# Beste MLOps-Plattformen - Seite 5 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps) ermöglichen es Benutzern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. Sie automatisieren die Bereitstellung, verfolgen die Gesundheit und Genauigkeit der Modelle und ermöglichen es Teams, maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen zu skalieren, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. ### Kernfähigkeiten von MLOps-Plattformen Um in die Kategorie der MLOps-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen: - Eine Plattform zur Überwachung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen anbieten - Benutzern ermöglichen, Modelle in Geschäftsapplikationen im gesamten Unternehmen zu integrieren - Die Gesundheit und Leistung der bereitgestellten maschinellen Lernmodelle verfolgen - Ein ganzheitliches Management-Tool bereitstellen, um alle im Unternehmen bereitgestellten Modelle besser zu verstehen ### Häufige Anwendungsfälle für MLOps-Plattformen Datenwissenschafts- und ML-Engineering-Teams nutzen MLOps-Plattformen, um Modelle zu operationalisieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Automatisierung der Bereitstellungspipeline für von Datenwissenschaftlern erstellte ML-Modelle in Produktionsanwendungen - Überwachung von Modellverschiebungen, Genauigkeitsverschlechterungen und Leistungsanomalien in bereitgestellten Modellen - Verwaltung von Experimentverfolgung, Modellversionierung und Sicherheitsgovernance über den gesamten ML-Lebenszyklus ### Wie sich MLOps-Plattformen von anderen Tools unterscheiden MLOps-Plattformen konzentrieren sich auf die Wartung und Überwachung von bereitgestellten Modellen, anstatt auf die anfängliche Modellentwicklung. Dies unterscheidet sie von [Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die sich auf den Modellaufbau und das Training konzentrieren. Einige MLOps-Lösungen bieten eine zentrale Verwaltung aller Modelle im Unternehmen an einem einzigen Ort und können sprachunabhängig oder für bestimmte Sprachen wie Python oder R optimiert sein. ### Einblicke von G2 zu MLOps-Plattformen Basierend auf den Kategorietrends auf G2 stechen Modellüberwachung und Experimentverfolgung als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. Verbesserte Modellzuverlässigkeit und schnellere Iterationszyklen heben sich als primäre Vorteile der Einführung hervor. ## Top MLOps-Plattformen at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (782 reviews) | Einheitliches Lakehouse für ML und Datenengineering | "[Leistungsstarkes Lakehouse für Big Data, Zusammenarbeit und effiziente Pipelines](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12946286)" | | 2 | [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) | 4.3/5.0 (651 reviews) | End-to-End-ML-Lebenszyklus auf Google Cloud | "[Vertex AI vereinfacht das ML-Training und die Bereitstellung mit einer einheitlichen, funktionsreichen Plattform.](https://www.g2.com/de/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893)" | | 3 | [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) | 4.7/5.0 (147 reviews) | Computer-Vision-Datensatz-Annotation bis zur Bereitstellung | "[Roboflow: Benutzerfreundliche Bildannotation zur Schulung von KI-Modellen](https://www.g2.com/de/survey_responses/roboflow-review-12552590)" | | 4 | [Microsoft Fabric](https://www.g2.com/de/products/microsoft-fabric/reviews) | 4.7/5.0 (43 reviews) | Vereinheitlichte Daten-zu-Analyse-Pipelines innerhalb des Microsoft-Ökosystems | "[Endlich haben wir unseren Datenstapel an einem Ort, aber die Kosten müssen beachtet werden.](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-fabric-review-12740895)" | | 5 | [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews) | 4.4/5.0 (133 reviews) | Unternehmens-AI-Governance mit der Bereitstellung von Foundation-Modellen | "[Umfassende KI-Plattform mit steiler Lernkurve](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-12555087)" | | 6 | [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) | 4.5/5.0 (705 reviews) | ML-Pipelines auf zentralisierten Multi-Source-Daten | "[Easy, Efficient Data Extraction with Clear Database Insights](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-12884116)" | | 7 | [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/de/products/amazon-sagemaker/reviews) | 4.2/5.0 (51 reviews) | End-to-end ML workflows inside AWS ecosystem | "[Vollständig verwaltetes End-to-End-ML in AWS mit leistungsstarkem verteiltem Training](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-sagemaker-review-12853074)" | | 8 | [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Enterprise-ML-Governance mit SAS-Code-Kontinuität | "[Leistungsstark & Daten mühelos und intelligent in Entscheidungen umwandeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 9 | [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/de/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) | 4.3/5.0 (87 reviews) | Einsteigerfreundliche Modellbereitstellung mit Azure-Integration | "[Ein Unternehmensgerechter Weg zur Operationalisierung von ML](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-machine-learning-review-12853548)" | | 10 | [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews) | 4.8/5.0 (352 reviews) | — | "[Saubere Daten, reibungslose Arbeitsabläufe.](https://www.g2.com/de/survey_responses/superannotate-review-12285413)" | ## How Many MLOps-Plattformen Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 253 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 93 - **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 44% │ Unternehmen mittlerer Größe 36% │ Unternehmen 20% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Comet.ml (+1.36%) - Among all products in this category, Comet.ml recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank MLOps-Plattformen Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 6,900+ Authentische Bewertungen - 253+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which MLOps-Plattformen Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - **Höchste Leistung:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) - **Top-Trending:** [TrueFoundry](https://www.g2.com/de/products/truefoundry/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Cloudera Platform Cloudera ist das einzige Unternehmen für hybride Daten- und KI-Plattformen, dem große Organisationen vertrauen, um KI zu ihren Daten zu bringen, egal wo diese sich befinden. Im Gegensatz zu anderen Anbietern bietet Cloudera ein konsistentes Cloud-Erlebnis, das öffentliche Clouds, lokale Rechenzentren und den Edge zusammenführt und dabei auf eine bewährte Open-Source-Basis setzt. Als Pionier im Bereich Big Data befähigt Cloudera Unternehmen, KI anzuwenden und die Kontrolle über 100 % ihrer Daten in allen Formen zu übernehmen, wodurch Sicherheit, Governance sowie Echtzeit- und prädiktive Einblicke verbessert werden. Die größten Marken der Welt in allen Branchen verlassen sich auf Cloudera, um Entscheidungsprozesse zu transformieren und letztendlich die Gewinnspannen zu steigern, sich gegen Bedrohungen zu schützen und Leben zu retten. Die Cloudera Daten- und KI-Plattform umfasst: Cloudera AI: Setze und skaliere jedes KI-Modell überall. Cloudera bringt Rechenleistung zu den verwalteten Daten, wo sie für Private AI überall von Grund auf konzipiert sind. 