Machine Learning (ML) a Artificial Intelligence (AI) řešení mají kromě výkonnosti a přesnosti ještě další důležité aspekty, které je třeba brát v potaz obzvláště u produktů s mnohaletým životním cyklem, jako jsou například elektronové mikroskopy. U takových produktů je nezbytné zaměřit se na správu životního cyklu AI a ML modelů, což zahrnuje mimo jiné i tzv. Machine Learning Operations (MLOps). To zahrnuje například správu dat, přetrénovávání modelů, monitorování jejich výkonu a reprodukovatelnost výsledků. Ukážeme si, jak můžeme sobě i zákazníkovi ušetřit spoustu problémů tím, že budeme AI řešení udržovat spolehlivá a efektivní po řadu let i v době dynamického vývoje oboru.