MLOps ist die zentrale Komponente für die Professionalisierung von ML-Projekten. Sie umfasst Infrastruktur und Prozesse beim Durchlaufen des gesamten ML-Lebenszyklus unter Berücksichtigung der MLOps-Grundsätze. Gleichzeitig trägt MLOps dazu bei, die Vertrauenswürdigkeit und Nachvollziehbarkeit der Lösungen zu erhöhen und ist ein Schritt zur Einhaltung der Vorschriften. Einmal implementiert, legt MLOps die Basis für zukünftige KI-Aktivitäten fest.
Der Start von MLOps kann rasch überfordernd werden, weil zunächst die Auswahl der nötigen Tools aus einer riesigen Auswahl getroffen werden muss. Außerdem gibt es bei vielen Tools eine langfristige Bindung an den Anbieter. Für eine optimale Nutzung von MLOps sind außerdem häufig aufwendige Integrationsbemühungen erforderlich.