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[Model Share](https://www.g2.com/de/products/model-share/reviews) KI-Innovation schneller und einfacher als je zuvor. Die Mission von Model Share AI ist es, KI-Innovatoren mit Superkräften in wenigen Codezeilen auszustatten. Erstellen Sie Ihren ersten Model Playground, um ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor bereitzustellen, zu verfolgen und zu verbessern - zu einem unschlagbaren Preis. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Model Share?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Model Share?** - **Verkäufer:** [Model Share](https://www.g2.com/de/sellers/model-share) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/model-share-ai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 2. [Modelshop](https://www.g2.com/de/products/modelshop-inc-modelshop/reviews) Modelshop ist eine Plattform, die es Organisationen ermöglicht, schnell analytische Anwendungen zu erstellen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Modelshop?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Modelshop?** - **Verkäufer:** [Modelshop](https://www.g2.com/de/sellers/modelshop) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Newark, US - **Twitter:** @modelshopinc (68 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/modelshop-inc/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 3. [Modular](https://www.g2.com/de/products/modular/reviews) Modular ist eine Plattform für die Entwicklung von KI-Software, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI für alle vereint. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Modular?** - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Modular?** - **Verkäufer:** [Modular](https://www.g2.com/de/sellers/modular) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Everywhere, US - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/modular-ai (268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 4. [NeoPulse AI Studio](https://www.g2.com/de/products/neopulse-ai-studio/reviews) Das NeoPulse-Framework ermöglicht es Organisationen, ihren gesamten KI-Workflow und ihre Infrastruktur von einem Ort aus zu verwalten. Das bedeutet, dass DevOps, Dateningenieure und ML-Ingenieure von einer einzigen Schnittstelle aus arbeiten, anstatt separate Anwendungen zu verwenden. Mit NeoPulse kann ein Dateningenieur Trainingsdatensätze zusammenstellen. Der Machine-Learning-Ingenieur kann KI-Modelle erstellen. Der DevOps-Ingenieur kann die Lösung bereitstellen und verwalten, ohne die NeoPulse-Umgebung zu verlassen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate NeoPulse AI Studio?** - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind NeoPulse AI Studio?** - **Verkäufer:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/de/sellers/ai-dynamics) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Bellevue, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen #### What Are NeoPulse AI Studio's Pros and Cons? **Pros:** - Fähigkeiten (1 reviews) - Datenanalyse (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Modellverwaltung (1 reviews) **Cons:** - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Fehlende Funktionen (1 reviews) - Modellbeschränkungen (1 reviews) ### 5. [Neysa Velocis](https://www.g2.com/de/products/neysa-velocis/reviews) Neysa Velocis ist eine Full-Stack AI Acceleration Cloud - entwickelt für Teams, die KI entwickeln. Sie vereint Ihren gesamten KI-Workflow, von Training und Feinabstimmung bis hin zu Inferenz und Bereitstellung, in einem System, das für vorhersehbare Leistung, Unternehmensführung und Modellsicherheit ausgelegt ist. - GPU-as-a-Service: Erhalten Sie Zugang zu NVIDIA B300, H200 SXM, H100 NVL, H100 SXM, L40S, L4 und AMD MI300X. Bereitstellung als virtuelle Maschinen, verwaltete Kubernetes-Container oder Bare-Metal-Cluster. Wir bieten sie in reservierten Plänen (12–36 Monate Verpflichtung) an. - AI Platform-as-a-Service (AI PaaS): Vorgefertigte Entwicklungsumgebungen: Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, MLflow, Kubeflow Pipelines, Docker und Git - bereit zur Inbetriebnahme in Minuten. Modellregister, Experimentverfolgung, CI/CD für ML, Erstellung von Data Lakes und DBaaS integriert. - Inference-as-a-Service: Bereitstellung von Open-Source-Modellen (Llama, DeepSeek, Mistral, Qwen, Gemma, Mixtral) als verwaltete Inferenzendpunkte. Benutzerdefinierte APIs für OCR, NLP, Computer Vision und Echtzeit-Stream-Verarbeitung. Wechseln Sie mit weniger Übergaben vom Training zur Produktion. - Echtzeitüberwachung: Einheitliches Observability-Dashboard mit granularen, Echtzeit-GPU-Nutzungs-, Festplatten- und NVMe-Metriken. Benutzerdefinierte Metriken konfigurierbar pro Arbeitslast. Aegis LLM Shield: Sitzt inline auf jedem Inferenzendpunkt. Blockiert Prompt-Injection und Jailbreaks, redigiert PII in Modellausgaben, setzt Inhaltsrichtlinien durch und deckt OWASP LLM Top 10 Risiken ab - ohne Ihren Anwendungscode zu ändern. Verfügbar als natives Add-on. - KI-Infrastruktur-Sicherheit: Zero-Trust-Architektur. Granulares RBAC nach Projekt, Persona und Asset. BYOK mit Unterstützung für Enterprise-KMS. Vollständige Audit-Protokolle, governance-fähig und exportierbar. Zertifiziert und standardmäßig konform. ISO/IEC 27001:2022, ISO 27017:2015, ISO 27018:2019, SOC2 Typ II, IRDAI. Ausgerichtet auf GDPR, HIPAA, Indiens DPDP Act und PCI-DSS. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Neysa Velocis?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Neysa Velocis?** - **Verkäufer:** [Neysa](https://www.g2.com/de/sellers/neysa) - **Unternehmenswebsite:** https://neysa.ai/ - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** Mumbai, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neysaai (90 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 6. [ParallelM MLOps](https://www.g2.com/de/products/parallelm-mlops/reviews) ParallelM's MCenter hilft Datenwissenschaftlern, ML-Modelle in der Produktion bereitzustellen, zu verwalten und zu steuern. Importieren Sie einfach Ihr bestehendes Modell aus Ihrem bevorzugten Notebook und erstellen Sie dann Datenverbindungen oder einen REST-Endpunkt für das Modell-Serving mit dem Drag-and-Drop-Pipeline-Builder. Die erweiterte Überwachung erstellt automatisch Warnungen, wenn Modelle aufgrund sich ändernder Daten nicht wie erwartet funktionieren. Mit integrierter Modell-Governance wird jede Aktion kontrolliert und nachverfolgt, einschließlich der Modellversionierung und wer Modelle in die Produktion befördern kann, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind ParallelM MLOps?** - **Verkäufer:** [ParallelM](https://www.g2.com/de/sellers/parallelm) - **Hauptsitz:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @ParallelM_AI (139 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/9369269 (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 7. [Payatu AI/ML Security Audit](https://www.g2.com/de/products/payatu-ai-ml-security-audit/reviews) Das Testen von KI/ML-Systemen erfordert Fachwissen im jeweiligen Bereich. Bei Payatu haben unsere KI/ML-Domänenexperten Wege entwickelt, um Ihnen zu helfen, Ihre intelligente Anwendung gegen esoterische und potenziell schwerwiegende Sicherheits- und Datenschutzbedrohungen abzusichern. Abdeckung der ML-Sicherheitsbewertung 1) Verständnis der Anwendung a) Anwendungsfall b) Produktfähigkeiten c) Implementierungen 2) Identifizierung der Angriffsfläche a) Verständnis der ML-Pipeline b) Sammeln von Testfällen, falls vorhanden 3) Bedrohungsmodellierung a) Akteure und Entitätsgrenzen b) Identifizierung möglicher Angriffe auf exponierte Endpunkte c) Mögliche Angriffsvektoren 4) Modellendpunkte a) Verständnis der Kommunikationswege der Endbenutzer mit dem Modell