Stellen Sie sich vor, Sie kommen aus der Welt der biophysikalischen Chemie und werden eine angesehene Führungskraft im Bereich der künstlichen Intelligenz. Dr. Ryan Ries, leitender KI- und Datenwissenschaftler bei Mission, hat genau das getan. Der promovierte UCLA- und Caltech-Absolvent hat in den letzten zwanzig Jahren einen bemerkenswerten Beitrag zur Entwicklung und Implementierung von KI geleistet. Ein Blick auf sein Portfolio zeigt beeindruckende Kooperationen mit dem US-Verteidigungsministerium und Fortune-500-Giganten. Das Team, das er bei Mission anführt, arbeitet kontinuierlich an der Entwicklung komplexer, AWS-gestützter KI- und Datenlösungen.
Der Weg zu seiner heutigen Position verlief keineswegs geradlinig. Dr. Ries führt den explosionsartigen Aufschwung der KI-Entwicklung auf das zurück, was er als “KI-Renaissance” bezeichnet – ausgelöst durch bahnbrechende Infrastrukturinnovationen wie AWS und einen verbesserten Zugang zu skalierbaren technischen Ressourcen. In den Anfängen wurde die KI-Entwicklung durch mühsame Programmierprozesse und begrenzte Ressourcen gebremst. Open-Source-Bibliotheken und Python sorgten zwar für eine gewisse Entlastung, doch der eigentliche Durchbruch kam erst mit dem Aufkommen von Hyperscalern wie AWS.
Bei Mission prägen ein starker Fokus auf Sicherheit und Skalierbarkeit die Ausrichtung der Cloud-Dienste. Das Konzept der Sicherheit ist so tief in der Unternehmenskultur verankert, dass es kein eigenständiges Sicherheitsteam gibt; stattdessen wird die Verantwortung gleichmäßig auf alle Beteiligten verteilt. Diese Haltung hat dem Unternehmen zwei Jahre in Folge den Titel „AWS Security Partner of the Year“ eingebracht. Mission nutzt AWS Bedrock zum Schutz sensibler Daten innerhalb des AWS-Ökosystems, einschließlich personenbezogener Daten (PII).
Wenn es um die Skalierbarkeit von KI geht, ist Mission in der Lage, sichere und leistungsstarke MLOps-Pipelines zu erstellen. Obwohl generative KI mit groß angelegten Modellen wie ChatGPT in Verbindung gebracht wird, stellt Dr. Ries fest, dass die meisten Anwendungsfälle in Unternehmen bescheiden und intern sind. Die API-Ebene von AWS Bedrock wird genutzt, um die Flexibilität und Leistung zu unterstützen, die für diese realen Anwendungen erforderlich sind.
Jeder Kundenauftrag bei Mission ist einzigartig, aber die Gemeinsamkeit besteht darin, dass wir gleich zu Beginn tief in die Unternehmensziele eintauchen. Dies hilft bei der Identifizierung der zu migrierenden, stillzulegenden oder umzustrukturierenden Arbeitslasten und gewährleistet somit Kosteneffizienz und Skalierbarkeit während der Cloud-Migration. Insbesondere bei generativer KI kümmert sich Mission nicht nur um das Design und die Pilotlösungen, sondern auch um die Feinabstimmung der Eingabeaufforderungen, die Behandlung von Grenzfällen und die Datenmigration, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Dr. Ries stellt einen interessanten Zusammenhang zwischen Innovation und Vertrauen her. Seiner Ansicht nach ermöglichen die Kompetenz und das Vertrauen, die im Team von Mission tief verwurzelt sind, nicht nur mutige Innovationen, sondern gewährleisten auch Sicherheit und die Ausrichtung auf die Unternehmensziele. Wenn er über die Auswirkungen und Grenzen der KI spricht, konzentriert er sich auf Bereiche, in denen generative KI einen bedeutenden Unterschied gemacht hat, wie beispielsweise bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) und bei Chatbots, sowie auf Bereiche, in denen sie noch nicht ganz überzeugt, etwa bei der Erstellung generativer Bilder und Videos, die ausschließlich in der Kreativ- und Marketingbranche Anwendung finden.
Mit der Entwicklung der KI hat sich auch die Rolle der KI-Beauftragten in den Unternehmen verändert. Dr. Ries plädiert dafür, keine symbolischen Titel ohne tatsächliches Mandat zu vergeben. Ob Chief AI Officer, Chief Data Officer oder CTO, die Autorität, eine funktionsübergreifende KI-Strategie voranzutreiben, die Daten, Infrastruktur und Geschäftsergebnisse umfasst, ist entscheidend.
Auch die Frage, wie man kompetente KI-Teams aufbaut, ist ihm nicht entgangen. Echte Fachkompetenz und Neugierde haben in Umgebungen mit hohem Risiko oberste Priorität. Darüber hinaus benötigen Unternehmen, die den Schritt vom Proof-of-Concept zur tatsächlichen Produktion vollziehen wollen, eine abteilungsübergreifende Abstimmung. Eine robuste MLOps-Infrastruktur ist unerlässlich, und im Zusammenhang mit generativer KI kommen zudem Herausforderungen in den Bereichen Technik, Compliance und Pipeline hinzu. Durch Partnerschaften mit Unternehmen wie Mission können KI-orientierte Start-ups ihre Entwicklung beschleunigen, sich strategische Beratung sichern und zuversichtlich sein, ihre Produkte erfolgreich zu validieren.
Angesichts des rasanten Wachstums im Bereich der KI rät Dr. Ries Start-ups dazu, ihren Fokus einzugrenzen. Die Entwicklung einfacher „Wrapper“ rund um ChatGPT mag zwar kurzfristige Ergebnisse bringen, doch wahrer Erfolg liegt darin, relevante Probleme zu identifizieren, innovative Lösungen zu entwickeln und von Anfang an produktionsreife Systeme auf den Markt zu bringen. Lesen Sie das Originalinterview hier.
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