aufbauen

Egal, ob Sie ein Pre-Seed-Startup sind, das Ihren ersten KI-Prototyp erstellt, oder ein Unternehmen der Serie B, das komplexe KI-Abläufe verwaltet, AWS bietet das komplette Toolkit, um diese GenAIOps-Pipeline vom ersten Tag an zu implementieren. Amazon Bedrock eliminiert den Infrastruktur-Overhead mit verwalteten Fundamentmodellen und integrierten Sicherheitsvorkehrungen, während Amazon SageMaker alles von den Experimenten bis hin zur Produktionsbereitstellung erledigt. Die Serverless-Architektur von AWS skaliert Ihre KI-Anwendungen automatisch vom Prototyp bis zur Produktion ohne Vorabkosten – Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen, sodass wichtige Startbahnen erhalten bleiben. AWS Activate ist ein Programm für Startups, das nicht nur Credits, sondern auch speziellen technischen Support und Architekturberatung bietet, um schlanke Teams bei der Implementierung von KI-Vorgängen auf Unternehmensebene zu unterstützen. Mit diesem integrierten Ansatz können Sie sich auf die Entwicklung differenzierter KI-Funktionen konzentrieren, während AWS die zugrunde liegende Komplexität von Modellmanagement, Überwachung und Governance bewältigt und GenAIOps von einem Zukunftsziel in einen unmittelbaren Wettbewerbsvorteil verwandelt.

Der Blick nach vorne

GenAIOps spielt eine entscheidende Rolle im Betrieb Ihres Startups. Wenn Sie dieses Framework vom ersten Tag an übernehmen, programmieren Sie langfristigen Erfolg. In den kommenden Teilen dieser Serie werden wir uns eingehender mit praktischen, phasenspezifischen Implementierungen von GenAIOps auf AWS befassen.

Teil 2 konzentriert sich auf die grundlegenden GenAIOps-Praktiken für Startups in früheren Phasen ihres Wegs und hilft Ihnen dabei, die richtige Grundlage zu schaffen und gleichzeitig die Agilität aufrechtzuerhalten. In Teil 3 werden schließlich fortschrittliche GenAIOps-Strategien für den Einstieg in die Skalierungsphase untersucht, um einen robusten, effizienten und nachhaltigen KI-Betrieb sicherzustellen, um das Wachstum Ihres Startups zu unterstützen.

Ganz gleich, ob Ihr Weg in die KI gerade erst beginnt oder Sie Ihre bestehenden Abläufe optimieren möchten, diese Serie bietet umsetzbare Erkenntnisse und AWS-spezifische Empfehlungen für jede Wachstumsphase.