KI ist keine weitere Arbeitslast wie E-Mail oder ERP: Sie braucht GPUs, Datenpipelines und Governance und verhält sich ständig anders. Wer sie in alte Strukturen zwingt, verbrennt Budget und landet mit seinem Piloten in der „Todeszone“ zwischen Demo und Produktion. Diese Folge zeigt, woran Sie erkennen, ob Ihr Projekt Enterprise-Maßstäbe braucht.Das erfahren Sie:Warum KI anders funktioniert als klassische Anwendungen: Beschleuniger wie GPUs und TPUs, Pipelines statt sauberer Workloads und dynamische RechengrafenDie fünf Prüffragen vor der Skalierung: Skalierbarkeit, Hardware, Datenintensität, algorithmische Komplexität und Integration in AltsystemeDie Todeszone zwischen Pilot und Produktion: Datensilos, Governance-Lücken, Hardwaredefizite, Compliance – und warum MLOps die Lösung istDie KI-Fabrik als Kommandobrücke: DataOps, MLOps und GenAIOps mit Templates, rollenbasierter Zugriffskontrolle, privaten Netzwerkpfaden und Hardware-Orchestrierung nach Cloud Adoption Framework und Well-ArchitectedDer Maschinenraum: GPU-Leerlaufzeiten messen, Pipelines unter Echtlast testen, die Chinchilla-Erkenntnis zu Modell- und Datengröße sowie Modellversionierung und ProfilingFür CIOs, IT-Leiter, KI- und Data-Teams sowie Architekten, die KI-Projekte vom Labor in den Unternehmensbetrieb bringen wollen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/JMEzMxztFPE🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.