Isolierte KI-Initiativen ohne skalierbare Validierungsbasis
In der Automobilindustrie steigt der Druck, Machine-Learning- und KI-Use-Cases schneller in messbare Wirkung zu überführen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen an Datensicherheit, Data Governance und die wirtschaftliche Tragfähigkeit neuer Modelle. Ein internationaler Automobilhersteller stand daher vor einer wiederkehrenden Kernfrage: Lässt sich eine Modellhypothese mit realen Produktions- und Geschäftsdaten belastbar prüfen, bevor größere Investitionen in Umsetzung und Betrieb erfolgen.
Ohne eine geeignete Validierungsumgebung bedeutete jeder neue Use Case einen hohen organisatorischen und technischen Vorlauf. Separate Cloud-Accounts mussten beantragt werden. Individuelle Sicherheitsfreigaben und Netzwerkzugriffe wurden je Vorhaben neu abgestimmt. Zusätzlich entstanden Aufwände für Infrastrukturaufbau und Budgetklärungen. Diese Schritte führten zu Verzögerungen über mehrere Wochen. Parallel bestand das Risiko, dass Modelle mit Testdaten zwar plausibel wirkten, aber bei realen Daten an Aussagekraft verloren. Damit fehlte eine zuverlässige Basis für fundierte Business-Case-Entscheidungen und eine Priorisierung entlang von Return-on-Invest.
Das Vorgehen
Geteilte Infrastruktur, abgesicherte Datenanbindung und standardisierte Bereitstellung
Gemeinsam mit CGI baute der Automobilhersteller einen AI Playground als zentrale Validierungsplattform für Machine-Learning-Use-Cases auf. Kern der Lösung ist eine mandantenfähige AWS-SageMaker-Umgebung, die direkt an den zentralen Data Lake angebunden ist. Statt für jeden Use Case eine neue Umgebung manuell aufzusetzen, wird ein schlüsselfertiges Setup automatisiert bereitgestellt. Dazu gehören eine passende Domain-Struktur, Speicherbereiche, die Datenbankanbindung und eine definierte Sicherheitskonfiguration.
Alle Use Cases laufen innerhalb einer gemeinsamen Infrastruktur, die vorab sicherheitsgeprüft wurde. Dadurch entfallen wiederholte Cloud-Account-Anträge und separate Sicherheitsprüfungen pro Vorhaben. Entwicklerinnen, Data Scientists und Stakeholder greifen per Single Sign-On auf die validierte Umgebung zu. Die Datenfreigabe bleibt dabei klar geregelt. Erst wenn die verantwortlichen Data Owner den Zugriff auf die benötigten Daten genehmigt haben, wird die Umgebung bereitgestellt. So wird eine hohe Innovationsgeschwindigkeit erreicht, ohne unkontrollierte Datenverwendung zuzulassen oder Data Leakage zu riskieren.
Die Plattform bündelt Infrastruktur und Prozesse und schafft damit Synergien bei Kosten, Governance und Betrieb. Zugleich ist die Architektur so ausgelegt, dass sie perspektivisch auch generative KI und agentenbasierte Systeme integrieren kann, ohne die Sicherheitsanforderungen zu unterlaufen.
Die Ergebnisse
Mehr Entscheidungssicherheit für KI-Investitionen und schnellere Validierung
Der Automobilhersteller verfügt heute über eine standardisierte Plattform, um AI- und Machine-Learning-Use-Cases frühzeitig mit realen Produktions- und Geschäftsdaten zu validieren. Der infrastrukturelle Vorlauf wurde von mehreren Wochen auf theoretisch wenige Stunden reduziert, sobald die Datenfreigabe vorliegt. Das verbessert die Entscheidungssicherheit, weil Modelle nicht nur unter Testbedingungen geprüft werden, sondern mit den Daten, die später auch für den operativen Einsatz relevant sind.
Durch die geteilte, vorab freigegebene Infrastruktur werden Sicherheitsfreigaben, Netzwerkzugriffe und Governance-Prozesse gebündelt. Das reduziert den organisatorischen Aufwand und erhöht die wirtschaftliche Effizienz, weil redundante Setups vermieden werden. Der AI Playground dient damit als strategisches Instrument für belastbare Return-on-Invest-Bewertungen und für datengetriebene Innovationsentscheidungen, bevor Use Cases in die produktive Umsetzung überführt werden.
