Brücken zwischen Infrastruktur und Produktteams: Erfahrungen aus dem Bau von GenAI-Plattformen

Kein Zweifel darüber: Generative KI, oder GenKI, ist das Thema des Tages und war es für die letzten paar Jahre. Egal, ob das Ziel darin besteht, Prozesse zu automatisieren, neue Produktentwürfe zu generieren, Inhalte zu erstellen oder eine Vielzahl von anderen Funktionen in verschiedenen Bereichen, jetzt ist es Zeit für Organisationen, die Arbeit zu beginnen, die am meisten zählt, und ihre GenKI-Strategien in Bewegung zu setzen.

Der Erfolg von GenKI, der von der Forschung bis zur Ausbildung und letztendlich zur Inferenz reicht, hängt von einer engen Koordination bei der Bereitstellung, Überwachung, Kostenverwaltung, Telemetrie und Latenzzielen der zugrunde liegenden Infrastruktur und Dienste ab. Diese tragen dazu bei, ein niveauvoller Effizienz für die KI-Arbeit zu erreichen, indem sie ein Gleichgewicht zwischen Rechenleistung und Kommunikation sicherstellen und dafür sorgen, dass GPUs immer die benötigten Daten haben.

Die Herausforderung besteht darin, dass es oft eine strukturelle Lücke gibt: Infrastruktur-Ingenieure konzentrieren sich auf den Rechen- und Bereitstellungsstapel, während Software- und Produktteams sich auf den Bau von benutzerorientierten Anwendungen konzentrieren, die GenKI in die reale Welt bringen. Wenn diese Gruppen nicht vollständig ausgerichtet sind, resultiert dies oft in Lieferverzögerungen, Leistungsproblemen und Benutzerfreundlichkeitsproblemen.

Wie sieht also diese Lücke in der realen Welt aus, und welche Strategien können Organisationen anwenden, um Infrastruktur und Produktteams für den Erfolg von GenKI auszurichten?

Die Probleme mit der Fehlausrichtung

Wenn Infrastruktur und Produktteams nicht ausgerichtet sind, sind die Symptome oft offensichtlich, aber nicht immer schnell genug angegangen. Ein Merkmal von nicht ausgerichteten Teams ist die Diskrepanz zwischen den Erwartungen an die Latenz oder die Fähigkeiten der Modelle. Zum Beispiel können Infrastruktur-Ingenieure Funktionen oder Bereitstellungen planen, die Leistungsmerkmale voraussetzen, die die tatsächliche Infrastruktur-Design nicht erfüllt. Dies führt zu späten Überarbeitungen, Änderungen des Umfangs und Lieferverzögerungen.

Fehlausrichtung kann auch zu schlechter Leistung führen, da die Bereitstellung auf nicht optimierter Infrastruktur erfolgt, was sich in Latenzvariationen und Skalierungsproblemen manifestiert, die die Leistung der Ausbildung oder der großen verteilten Inferenzarbeiten beeinträchtigen. Downstream-Sicherheits- und Compliance-Risiken sind auch Merkmale von Team-Fehlausrichtung, da ein Mangel an früher Zusammenarbeit zwischen den beiden Teams bedeutet, dass Anforderungen an Datenschutz und Compliance übersehen werden können.

Und schließlich führt Team-Fehlausrichtung zu einer schlechten Benutzererfahrung, was Infrastruktur-Ingenieure dazu bringt, sich auf Workarounds zu verlassen, wenn Einschränkungen unklar sind, was die Iterationszyklen verlangsamt und die technische Schulden erhöht. Natürlich kann Fehlausrichtung zwischen Produkt- und Infrastruktur-Teams in jedem Software-Projekt teuer sein, aber bei GenKI im Besonderen sind die Einsätze viel höher – erhöhte operationelle Ineffizienzen, Erosion des Wettbewerbsvorteils und Sicherheitsrisiken unter anderem.

Brücke zum Erfolg

Der Erfolg von GenKI hängt nicht nur von einer robusten Infrastruktur ab, sondern auch von der Schaffung eines taktischen Rahmens, der Infrastruktur- und Produktprozesse verbindet. Nehmen wir zum Beispiel die Idee von internen Self-Service-APIs für GPU-Bereitstellung. Für Infrastruktur-Teams standardisieren diese APIs den Zugriff, reduzieren den Ticket-Aufwand und gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften; für Produkt-Teams bieten sie schnellen, vorhersehbaren Zugriff auf Rechenleistung ohne Warten in einer Warteschlange. Das Ergebnis ist, dass beide Gruppen von dem gleichen API-“Vertrag” arbeiten, was Engpässe beseitigt und Erwartungen klärt.

Echtzeit-Nutzungs-Dashboards spielen eine ähnliche Rolle. Sie geben Infrastruktur-Ingenieuren Einblick in die Systemlast und Effizienz, während sie gleichzeitig Produkt-Teams zeigen, wie ihre Arbeitslasten in tatsächlichen Verbrauch umgesetzt werden. Da beide Seiten die gleichen Daten sehen, werden Diskussionen über Leistung oder Engpässe kooperativer und weniger konfrontativ – es gibt eine einzige Wahrheitsquelle.