b) Simulation der Endbenutzerinteraktion 5) Adversarial Learning Angriff a) Eingaben erstellen, um Klassifikatoren zu täuschen b) Verwendung benutzerdefinierter Tools c) Automatisierte Generierung theoretisch unendlicher Zero-Day-Beispiele, soweit möglich 6) Modell-Diebstahl-Angriff a) Modell lokal oder remote bereitgestellt b) Reverse Engineering der bereitgestellten Anwendung Benutzerdefinierte Skripte für Black-Box-Modell-Diebstahl-Angriffe 7) Modellverzerrung und Datenvergiftungsangriff a) Simulation von Feedback-Schleifen, die von Angreifern missbraucht werden b) Quantifizierung der Verzerrung des Modells 8) Modellinversion und -inferenz a) Zugriff auf das Modell über gültige oder kompromittierte Kommunikationskanäle b) Ableitung sensibler Proben aus dem Trainingsdatensatz vom Modell 9) Bewertung des Frameworks/Netzwerks/der Anwendung a) Identifizierung traditioneller Schwachstellen in der Anwendung b) Nutzung dieser für die oben genannten Angriffe 10) Berichterstattung und Minderung a) Umfassender Minderungsvorschlag b) Zusammenarbeit mit Entwickler/SME für Implementierungen **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Payatu AI/ML Security Audit?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Payatu AI/ML Security Audit?** - **Verkäufer:** [Payatu](https://www.g2.com/de/sellers/payatu) - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** Pune, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/payatu (135 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 8. [Plainsight](https://www.g2.com/de/products/plainsight/reviews) Plainsight ist eine Vision AI-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, Bilder und Videos in umsetzbare betriebliche Erkenntnisse zu verwandeln. Die Plainsight-Plattform vereinfacht den gesamten Lebenszyklus der Computer Vision, von der Datenerfassung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung. Mit Plainsight können Teams maßgeschneiderte Computer Vision-Lösungen entwickeln, verwalten und skalieren, die die Sichtbarkeit verbessern, manuelle Prozesse automatisieren, Risiken reduzieren und Erkenntnisse aus realen Umgebungen gewinnen. Plainsight ist für Unternehmen konzipiert, die produktionsreife Vision AI in Branchen wie Restaurants, Einzelhandel, Fertigung, Logistik und anderen betrieblich komplexen Umgebungen benötigen. Für weitere Informationen besuchen Sie https://plainsight.ai. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Plainsight?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Plainsight?** - **Verkäufer:** [Plainsight](https://www.g2.com/de/sellers/plainsight) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** Greater Seattle Area, US - **Twitter:** @PlainsightAI (1,456 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Plainsight's Pros and Cons? **Pros:** - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - KI-Integration (1 reviews) - KI-Modellierung (1 reviews) - KI-Technologie (1 reviews) - Innovation (1 reviews) **Cons:** - Erforderliche Fachkenntnisse (1 reviews) - Erforderliches Wissen (1 reviews) ### 9. [PoplarML](https://www.g2.com/de/products/poplarml/reviews) PoplarML ermöglicht die Bereitstellung von produktionsbereiten, skalierbaren ML-Systemen mit minimalem technischen Aufwand. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate PoplarML?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind PoplarML?** - **Verkäufer:** [PoplarML](https://www.g2.com/de/sellers/poplarml) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/poplarml/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are PoplarML's Pros and Cons? **Pros:** - Modellverwaltung (1 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (1 reviews) ### 10. [Qwak](https://www.g2.com/de/products/qwak/reviews) Qwak ist eine vollständig verwaltete, zugängliche und zuverlässige KI-Plattform, die alles enthält, was Sie und Ihr Team benötigen, um einfach hochwertige KI-Anwendungen zu entwickeln. Die Plattform bietet einen produktionsorientierten Ansatz, der es ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern ermöglicht, Modelle schneller als je zuvor in die Produktion zu bringen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Qwak?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Qwak?** - **Verkäufer:** [Qwak](https://www.g2.com/de/sellers/qwak) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @Qwak_ai (204 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 11. [Replicate](https://www.g2.com/de/products/replicate-replicate/reviews) Replizieren Sie Läufe und optimieren Sie Open-Source-Modelle. Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle im großen Maßstab. Alles mit einer einzigen Codezeile. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Replicate?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Replicate?** - **Verkäufer:** [Replicate](https://www.g2.com/de/sellers/replicate) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are Replicate's Pros and Cons? **Pros:** - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) **Cons:** - Modellbeschränkungen (1 reviews) ### 12. [Robovision](https://www.g2.com/de/products/robovision/reviews) Robovision ist ein Unternehmen für Computer Vision und ein Pionier im Bereich des 3D-Deep-Learning. Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung hat Robovision die Robovision-Plattform und Robovision Edge entwickelt, um die Herausforderung des Managements von Veränderungen in dynamischen Umgebungen zu lösen. Unternehmen können seine End-to-End-Lösung nutzen, um KI schnell zu entwickeln, bereitzustellen und neu zu trainieren, ohne technische Abhängigkeit. Dies ermöglicht es ihnen, KI in großem Maßstab in die Produktion zu bringen. Mit einem globalen Partnernetzwerk von Systemintegratoren, Maschinenbauern, Gerätebauern und Dienstleistern kann Robovision die Transformation der Kunden beschleunigen und Co-Innovation in einer Vielzahl von Anwendungsfällen vorantreiben. Zum Beispiel hilft Robovision beim Bau der weltweit ersten vollautomatisierten Maschine, die Pflanzenschnitte erkennt, aufnimmt und eintopft. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Robovision?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Robovision?** - **Verkäufer:** [Robovision](https://www.g2.com/de/sellers/robovision) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Gent, BE - **LinkedIn®-Seite:** https://be.linkedin.com/company/robovisionai (115 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 13. [SolasAI AI Bias Detection & Mitigation Library](https://www.g2.com/de/products/solasai-ai-bias-detection-mitigation-library/reviews) SolasAI ist eine Software, die Vorurteile und Diskriminierung aus den Entscheidungsmodellen eines Kunden erkennt und entfernt. Sie funktioniert in der Kredit- und Versicherungsprüfung, im prädiktiven Marketing, im Gesundheitswesen und in der Beschäftigung, um nur einige Anwendungsfälle zu nennen. Wir nutzen KI, um KI zu verbessern. Wir bieten Vertrauen und Transparenz in künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und standardmäßige statistische Modelle. Wir haben über 45 Jahre Erfahrung in diesem Bereich, daher wird unsere Software von den Personen entwickelt, denen große Banken, Versicherer und Gesundheitsdienstleister vertrauen, um ihnen zu helfen, ihre Risiken zu identifizieren und zu senken. Wir folgen den neuesten Entscheidungen und Signalen von Gerichten, Regulierungsbehörden und Gesetzgebern sowie den neuesten und besten Technologietrends für KI und Fairness insgesamt. Dies ist in SolasAI integriert, sodass Sie es