Modelfreigabe

Modelfreigabe ist der formelle Prozess, durch den ein trainiertes Modell nach durchgeführten Validierungen, Tests und Risikoabwägungen von einer Organisationseinheit zur Nutzung in erzeugten Anwendungen freigegeben wird. Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Modell die geforderten Anforderungen in Bezug auf Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz und Rechtskonformität erfüllt.

Typische Anwendungsbereiche sind Unternehmen, die KI-Systeme in Produktion betreiben, insbesondere in regulierten Branchen wie Finanzen, Gesundheit oder Verkehr. Die Freigabe erfolgt oft im Rahmen eines Modellregisters oder einer Governance-Struktur, die Versionierung, Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit sicherstellt.

Zentrale Kriterien sind dokumentierte Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, klare Datenherkunft und -qualität, Validierungsmethoden, Leistungskennzahlen, Robustheit, Fairness und Datenschutz. Sicherheitsaspekte wie Resistenz gegen Angriffe, Zugriffskontrollen und Privacy-By-Design werden ebenfalls bewertet.

Der Freigabeprozess umfasst in der Regel einen Antrag, eine Review durch relevante Stakeholder, abschließende Validierung, Freigabebeschluss und Deployment in die Produktionsumgebung. Danach begleitet Monitoring, Logging und regelmäßige Revalidierung sowie ggf. eine Rücknahme oder Ruhestellung bei Drift oder Problemen.

Zu den beteiligten Rollen zählen Data Scientists, ML Engineers, Data Stewards, Compliance- und Security-Verantwortliche sowie Produktverantwortliche. Dokumentation, Audit-Trails, Modellkarten und Freigabeprotokolle unterstützen Transparenz und Revisionssicherheit.