Automatisches Skalieren ist ein weiteres einigendes Mechanismus. Es entlastet Infrastruktur-Ingenieure von ständigem Feuerwehr-Einsatz und stellt sicher, dass Produkt-Entwickler nicht an Leistungsdecken stoßen, wenn die Arbeitslasten Spitzen erreichen. Was sonst ein Tauziehen zwischen Stabilität und Agilität wäre, wird zu einer gemeinsamen Strategie: Skalierung wird automatisch geregelt, ausgerichtet mit operativer Widerstandsfähigkeit und Produktleistung.

Schließlich fügen Kosten-Einblicke eine finanzielle Dimension zu diesem gemeinsamen Blick hinzu. Infrastruktur-Teams können Zuweisungen optimieren und Kapazitätsplanung rechtfertigen, während Produkt-Teams ein Verständnis dafür gewinnen, wie ihre architektonischen oder Modellentscheidungen Ausgaben beeinflussen. Diese Transparenz fördert gemeinsame Verantwortung, indem Effizienz zu einer kollektiven Verantwortung wird, anstatt ein verstecktes Anliegen zu sein.

Aber Ausrichtung erfordert mehr als gemeinsame Werkzeuge – es erfordert auch eine gemeinsame Vision. Hier kommen gemeinsame Roadmaps ins Spiel: Jedes Team muss nicht nur die übergeordneten Ziele verstehen, sondern auch die Schritte, die erforderlich sind, um sie zu erreichen. Für Infrastruktur bedeutet dies, über ihre tiefen technischen Wurzeln in Hardware und Software hinaus zu blicken und sich mit der Art und Weise auseinanderzusetzen, wie Entwickler und Endbenutzer tatsächlich das System erleben. Für Produkt-Teams erfordert es Respekt für Einschränkungen wie Latenz, Kosten und Modell-Effizienz, indem man die operativen Realitäten versteht, die Innovation nachhaltig machen.

Schließlich kann keine Partnerschaft ohne ein gegenseitiges Engagement für Sicherheit und Compliance bestehen. Ob SOC2, HIPAA, ISO oder andere Rahmenbedingungen gelten, die spezifischen Anforderungen variieren je nach Kundenstamm und Branche – aber die Verantwortung ist geteilt. Sowohl Infrastruktur- als auch Produkt-Teams müssen diese Verpflichtungen internalisieren und erkennen, dass Compliance nicht nur ein Kästchen-Ankreuz-Übung ist, sondern ein Fundament des Vertrauens mit den Benutzern.

Zusammen genommen verbinden diese Praktiken und Einstellungen Infrastruktur und Produkt zu einer kohärenten Einheit, mit gemeinsamer Sprache, gemeinsamer Sichtbarkeit und gemeinsamer Verantwortung für Fortschritt, Widerstandsfähigkeit und Vertrauenswürdigkeit.

Wissende Teams

Das Vorhandensein der richtigen Menschen ist ebenso wichtig wie das Vorhandensein der richtigen Systeme. Idealerweise sollten Teams Mitglieder umfassen, die bereits Erfahrung mit GenKI haben oder die aus dem Bereich des Hochleistungsrechnens und der Hyperscale-Rechenzentren stammen. Was wirklich zählt, ist praktische Erfahrung und die Lektionen, die man nur durch den Bau und die Unterstützung von GPU-as-a-Service-Plattformen gewinnt. Das bedeutet, zu verstehen, wie GPUs miteinander kommunizieren, wie eng gekoppelte Trainingsläufe sich verhalten und wie empfindlich sie gegenüber Latenz, Synchronisation und der Lieferung von Daten sind.

Da Modelle weiter wachsen und Bereitstellungen skaliert werden, müssen Teams auch einen Schritt zurücktreten und über die gesamte Kundenreise nachdenken. Sie beginnt mit der frühen Forschung und Experimentierung, geht dann in die groß angelegte Ausbildung, Feinabstimmung und schließlich Inferenz über. Jede dieser Phasen sieht ein bisschen anders aus, und die Bedürfnisse ändern sich auf dem Weg. Die iterative Natur der Modellentwicklung lehrt uns ständig, welche Art von Infrastruktur, Workflows und Fähigkeiten erforderlich sind, um ein GenKI-Rechenzentrum fit für den Zweck zu halten.

Oftmals operieren Infrastruktur- und Produkt-Teams in ihren eigenen Blasen. Für jedes Unternehmen, das ernsthaft daran interessiert ist, GenKI in die Produktion zu überführen, muss das ändern. Erfolg hängt von der Beseitigung dieser Silos und der Schaffung von gemeinsamem Eigentum an der Plattform ab. Mit den richtigen Menschen, einer klaren Vision und einem praktischen Rahmen können beide Seiten auf dem gleichen Spielplan zusammenarbeiten – einem, der ihnen hilft, schneller zu bewegen, verantwortlich zu bleiben und letztendlich erfolgreiche GenKI-Bereitstellungen zu liefern.