nicht selbst herausfinden müssen. SolasAI ist auch flexibel genug, um sich an Ihr Unternehmen anzupassen, ohne Sie unnötigen Risiken auszusetzen. Wir helfen Ihnen, die fairsten und leistungsstärksten Alternativen zu identifizieren und dann genau die richtige Menge an Daten und Begründungen zu erstellen, damit Sie mit Prüfern, Regulierungsbehörden oder anderen Interessengruppen kommunizieren können. Wir glauben an Fairness, aber wir sind praktische Problemlöser. Schlechte Entscheidungen sind schlechte Entscheidungen. Wir helfen Ihnen, die besten Entscheidungen zu treffen, während Sie Ihr Geschäft erweitern und neue Möglichkeiten durch Fairness entdecken. Modellierer, sind Sie es leid, dass Werkzeuge versuchen, Sie zu ersetzen oder Ihre 'Babys hässlich' zu nennen? Nun, SolasAI ist Ihr Co-Pilot, um Ihre großartige Datenwissenschaft und Erkenntnisse zu nutzen und sicherzustellen, dass Sie auch erstaunliche Fairness erreichen. Wir lösen dies gemeinsam mit cooler Datenwissenschaft. Wir sind Ihr Partner und nicht Ihr Wettbewerb! **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind SolasAI AI Bias Detection & Mitigation Library?** - **Verkäufer:** [SolasAI, Inc](https://www.g2.com/de/sellers/solasai-inc) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Philadelphia, US - **Twitter:** @solas_ai (74 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/solasai/ (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 14. [Tecton](https://www.g2.com/de/products/tecton/reviews) Ein Feature-Store ist eine Datenplattform, die es einfach macht, Merkmale für maschinelles Lernen zu erstellen, bereitzustellen und zu nutzen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Tecton?** - **Verkäufer:** [Tecton](https://www.g2.com/de/sellers/tecton) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tectonai/ (167 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 15. [Tenyks](https://www.g2.com/de/products/tenyks/reviews) Tenyks.ai ist eine innovative MLOps-Plattform, die Computer-Vision-Teams befähigt, die Entwicklung von produktionsreifen Modellen zu beschleunigen. Mit seinen hochmodernen Funktionen ermöglicht Tenyks.ai den Nutzern, Daten sicher in ihrem Unternehmens-Cloud-Speicher zu hosten und das Laden von Datensätzen zu beschleunigen. Durch das Visualisieren, Identifizieren und Korrigieren von Datenproblemen können die Nutzer die Integrität und Qualität ihrer Datensätze sicherstellen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Tenyks?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Tenyks?** - **Verkäufer:** [Tenyks](https://www.g2.com/de/sellers/tenyks) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Cambridge, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tenyks/ (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 16. [The Researcher Workspace](https://www.g2.com/de/products/the-researcher-workspace/reviews) Auf Neuralith aufgebaut, bietet RSpace F&E-Teams ein laborfreundliches Cockpit, in dem sie Literatur, Patente und experimentelle Daten durchsuchen, mehrstufige Agenten-Workflows starten und vollständig zitierte Antworten erhalten können. Es bringt die Kraft der digitalen Arbeitskräfte zur tiefgehenden Wissensentdeckung und Innovation. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate The Researcher Workspace?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind The Researcher Workspace?** - **Verkäufer:** [Iris.ai](https://www.g2.com/de/sellers/iris-ai-081b600a-b52d-44ed-922c-0d5c43382dff) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Norway , NO - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/iris-ai (35 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are The Researcher Workspace's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) ### 17. [Widget Brain](https://www.g2.com/de/products/widget-brain/reviews) Widget Brain ist der führende Anbieter von KI-Diensten für das Workforce-Management in den Bereichen Einzelhandel, Gastgewerbe und Industrie. Die erstklassigen Algorithmen und die endlose Skalierbarkeit von Widget Brain liefern die besten jemals erstellten Zeitpläne, die die Einhaltung lokaler Gesetze gewährleisten, die Geschäftsleistung verbessern und zufriedene Mitarbeiter schaffen. Die KI-Dienste von Widget Brain zur Optimierung der Belegschaft umfassen: - Kapazitätsplanung: Bewertung und Anpassung von langfristigem Angebot und Nachfrage, um sich auf zukünftige Ressourcenanforderungen und betriebliche Anpassungen vorzubereiten. - Nachfrageprognose: Vorhersage der zukünftigen Nachfrage für strategische Personalplanung und Planung der Auswirkungen von Feiertagen, Saisonalität und Ereignissen. - Schichterstellung: Minimierung der Kosten, Zentralisierung der Planung und Erstellung optimaler Schichten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der gewünschten Servicelevels. - Schichtbesetzung: Zuweisung von Schichten an Mitarbeiter. Reduzierung von Überstunden und Maximierung der Einhaltung von Arbeitsgesetzen und Mitarbeiterpräferenzen. - Compliance-Prüfung: Überprüfung des Zeitplans im Vergleich zu den tatsächlichen Gegebenheiten, um Prämienzahlungen zu bestimmen und potenzielle Compliance-Probleme zu kennzeichnen, unter Berücksichtigung von Bestätigungsdaten. Die KI-Dienste und der Planungsansatz von Widget Brain ermöglichen es Ihnen, Ihre Unternehmensstandards als ausgewogene Mischung aus Kosten, Leistung und Mitarbeiterzufriedenheit an allen Standorten zu etablieren und umzusetzen. Dies führt nicht nur zu konsistenteren und vorhersehbareren Ergebnissen, sondern ermöglicht es auch Ihren Geschäftsführern und Managern, Zeit und Energie neu zuzuweisen, um sich auf die Führung Ihres Unternehmens und Ihrer Mitarbeiter zu konzentrieren. Dies wiederum reduziert ihren Stress und befähigt sie, Ihr Unternehmen besser zu führen und Ihre Mitarbeiter besser zu leiten. Nutzer der Dienste von Widget Brain berichten von 100%iger Einhaltung der Arbeitsgesetze und -vorschriften, einer Reduzierung der Arbeitskosten um 5-10% und 76% der Mitarbeiter, die fairere Zeitpläne bestätigen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Widget Brain?** - **Verkäufer:** [WidgetBrain](https://www.g2.com/de/sellers/widgetbrain) - **Gründungsjahr:** 2005 - **Hauptsitz:** Stockholm, Stockholm County, Sweden - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/quinyx (301 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 18. [Yields for Performance](https://www.g2.com/de/products/yields-for-performance/reviews) Chiron App ist eine preisgekrönte Data-Science-Plattform und ein Modellvalidierungswerkzeug, das speziell entwickelt wurde, um Modellrisikomanager, Datenwissenschaftler und Modellvalidierer mit einem KI-gesteuerten Werkzeug auszustatten, das alle Funktionalitäten bietet, um Modellrisiken effizient zu verwalten. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Yields for Performance?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Yields for Performance?