Bereitschaft

Frage	Beispielantwort
Haben Sie AWS Konten, die für diese Workloads genutzt werden können?	Ja oder nein.
Haben Sie eine bestehende Unternehmensvereinbarung mit AWS?	Ja oder nein.
Wie skalierbar ist Ihre aktuelle Cloud-Infrastruktur, um generative KI-Workloads zu bewältigen?	Unsere Cloud-Infrastruktur ist hochgradig skalierbar und bietet automatische Skalierungsfunktionen für Rechenressourcen und verteilte Speichersysteme, die darauf ausgelegt sind, umfangreiche generative KI-Workloads effizient zu bewältigen.
Verfügen Sie über Daten-Pipeline-Funktionen für Vorverarbeitung und Feature-Engineering in großem Maßstab?	Unsere Daten-Pipelines verwenden verteilte Verarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark für umfangreiche Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering, wobei sowohl die Batch- als auch die Streaming-Datenverarbeitung unterstützt wird.
Verfügen Sie über Funktionen zur Kontobereitstellung und -verwaltung?	Ja oder nein.
Wie würden Sie die KI-Kompetenz und die Bereitschaft Ihres Unternehmens zur Einführung generativer KI-Technologien beschreiben?	Unsere Organisation hat stark in KI-Bildungsprogramme investiert, und die meisten technischen Mitarbeiter haben eine KI/ML-Grundausbildung abgeschlossen. Die Organisation hat eine Innovationskultur, die neue Technologien, einschließlich generativer KI, umfasst.
Welches KI/ML-Fachwissen gibt es in Ihrem Unternehmen und wie wird es verteilt?	Wir haben ein eigenes KI-Exzellenzzentrum mit erfahrenen Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren. Wir bilden Fachexperten in verschiedenen Geschäftsbereichen weiter, damit sie sich mit KI auskennen und generative KI-Anwendungsfälle identifizieren können.
Haben Sie ein übergeordnetes Geschäftsszenario, in dem die Ziele, Vorteile und Kosten des Cloud-Programms dargelegt werden?	Ja oder nein.
Was ist Ihr Zeitplan, um die Lösung zur Produktion zu bringen?	Wochen, Monate und so weiter.
Wurden von Ihren wichtigsten Stakeholdern (z. B. CFO, CIT/CTO, COO) finanzielle Mittel zugesagt?	Ja oder nein.
Wie stellen Sie die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen in Ihren generativen KI-Initiativen sicher?	Wir haben ein engagiertes Compliance-Team, das eng mit unseren KI-Teams zusammenarbeitet. Wir führen regelmäßig Folgenabschätzungen zum Datenschutz durch, setzen die Grundsätze des Datenschutzes durch Technikgestaltung um und führen detaillierte Datenverarbeitungsaufzeichnungen für alle generativen KI-Projekte.
Wie ausgereift sind Ihre bestehenden Systeme, die sich in neue generative KI-Technologien integrieren lassen?	Unsere IT-Architektur basiert auf Microservices und ermöglicht APIs die flexible Integration neuer generativer KI-Technologien. Diese Systeme sind auf gängige Datenformate und Protokolle standardisiert, um die Interoperabilität zu gewährleisten.
Welche Erfahrung haben Sie mit der Operationalisierung von ML-Modellen und wie könnte dies auf generative KI-Systeme zutreffen?	Wir verfügen über etablierte MLOps Verfahren, darunter automatisierte Pipelines zur Modellbereitstellung, Überwachungssysteme und Frameworks für A/B-Tests. Diese Praktiken werden an die besonderen Anforderungen groß angelegter generativer KI-Modelle angepasst.