AI Operations (AIOps)
Managed AI Services: KI-Lösungen und Agentensysteme sicher, auditierbar und wirtschaftlich betreiben
AIOps: Vom erfolgreichen Piloten zum stabilen Produktivbetrieb
Ein erfolgreicher Pilot belegt die fachliche und technische Machbarkeit. Für den dauerhaften Einsatz braucht es zusätzlich ein belastbares Betriebsmodell, das Verantwortung, Servicequalität und Weiterentwicklung verbindlich regelt.´
AIOps schließt diese Lücke. Wir übernehmen den produktiven Betrieb analytischer ML-Modelle und -Lösungen, von GenAI-Anwendungen sowie von einzelnen Agenten und Multi-Agenten-Systemen. Dafür verbinden wir spezialisierte MLOps-, LLMOps- und AgentOps-Praktiken mit etablierten Managed-Services-Prozessen.
Das Ergebnis: verlässlicher Betrieb, kontrollierte Qualität und Risiken, transparente Wirtschaftlichkeit sowie eine skalierbare Betriebsorganisation.
Warum KI-Betrieb jetzt zur eigenständigen Disziplin wird
Wachsende KI-Landschaft
Mit jeder produktiven KI-Anwendung steigt die Zahl der Modelle, Datenquellen, Agenten und Plattformabhängigkeiten. AIOps schafft die standardisierten Prozesse und Verantwortlichkeiten, um dieses wachsende Portfolio zuverlässig zu betreiben.
Qualität und Zuverlässigkeit
Modelle driften, Datenquellen verändern sich und Prompts müssen weiterentwickelt werden. Kontinuierliches Monitoring und definierte Evaluationszyklen sichern die Ergebnisqualität im laufenden Betrieb.
Sicherheit und Kontrolle
Agenten greifen auf Systeme zu, nutzen Werkzeuge und stoßen Aktionen an. Identitäten, Berechtigungen, Guardrails und Eskalationswege begrenzen autonomes Verhalten.
Kosten und Wirtschaftlichkeit
Infrastruktur, Token-Verbrauch und Modellwahl bestimmen die laufenden Kosten. Transparenz je Anwendung und aktive Optimierung schaffen wirtschaftliche Steuerbarkeit.
Governance und Compliance
Protokollierung, menschliche Aufsicht (Human in the Loop) und kontinuierliche Risikoüberwachung müssen in Betriebsprozesse integriert sein. So entsteht prüffähige Evidenz, auch für regulatorische Anforderungen.
Ein gemeinsames Fundament – spezialisierte Betriebsdisziplinen
Alle KI-Systeme nutzen ein gemeinsames operatives Fundament aus Service Management, Observability, Sicherheit, Kostensteuerung und Governance.
Je nach Systemtyp wird es durch spezialisierte Betriebsdisziplinen ergänzt:
- MLOps für klassische ML-Systeme – steuert Daten- und Modelllebenszyklen mit Versionierung, kontrollierten Deployments, Drift-Erkennung und Retraining
- LLMOps für GenAI-Anwendungen – erweitert den Betrieb um das Management von Prompts, Konfigurationen und Retrieval-Komponenten sowie um Evaluation, Halluzinationskontrolle, Latenzüberwachung und Tokenkosten
- AgentOps für agentische Systeme – ergänzt die Kontrolle von Aktionen, Identitäten, Berechtigungen, Guardrails, Tool-Zugriffen und Entscheidungswegen bei einzelnen Agenten und Multi-Agenten-Systemen
AIOps in der Praxis
Ausgangssituation: Eine GenAI-Anwendung hat den Pilotbetrieb erfolgreich abgeschlossen. Das Projektteam wird für neue Vorhaben gebraucht, ein dauerhaftes Betriebsteam existiert nicht. Qualität, Verfügbarkeit und Kosten werden nur sporadisch geprüft.
Mit AIOps: Nach einem strukturierten Onboarding übernimmt das Betriebsteam den Regelbetrieb mit Monitoring und Incident-Management. Definierte Evaluationen prüfen die Ergebnisqualität, Kosten werden der Anwendung transparent zugeordnet und Optimierungsmaßnahmen kontrolliert umgesetzt. Das interne Team bleibt auf die fachliche Weiterentwicklung fokussiert.
Ausgangssituation: Mehrere Agenten koordinieren einen Geschäftsprozess über Systemgrenzen hinweg, nutzen unterschiedliche Werkzeuge und stoßen selbstständig Aktionen an. Berechtigungen sind historisch gewachsen; Entscheidungswege lassen sich nur eingeschränkt rekonstruieren.
