Enterprise-Teams haben bereits zahlreiche KI-Prototypen entwickelt – von Copilots über Chat-Interfaces bis hin zu Zusammenfassungstools und internen Q&A-Systemen. Die zugrundeliegenden Modelle sind leistungsfähig, die Anwendungsfälle klar, und das Geschäftspotenzial groß. Doch die Umsetzung in der Produktion bleibt oft aus. Der Hauptgrund: Fehlende Infrastruktur, die die Übergänge von Experimentation zu stabiler, überwachbarer und kontrollierter KI-Infrastruktur ermöglicht. Viele Teams sind nicht an der Modellleistung gescheitert, sondern an der Unfähigkeit, ihre KI-Systeme zu evaluieren, zu versionieren, zu überwachen und sicher zu betreiben. Prompts werden manuell in Notion-Dokumenten angepasst, Modelle werden hardcodiert, Deployment läuft als Einzelscript – ohne Rückverfolgbarkeit oder klare Metriken. Die KI-Entwicklung bleibt dadurch oft im Prototypenstadium stecken. Mistral AI hat nach Gesprächen mit Hunderten von Enterprise-Kunden erkannt, dass der eigentliche Engpass nicht die Technologie ist, sondern die fehlende Systemarchitektur für die Produktion von KI. Um diesen „Loop“ von Prompt zu Produktionsumgebung zu schließen, bedarf es einer Plattform, die kontinuierliche Verbesserung, Sicherheit und Kontrolle bei der Geschwindigkeit ermöglicht, die KI-Workflows erfordern. Kernanforderungen sind: eingebaute Evaluation mit unternehmensspezifischen Benchmarks, nachvollziehbare Feedback-Schleifen, Versionierung und Herkunftsnachweis für alle Komponenten, Governance mit Audit-Trails und Zugriffssteuerung sowie flexible, hybride Bereitstellung. Bisher bauen Teams diese Infrastruktur meist piecemeal mit Tools aus DevOps, MLOps oder Experimentation – doch der LLM-Stack erfordert neue Abstraktionen: Prompts ändern sich täglich, Modelle werden wöchentlich aktualisiert, Evaluation ist in Echtzeit und use-case-spezifisch. Mistral AI Studio adressiert genau diesen Defizit. Es ist eine Produktions-Plattform, die die gleiche Infrastruktur nutzt, die Mistral selbst für Systeme mit Millionen von Nutzern betreibt. Die Plattform basiert auf drei Säulen: Observability, Agent Runtime und AI Registry. Die Observability bietet vollständige Transparenz über KI-Workflows: Mit dem Explorer können Teams Traffic analysieren, Regressionsursachen identifizieren und aus Produktionsdaten evaluierte Datensätze generieren. Judges ermöglichen skalierbare Bewertung von Ausgaben, während Campaigns und Datasets automatisch Nutzungsdaten in Verbesserungsdatensätze umwandeln. Experiments und Dashboards machen Verbesserungen messbar, nicht mehr intuitiv. Die Agent Runtime ist die Ausführungsschicht, die komplexe, mehrschrittige Workflows zuverlässig und nachvollziehbar ausführt. Sie basiert auf Temporal und gewährleistet Konsistenz bei Wiederholungen, langen Aufgaben und Verkettungen. Große Datenmengen werden in Objektspeichern verwaltet, Ausführungswege als statische Graphen visualisiert – für Auditierbarkeit und Teilen. Alle Ausführungen erzeugen Telemetrie und Evaluation, die direkt in die Observability fließen. Der AI Registry fungiert als zentrale Quelle für alle KI-Assets: Agenten, Modelle, Datensätze, Judges, Tools. Er verfolgt Herkunft, Versionierung und Eigentümerschaft, setzt Zugriffs- und Moderationsrichtlinien durch und ermöglicht sichere Promotionen. Er ist nahtlos mit Observability und Agent Runtime integriert – für Governance, Wiederverwendung und Portabilität. Zusammen bilden diese Säulen eine geschlossene, produktionsreife KI-Infrastruktur. Mistral AI Studio ermöglicht es Unternehmen, von Experimenten zu verlässlichen, überwachten und kontrollierten KI-Systemen zu wechseln – mit derselben Disziplin wie bei Software-Systemen. Es ist ein Schritt hin zu einer neuen Ära der KI-Operationalisierung. Industrieexperten sehen in AI Studio eine Antwort auf die drängende Herausforderung der KI-Produktion: „Die Zeit der Pilotprojekte ist vorbei. Jetzt braucht es Systeme, die KI wie eine Kernkomponente des Unternehmens betreiben lassen – sicher, messbar und skalierbar.“ Mistral AI, ein führender Anbieter von Open-Source-Modellen wie Mistral 7B und Mixtral, bringt nun seine tiefgreifende Produktionserfahrung in eine Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, KI nicht nur zu testen, sondern zu betreiben. Die private Beta steht für interessierte Unternehmen zur Anmeldung bereit.