** - **Verkäufer:** [Yields.io](https://www.g2.com/de/sellers/yields-io) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Ghent, BE - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/yields (45 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 19. [0Ptikube](https://www.g2.com/de/products/0ptikube/reviews) 0ptikube ist ein leistungsstarkes und intuitives Visualisierungstool, das entwickelt wurde, um Benutzern zu helfen, ihre Kubernetes-Cluster mühelos zu verstehen und zu verwalten. Durch die Bereitstellung von Echtzeitüberwachung und Ressourcenoptimierungsfunktionen ermöglicht 0ptikube Benutzern, Engpässe zu identifizieren und die Infrastrukturleistung mithilfe von KI-gesteuerten Einblicken zu verbessern. Hauptmerkmale: - Echtzeitüberwachung: Überwachen Sie Ihren Kubernetes-Cluster in Echtzeit mit einem benutzerdefinierten Dashboard, das sofortige Einblicke in die Systemleistung bietet. - Anzeigemodi: Visualisieren Sie die Ressourcennutzung auf Pod-Ebene oder erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den Cluster, um eine bessere Ressourcenverwaltung zu ermöglichen. - Ressourcenoptimierung: Identifizieren Sie Ressourcenengpässe und optimieren Sie Ihre Infrastruktur für eine verbesserte Leistung mithilfe von KI-gesteuerter Analyse. Der Hauptwert von 0ptikube liegt in seiner Fähigkeit, die Verwaltung von Kubernetes-Clustern durch verbesserte Visualisierung und Überwachung zu vereinfachen. Durch das Angebot von Echtzeiteinblicken und KI-gestützter Optimierung adressiert es die Herausforderungen von Ressourcenengpässen und Leistungsineffizienzen und ermöglicht es Benutzern, eine robuste und effiziente Infrastruktur aufrechtzuerhalten. **Who Is the Company Behind 0Ptikube?** - **Verkäufer:** [0ptikube](https://www.g2.com/de/sellers/0ptikube) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/0ptikube/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 20. [3D Continuum](https://www.g2.com/de/products/3d-continuum/reviews) 3D Continuum ist ein Technologieunternehmen, das sich der Verbesserung der Betriebseffizienz und Sicherheit im Schwerindustriesektor durch fortschrittliche Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) widmet. Durch die Integration menschlicher Expertise mit maschineller Intelligenz bietet 3D Continuum eine cloudbasierte Plattform, die Echtzeitstrategien und umsetzbare Erkenntnisse liefert, wodurch Industrieunternehmen ihre Produktionsprozesse optimieren und Kosten senken können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - KI-gesteuerte Datenanalyse: Die Plattform verarbeitet große Mengen industrieller Daten und deckt Erkenntnisse auf, die durch traditionelle Methoden oft unzugänglich sind. - Echtzeitstrategische Erkenntnisse: Benutzer erhalten sofort umsetzbare Informationen zur Verbesserung der Produktivität und operativen Entscheidungsfindung. - Bias-Reduzierung: Durch den Einsatz von KI minimiert das System menschliche Vorurteile, was zu objektiveren und effektiveren Strategien führt. - Datenintegration: Die Plattform konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen, baut Silos ab und bietet einen umfassenden Überblick über die Abläufe. Primärer Wert und Lösungen: 3D Continuum adressiert das kritische Problem unstrukturierter und ungenutzter Daten in der Schwerindustrie, die zu erheblichen finanziellen Verlusten und Sicherheitsrisiken führen. Durch die Umwandlung von Rohdaten in zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse befähigt die Plattform Unternehmen, die Produktionseffizienz zu verbessern, Sicherheitsmaßnahmen zu verstärken und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen. Dieser innovative Ansatz optimiert nicht nur die aktuellen Abläufe, sondern positioniert Unternehmen auch für nachhaltiges Wachstum in einer zunehmend datengesteuerten Welt. **Who Is the Company Behind 3D Continuum?** - **Verkäufer:** [3D Continuum](https://www.g2.com/de/sellers/3d-continuum) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3dcontinuum/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 21. [525K Global Solutions](https://www.g2.com/de/products/525k-global-solutions/reviews) 525K Global Solutions bietet eine hochmoderne Plattform zur Optimierung der Lieferkette, die darauf ausgelegt ist, Logistikbetreibern jeder Größe zu helfen, ihre Abläufe effizient zu verbessern. In Anbetracht der Tatsache, dass es nur 525.000 Minuten in einem Jahr gibt, betont das Unternehmen die schnelle Optimierung, um die Produktivität in diesem begrenzten Zeitrahmen zu maximieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Lieferketten-Transparenz: Bietet umfassende Einblicke in die gesamte Lieferkette, sodass Unternehmen ihre Abläufe effektiv überwachen und verwalten können. - Automatisierte Prozesskontrollen: Implementiert automatisierte Kontrollen, die auf die spezifischen Logistikabläufe jedes Partners zugeschnitten sind, um nahtlose und effiziente Abläufe zu gewährleisten. - Umsetzbare Erkenntnisse: Wandelt Daten in umsetzbare Strategien um, die auf die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) der Partner abgestimmt sind, und erleichtert so fundierte Entscheidungen. Primärer Wert und Lösungen: 525K befähigt Unternehmen, die Kontrolle über ihre Lieferkettenprozesse und -kosten zu übernehmen. Durch die Integration der fortschrittlichen Technologie von 525K können Unternehmen ihre Lieferkettenprozesse mit erstklassiger Technologie in Einklang bringen, Transparenz schaffen und fehlende Verbindungen nahtlos verbinden. Die automatisierten Prozesskontrollen der Plattform konzentrieren sich auf die maßgeschneiderten Logistikabläufe jedes Partners und wandeln Erkenntnisse in Aktionen um, die von der Plattform verwaltet werden und mit den KPIs der Partner übereinstimmen, die in ihren Kommando- und Kontrollzentren sichtbar sind. Dieser Ansatz führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und betrieblichen Effizienzen, wie Verbesserungen von über 65 Millionen Dollar an Kosten und Effizienz für große Unternehmen in der MENA-Region zwischen 2020 und 2022 belegen. **Who Is the Company Behind 525K Global Solutions?** - **Verkäufer:** [525K Global Solutions](https://www.g2.com/de/sellers/525k-global-solutions) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Riyadh, SA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/525k (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 22. [Ai-OPs](https://www.g2.com/de/products/ai-ops/reviews) Ai-OPs ist ein in den USA ansässiges Softwareunternehmen, das sich auf KI-gesteuerte Lösungen für die Schwerindustrie und komplexe Operationen spezialisiert hat. Ihre Flaggschiff-Plattform, Koios, ist darauf ausgelegt, nahtlos in bestehende Kontrollsysteme zu integrieren und bietet Echtzeitoptimierung, prädiktive Einblicke und Anomalieerkennung zur Verbesserung der Betriebseffizienz und Rentabilität. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Nahtlose KI-Integration: Koios lässt sich auf den meisten handelsüblichen Hardware- oder virtuellen Geräten installieren und kann KI-Modelle über jedes Steuerungsnetzwerk bereitstellen. Es unterstützt standardisierte Industrieprotokolle und gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Systemen. - Echtzeit-KI-Engine: Die Plattform bietet eine Echtzeit-KI-Engine, die in der Lage ist, Modelle mit hoher Verfügbarkeit und Redundanz auszuführen und sofortige Einblicke und Steuerungsanpassungen zu liefern. - Flexible KI-Optionen: Ai-OPs bietet maßgeschneiderte KI-Modellierungsdienste und ermöglicht die Integration bestehender KI-Modelle in die Koios-Plattform, wodurch frühere Investitionen erhalten bleiben und maßgeschneiderte Lösungen erleichtert werden. - Branchenexpertise: Koios ist in verschiedenen Sektoren anwendbar, darunter Fertigung, Energieerzeugung, Petrochemie, Landwirtschaft, Versorgungsunternehmen, erneuerbare Energien, Abwasser, Öl & Gas, Chemie, Lebensmittel & Getränke, Pharma und Zellstoff- & Papierindustrie. Primärer Wert und Lösungen: Die Koios-Plattform von Ai-OPs adressiert kritische Herausforderungen in der Schwerindustrie, indem sie Daten in umsetzbare Informationen verwandelt. Sie verbessert die Prozessstabilität, optimiert den Energieverbrauch und erhöht die Betriebszeit der Ausrüstung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer verbesserten Betriebsleistung führt. Indem sie Betreiber mit KI-gesteuerten Werkzeugen ausstattet, ermöglicht Koios eine schnelle Kapitalrendite, wobei die Implementierungen in Wochen statt in Quartalen gemessen werden. Zusammenfassend bietet die Koios-Plattform von Ai-OPs eine umfassende KI-Lösung für Schwerindustrien, die Echtzeitoptimierung und prädiktive Einblicke liefert, um operative Exzellenz und Rentabilität zu fördern. **Who Is the Company Behind Ai-OPs?