Mit AIOps: Jeder Agent erhält eine eindeutige Identität mit definierten Rechten und zulässigen Aktionen. Tool-Zugriffe und Entscheidungswege werden protokolliert, Guardrails konfiguriert und eingesetzt. Auffälligkeiten werden anhand definierter Schwellenwerte eskaliert. Kritische Entscheidungen bleiben an eine menschliche Freigabe gebunden.
Ausgangssituation: Mehrere Fachbereiche betreiben KI-Lösungen auf unterschiedlichen Plattformen. Qualitätsstandards, Freigabeprozesse und Kostenmodelle unterscheiden sich; eine konsolidierte Sicht auf Leistung, Risiken und Wirtschaftlichkeit fehlt.
Mit AIOps: Ein gemeinsames Betriebsmodell standardisiert Monitoring, Qualitätsmessung, Kostensteuerung und Policy-Durchsetzung über alle Lösungen hinweg. Kennzahlen werden je Anwendung und für das Gesamtportfolio ausgewiesen. Dadurch lassen sich Betriebsqualität, Risiken und Investitionen unabhängig von der jeweiligen Technologie konsistent steuern.
Unser Leistungsangebot
Wir begleiten Sie vom Betriebsreife-Assessment über die Transition bis zum laufenden Betrieb und zur kontrollierten Weiterentwicklung – für einzelne Lösungen ebenso wie für Ihr gesamtes KI-Portfolio. Dabei arbeiten wir auf Ihrer bestehenden Plattform- und Tooling-Landschaft.
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Assess & Transition
- Betriebsreife bewerten – Anwendungen, Architektur, Prozesse und Verantwortlichkeiten auf Produktionstauglichkeit prüfen
- Risiken und Anforderungen bestimmen – Systemklasse, Kritikalität sowie betriebliche, sicherheitsbezogene und regulatorische Anforderungen einordnen
- Betriebsmodell aufsetzen – Serviceumfang, Rollen, SLAs, Runbooks, Eskalationswege und Freigaben verbindlich definieren
- Transition durchführen – Wissen, Zugänge und Verantwortung kontrolliert in den Regelbetrieb überführen
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Run & Monitor
- Regelbetrieb sicherstellen – Verfügbarkeit, Incidents, Service Levels und Releases über etablierte Managed-Services-Prozesse steuern
- Leistung und Qualität überwachen – technische Stabilität, Daten- und Modelldrift, Ergebnisqualität, Latenz und Nutzung kontinuierlich beobachten
- Kosten transparent machen – Infrastruktur-, Modell- und Tokenkosten je Anwendung erfassen und Abweichungen frühzeitig erkennen
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Optimize & Scale
- Modelle und Konfigurationen optimieren – Modell-Routing, Prompt- und Retrieval-Konfigurationen sowie Ressourcenverbrauch gezielt verbessern
- Änderungen kontrolliert umsetzen – Retraining, Modellwechsel und Releases anhand definierter Tests und Freigaben durchführen
- Betrieb skalieren – standardisierte Prozesse, Automatisierung und gemeinsame Kennzahlen auf weitere Anwendungen und Fachbereiche übertragen
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Govern & Assure
- Kontrollen durchsetzen – Rollen, Berechtigungen, Guardrails, Freigabelogik und Eskalationsregeln im laufenden Betrieb verankern
- Nachvollziehbarkeit herstellen – relevante Aktionen, Entscheidungen, Änderungen und menschliche Eingriffe revisionsfähig dokumentieren
- Prüffähige Evidenz bereitstellen – Betriebs- und Kontrolldaten für Risiko-, Audit-, Datenschutz- und Compliance-Funktionen strukturiert aufbereiten
- Laufende Beobachtung unterstützen – Risiken, Vorfälle und Leistungsabweichungen systematisch erfassen, bewerten und nachverfolgen
Konkreter Einstieg
Betriebsreife-Assessment: Klären Sie, was Ihre KI für den Regelbetrieb benötigt
In einem strukturierten Assessment bewerten wir Ihre produktiven oder geplanten KI-Anwendungen entlang von Architektur, Betriebsprozessen, Qualität, Sicherheit, Kosten und Governance. Sie erhalten eine transparente Einschätzung der Betriebsreife, priorisierte Handlungsfelder und ein passendes Zielbild – vom Betrieb einer einzelnen Anwendung bis zur unternehmensweiten Steuerung Ihres KI-Portfolios.
Warum Arvato Systems?
Wir verbinden Prozessverständnis, KI und Automation zu produktiven Lösungen. Vom geeigneten Use Case über die technische Integration bis zum sicheren Betrieb: Wir wählen den passenden Automatisierungsansatz, statt Prozesse vorschnell mit maximaler Autonomie auszustatten. So entstehen keine isolierten Pilotlösungen, sondern nachvollziehbare, skalierbare Agentic-Automation-Lösungen, die sich in bestehende Prozesse und Systeme integrieren lassen.
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