MLOps Toolchains als Schlüssel zur Zukunft der Schiene Automatisierte Pipelines als Erfolgsfaktor für die sichere KI-Entwicklung

Die digitale Transformation revolutioniert den Bahnbereich – mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen stehen wir an der Schwelle zu autonom fahrenden Zügen und intelligenten Wartungslösungen. Doch wie bereitet sich die Branche auf die neuen Herausforderungen durch EU-Regulierungen wie den Data Act, AI Act und Cyber Resilience Act vor? Diese Gesetze setzen hohe Standards für den Umgang mit Daten, den Einsatz von KI und die Cybersicherheit.
Insbesondere der AI Act, der im Februar 2025 in Kraft trat, klassifiziert KI-Anwendungen nach Risiko und fordert von Unternehmen robuste Daten-Governance, Risikomanagement und transparente Dokumentation.
Wie können Unternehmen diese Herausforderungen meistern und zugleich Wettbewerbsvorteile erzielen? MLOps-Toolchains und MLOps-Methoden bieten mit automatisierten Pipelines eine Lösung, um gesetzliche Vorgaben zu erfüllen und gleichzeitig die Entwicklung effizienter zu gestalten. Zwei Praxisbeispiele veranschaulichen, wie Unternehmen die technischen Grundlagen schaffen können, um zukünftige Zertifizierungen erfolgreich zu erreichen.