** - **Verkäufer:** [Ai-OPs](https://www.g2.com/de/sellers/ai-ops) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Mobile, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ai-op (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 23. [AIShield - AI Security Product](https://www.g2.com/de/products/aishield-ai-security-product/reviews) Sichern Sie Ihre KI-Arbeitslasten gegen KI-Angriffe und Sicherheitsbedrohungen mit der branchenweit ersten patentierten Technologie. Verfolgen und reagieren Sie automatisch auf Angriffsereignisse in Echtzeit durch die Nutzung der Splunk- und Microsoft Sentinel SIEM-Integration. AIShield ist ein KI-Sicherheitsprodukt, das entwickelt wurde, um KI-gestützte Geräte angesichts aufkommender Sicherheitsbedrohungen zu schützen. Es bietet automatisierte Hacker-Level-Schwachstellenanalyse und Endpunkt-Schutz, um KI-Systeme gegen neuere Schwachstellen wie Modelldiebstahl/-extraktion, Datenvergiftung, Algorithmenumgehung und Modell-/Dateninferenzangriffe zu stärken. AIShield lässt sich leicht in Ihre bestehenden Workflows wie AWS Sagemaker, Azure ML usw. integrieren, wodurch KI-Sicherheit für Entwickler zugänglich wird und die Sicherheitslage verbessert wird. AIShield lässt sich leicht in Splunk und Microsoft Sentinel integrieren, um Echtzeitwarnungen zu liefern. Es schützt das geistige Eigentum und die Marke von Organisationen vor kritischen Sicherheitsverletzungen und Angriffen auf KI-Systeme (Geräte, Vermögenswerte, Arbeitslasten, Modelle). **Who Is the Company Behind AIShield - AI Security Product?** - **Verkäufer:** [AIShield](https://www.g2.com/de/sellers/aishield) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Bengaluru, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bosch-aishield (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 24. [Akira AI](https://www.g2.com/de/products/akira-ai/reviews) Akira Ai ist die Umsetzung von KI-Experimenten in die Produktion und bietet Lösungen für Continuous Delivery für maschinelles Lernen und Deep Learning, Standardisierung von KI- und ML/DL-Operationen, Qualitätsüberwachung, Modellvisualisierung und Modellkatalog. Wir sind Spezialisten für den Aufbau und Betrieb vor Ort sowie am Edge. **Who Is the Company Behind Akira AI?** - **Verkäufer:** [Akira GenAI](https://www.g2.com/de/sellers/akira-genai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 25. [Algorithmia](https://www.g2.com/de/products/algorithmia-algorithmia/reviews) Algorithmia ist eine umfassende KI-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen zu optimieren. Sie bietet eine einheitliche Umgebung, die Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Profis anspricht und ihnen ermöglicht, effektiv zusammenzuarbeiten und die Bereitstellung von KI-Lösungen zu beschleunigen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Einheitliche KI-Entwicklungsumgebung: Bietet eine kohärente Plattform, die Werkzeuge und Ressourcen für alle Phasen des KI-Lebenszyklus integriert, von der Modellerstellung bis zur Bereitstellung. - Rollenspezifische Werkzeuge: Bietet funktionsreiche Werkzeuge, die auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern, Entwicklern und IT-Teams zugeschnitten sind, um effiziente Zusammenarbeit und Produktivität zu fördern. - Skalierbare Bereitstellung: Unterstützt nahtlose Skalierung von KI-Modellen, um sicherzustellen, dass sie unterschiedliche Arbeitslasten und Leistungsanforderungen bewältigen können. - Governance und Compliance: Beinhaltet robuste Governance-Funktionen zur Verwaltung von KI-Modellen, um die Einhaltung von Organisationsrichtlinien und Industriestandards sicherzustellen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Algorithmia adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer KI-Technologie-Stacks, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die den KI-Entwicklungsprozess vereinfacht. Es ermöglicht Organisationen, die Bereitstellung von KI-Lösungen zu beschleunigen, betriebliche Komplexitäten zu reduzieren und sicherzustellen, dass KI-Initiativen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Durch das Angebot von Werkzeugen, die auf verschiedene Rollen innerhalb des KI-Teams zugeschnitten sind, fördert Algorithmia die Zusammenarbeit und steigert die Produktivität, was letztendlich Innovationen vorantreibt und einen bedeutenden Einfluss auf Abteilungen und Branchen hat. **Who Is the Company Behind Algorithmia?** - **Verkäufer:** [Algorithmia](https://www.g2.com/de/sellers/algorithmia) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @DataRobot (19,233 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is MLOps-Plattformen? [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to MLOps-Plattformen? - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-labeling) - [Generative KI-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure) - [Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)](https://www.g2.com/de/categories/large-language-model-operationalization-llmops) - [Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software](https://www.g2.com/de/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right MLOps-Plattformen? ### Was Sie über MLOps-Plattformen wissen sollten ### Was sind MLOps-Plattformen? MLOps-Lösungen wenden Werkzeuge und Ressourcen an, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernprojekte ordnungsgemäß und effizient durchgeführt werden, einschließlich Datenverwaltung, Modellmanagement und Modellbereitstellung. Die Menge an Daten, die in Unternehmen produziert wird, nimmt rapide zu. Unternehmen erkennen deren Bedeutung und nutzen diese gesammelten Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen verwandeln ihre Daten in Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Produktangebote zu verbessern. Mit maschinellem Lernen können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und hilft, datengetriebene Vorhersagen zu treffen. Ein entscheidender Aspekt des maschinellen Lernprozesses ist die Entwicklung, Verwaltung und Überwachung von maschinellen Lernmodellen. Benutzer nutzen MLOps-Plattformen, um maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden.  Obwohl MLOps-Fähigkeiten in Softwareprodukten oder Plattformen zusammenkommen können, ist es im Grunde eine Methodik. Wenn Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten und sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden, benötigen sie MLOps, um sicherzustellen, dass die Teams abgestimmt sind und dass maschinelle Lernprojekte verfolgt und reproduziert werden können. #### Welche Arten von MLOps-Plattformen gibt es? Nicht alle MLOps-Plattformen sind gleich. Diese Werkzeuge ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen sowie die Methode und Art der Bereitstellung.  **Cloud** Mit der Möglichkeit, Daten auf entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur konzentrieren und mehr auf ihre Daten, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, die Modelle in der Cloud zu trainieren und bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen eingebaut werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen. **On-Premises** Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheits- und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal entscheidend ist, von entscheidender Bedeutung sein. **Edge** Einige Plattformen ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Edge, das aus einem Mesh-Netzwerk von Rechenzentren besteht, die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. Edge-Computing optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden. ** ** ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von MLOps-Plattformen? Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von MLOps-Plattformen, die für Benutzer nützlich sein können: **Modelltraining:** Feature Engineering ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und führt zu einer verbesserten Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten. Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem die richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten bestimmt werden. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Ersteres ist eine Methode, bei der der Input beschriftet ist, während letzteres mit unbeschrifteten Daten arbeitet. **Modellmanagement:** Der Prozess endet nicht, sobald das Modell veröffentlicht ist. Unternehmen müssen ihre Modelle überwachen und verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich ermöglicht es Benutzern, Modelle schnell mit einem Basiswert oder einem vorherigen Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Werkzeuge zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust. Es kann helfen, alle maschinellen Lernmodelle, die im gesamten Unternehmen bereitgestellt werden, aufzuzeichnen, zu katalogisieren und zu organisieren. Nicht alle Modelle sind für alle Benutzer gedacht. Daher ermöglichen einige Werkzeuge die Bereitstellung von Benutzern basierend auf der Berechtigung, maschinelle Lernmodelle sowohl bereitzustellen als auch zu iterieren. **Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ist der Prozess, die Modelle in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Einige Werkzeuge ermöglichen es Benutzern, Modellartefakte zu verwalten und zu verfolgen, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt sind. Bereitstellungsmethoden nehmen die Form von REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr an. **Metriken:** Benutzer können die Modellnutzung und -leistung in der Produktion kontrollieren. Dies hilft, zu verfolgen, wie die Modelle abschneiden. ### Was sind die Vorteile von MLOps-Plattformen? Durch die Nutzung von MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in ihre maschinellen Lernbemühungen gewinnen. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und sie erhalten die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Werkzeugen bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen maschinelle Lernbibliotheken und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um. **Dateninsights teilen:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Werkzeugen teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern. **Datenwissenschaft vereinfachen und skalieren:** Vorgefertigte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, helfen, den Prozess zu straffen. Diese Plattformen helfen effizient, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen. **Besser experimentieren:** Bevor ein Modell in die Produktion geht, verbringen Datenwissenschaftler eine erhebliche Menge an Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. MLOps-Plattformen erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenaugmentierungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für Deep Learning werden ebenfalls im Experimentieren verwendet, die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken wie Gewichte und Lernrate zu ändern, um die Verluste zu reduzieren. ### Wer nutzt MLOps-Plattformen? Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an verfügbaren Fachkräften. Der Kompetenzbereich ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, eine Vielzahl von Algorithmen, fortgeschrittener Mathematik, Programmierkenntnissen und mehr zu verstehen); daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, enthalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Algorithmen. Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Unternehmen in diese Projekte investiert. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, die Modelle, die beteiligten Daten und die Aspekte des Geschäfts, die betroffen sind, zu verstehen. **Dateningenieure:** Mit robusten Datenintegrationsfähigkeiten nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten beauftragt sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessenten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten. **Citizen Data Scientists:** Insbesondere mit dem Aufkommen benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend MLOps zu, um KI in ihre Organisation zu bringen. **Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Plattformen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen, die Datenerkundung und -vorbereitung zu beschleunigen sowie die Modellentwicklung und -schulung. **Geschäftsinteressenten:** Geschäftsinteressenten nutzen diese Werkzeuge, um Klarheit über die maschinellen Lernmodelle zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen. ### Was sind die Alternativen zu MLOps-Plattformen? Alternativen zu MLOps-Plattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen in Betracht ziehen. Diese Software bietet eine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und kann robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. [Maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** MLOps-Plattformen sind großartig für die umfassende Überwachung und Verwaltung von Modellen, sei es für Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort verfügbar ist und die sie in Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelle Lernsoftware in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert. Viele verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen führen verschiedene Aufgaben und Funktionen aus. Diese Algorithmen können aus spezifischeren maschinellen Lernalgorithmen bestehen, wie Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke, Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, die nach Punktlösungen suchen. #### Software im Zusammenhang mit MLOps-Plattformen Verwandte Lösungen, die zusammen mit MLOps-Plattformen verwendet werden können, umfassen: [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um einfache Analysen durchzuführen. Obwohl MLOps-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen. [Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, sodass Business-Intelligence- und Analysetools alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abrufen können.  [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachtes Lernen in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Werkzeugset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können. [Natural Language Processing (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** NLP ermöglicht es Anwendungen, mit menschlicher Sprache unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus zu interagieren. NLP-Algorithmen nehmen Sprache auf und geben eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erlernten Aufgabe aus. NLP-Algorithmen bieten Spracherkennung und natürliche Sprachgenerierung (NLG), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für NLP-Anwendungen sind Chatbots, Übersetzungsanwendungen und Social-Media-Überwachungstools, die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen. ### Herausforderungen mit MLOps-Plattformen Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.  **Datenanforderungen:** Für die meisten KI-Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, um das Notwendige zu lernen. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen. **Fachkräftemangel:** Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die erforderlichen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach eine KI-Software starten und erwarten, dass sie alle seine Probleme löst. **Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und ist mit verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten behaftet, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten. Zum Beispiel, da viele Gesichtserkennungsalgorithmen auf Datensätzen mit hauptsächlich weißen männlichen Gesichtern trainiert werden, werden andere eher fälschlicherweise von den Systemen identifiziert. ### Welche Unternehmen sollten MLOps-Plattformen kaufen? Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele: **Finanzdienstleistungen:** Der Einsatz von KI in den Finanzdienstleistungen ist weit verbreitet, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditscore-Algorithmen bis hin zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientengruppen besser zu verstehen, wie die Vorhersage von stationären Besuchen und die Entwicklung von Systemen, die Menschen mit relevanten klinischen Studien in Verbindung bringen können. Darüber hinaus, da der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig ist und viel Zeit in Anspruch nimmt, nutzen Gesundheitsorganisationen Datenwissenschaft, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden. **Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, herrscht Personalisierung vor. Die führenden Einzelhändler nutzen diese Plattformen, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort zu bieten. Mit maschinellem Lernen können diese Unternehmen hochrelevantes Material anzeigen und die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden erregen. ### Wie kauft man MLOps-Plattformen #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für MLOps-Plattformen Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattform kaufen möchte, oder wo auch immer ein Unternehmen in seinem Kaufprozess steht, kann g2.com helfen, die beste Option auszuwählen. Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Unternehmensdaten beinhalten. Da ein grundlegender Teil der Datenwissenschaftsreise die Datenverarbeitung (d. h. Datensammlung und -analyse) umfasst, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch ist und die betreffende Plattform ihre Daten sowohl in Bezug auf Format als auch Volumen angemessen handhaben kann. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, müssen sie nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Umfang der Bereitstellung könnte es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird. #### Vergleichen Sie MLOps-Plattformen **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von MLOps-Plattformen **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es fest ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobengröße von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kosten MLOps-Plattformen? Wie bereits erwähnt, kommen MLOps-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.  Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die unternehmensweiten. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von MLOps-Plattformen, um einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste aus der Software wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt je nach Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben. ### Implementierung von MLOps-Plattformen **Wie werden MLOps-Plattformen implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von MLOps-Plattformen verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Datenwissenschaftsplattform ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. **Wie sieht der Implementierungsprozess für MLOps-Plattformen aus?** In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattformbereitstellung in begrenztem Umfang beginnt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihren Einsatz eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er abschneidet. Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, kann das Datenwissenschaftsteam seine Ergebnisse dem Führungsteam (das je nach Struktur des Unternehmens der CTO sein könnte) präsentieren. Wenn die Bereitstellung nicht erfolgreich war, könnte das Team zurück ans Reißbrett gehen und versuchen herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten sowie der verwendeten Algorithmen beinhalten. Wenn sie es erneut versuchen und nichts scheint erfolgreich zu sein (d. h. das Ergebnis ist fehlerhaft oder es gibt keine Verbesserung der Vorhersagen), könnte das Unternehmen zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten als Ganzes überprüfen müssen. **Wann sollten Sie MLOps-Plattformen implementieren?** Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen Priorität darauf legen, ihre Daten in Ordnung zu bringen und sicherzustellen, dass es keine doppelten Datensätze oder nicht übereinstimmende Felder gibt. Obwohl dies einfach klingt, ist es alles andere als das. Fehlerhafte Daten als Eingabe führen zu fehlerhaften Daten als Ausgabe.  ### MLOps-Plattformen Trends **AutoML** AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinellen Lernanwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr. **Eingebettete KI** Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalitäten werden zunehmend in nahezu alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu straffen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und sich mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt oder so zugenommen haben. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr die Vorteile ihrer Produkte durch maschinelles Lernen hervorheben, da dies einfach angenommen und erwartet werden könnte. **Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)** Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren, mikroservicebasierten Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationsbedürfnisse. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste anderen Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen MLaaS anderen Unternehmen anbieten. Entwickler nutzen diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen einfach, indem sie ihnen ihre eigenen Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen gebaut wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte maschinelle Lernentwickler einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Mikroservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt. **Erklärbarkeit** Wenn es um maschinelle Lernalgorithmen geht, insbesondere Deep Learning, kann es besonders schwierig sein, zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen sind. Erklärbare KI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsprozess von Algorithmen transparent und für Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das am weitesten verbreitete Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. MLOps-Plattformen enthalten zunehmend Werkzeuge zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union, der DSGVO, zu erfüllen.