KI & Daten
KI, die im Alltag wirkt.
Wir unterstützen Unternehmen von der Strategie bis zum Betrieb – mit realistischen Erwartungen, sauberer Evaluierung und einem Fokus auf messbaren Nutzen.
Typische KI‑Dienstleistungen
Wir bieten alle Dienstleistungen rund um KI an – von der Beratung über die Entwicklung bis zur Infrastruktur. Wichtig ist uns: klare Ziele, belastbare Daten und ein Betriebskonzept, das auch nach dem Pilot funktioniert.
Von Ideen zu einem priorisierten Backlog: Zielbild, Business‑KPIs, Machbarkeit, Risiken, Build‑vs‑Buy.
Datenzugänge, Modellier‑/Quality‑Checks, Pipelines, Governance – damit KI überhaupt verlässlich arbeiten kann.
Vorhersagen, Anomalie‑Erkennung, Optimierung – z.B. Wartungsintervalle, Ausfallwahrscheinlichkeiten, Forecasts.
Wissens‑Assistenten, Dokument‑Automatisierung, interne Suche – mit Tests, Guardrails und Quellen‑Nachweisen.
Training/Deployment automatisieren, Qualität kontinuierlich messen, Modelle sicher betreiben und verbessern.
Betrieb von Vektordatenbanken, Indizes, Backups, Zugriffskontrolle – als Baustein für RAG/semantische Suche.
DSGVO‑konform, nachvollziehbar, auditierbar: Datenflüsse, Berechtigungen, Evaluierung, Dokumentation.
Praktische Trainings: Prompting, Evaluation, Datenverständnis, MLOps‑Grundlagen – Wissen bleibt im Team.
So gehen wir vor
Ein klarer Prozess reduziert Risiko und sorgt dafür, dass aus einem Prototyp ein belastbares Produkt wird.
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Ziele & Erfolgskriterien
Welche Entscheidung oder welcher Prozess soll besser werden? Wir definieren messbare KPIs (z.B. Zeitersparnis, Präzision/Recall, Kosten, Deflection‑Rate).
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Daten & Machbarkeit
Wir prüfen Datenqualität, Datenzugriff, Datenschutz und technische Constraints. Falls nötig: Datenerhebung/Instrumentation.
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MVP / Proof of Value
Schnell zu einem testbaren Ergebnis – inklusive Evaluierung (Offline‑Tests, Human‑Review, A/B‑Vergleiche).
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Produktionsreife
Integration in eure Systeme, Security, Observability, Kostenkontrolle. Für GenAI: Guardrails, Quellen‑Zitate, Policies.
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Betrieb & kontinuierliche Verbesserung
Monitoring, Drift‑Erkennung, Retraining‑Strategie, Incident‑Playbooks – damit Qualität langfristig stabil bleibt.
Realistische Erwartungen
KI kann sehr viel – aber nicht magisch. Wir helfen dabei, Erwartungen sauber zu kalibrieren und Risiken früh sichtbar zu machen.
Ohne verlässliche Daten (Definitionen, Qualität, Historie) wird selbst das beste Modell ungenau. Meist steckt der größte Hebel im Daten‑Fundament.
Generative KI kann plausibel klingende Fehler produzieren. Darum setzen wir auf RAG, Tests, Guardrails und menschliche Freigaben, wo nötig.
Ein Demo‑Chatbot ist schnell gebaut. Ein sicherer, günstiger und wartbarer Betrieb braucht MLOps, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten.
Wir vermeiden „KI um der KI willen“. Entscheidend sind Business‑Effekte: weniger Ausfälle, schnellere Bearbeitung, bessere Prognosen, geringere Kosten.
Details: Was steckt dahinter?
Hier ein realistischer Blick auf typische Leistungen – inkl. Beispielen. Wir kombinieren Beratung, Engineering und Betrieb, damit die Lösung wirklich funktioniert.
Daten‑Fundament & Data Engineering
Typische Bausteine: Datenmodell, Datenqualität, ETL/ELT, Feature‑Pipelines, Zugriffsmodelle, PII‑Handling, Datenkatalog.
Machine Learning (klassisch)
Für Prognosen/Optimierung (z.B. Predictive Maintenance) definieren wir Zielgrößen, erstellen Baselines, evaluieren Modelle sauber und liefern Erklärbarkeit/Monitoring dort, wo es wichtig ist.
GenAI / LLM‑Anwendungen (RAG)
Wir bauen Wissens‑Assistenten, die auf euren Dokumenten arbeiten: Chunking, Embeddings, Retrieval, Quellen‑Nachweise, Policies, Prompt‑Versionierung und Evaluierung (Antwortqualität, Sicherheit, Kosten).
MLOps & Betrieb
CI/CD für Modelle, Model Registry, Monitoring (Qualität, Drift, Latenz, Kosten), Rollbacks und Retraining – damit Ergebnisse stabil bleiben und Teams nicht „Feuerwehr“ spielen.
Vektordatenbanken & Hosting (Milvus)
Betrieb/Scaling von Vektordatenbanken (z.B. Milvus), Index‑Strategien, Backups, Upgrades, Zugriffskontrolle und Performance‑Tuning – on‑prem oder in der Cloud.
Responsible AI & Compliance
Datenschutz, Security und Nachvollziehbarkeit sind Teil des Designs: Data‑Lineage, Berechtigungen, Audit‑Trails, Dokumentation und klare Freigabeprozesse.
FAQs
Häufige Fragen zu KI‑Projekten
Kurz und ehrlich beantwortet.
Wie schnell sieht man Ergebnisse?
Oft in 2–6 Wochen als Proof of Value (abhängig von Datenzugriff und Scope). Produktionsreife dauert typischerweise länger, weil Security, Monitoring und Integration dazukommen.
Brauchen wir eigene Modelle oder reicht ein LLM?
Viele Use Cases lassen sich mit LLM + RAG lösen. Für Prognosen/Optimierung (z.B. Wartungsintervalle) ist klassisches ML oft passender. Wir wählen nach Ziel/KPIs, Daten und Kosten.
Wie geht ihr mit Datenschutz um?
Wir planen Datenflüsse von Anfang an: PII‑Handling, Zugriffskontrolle, Logging, Löschkonzepte und – wenn nötig – On‑Prem‑ oder Private‑Cloud‑Betrieb.
Wie stellt ihr Qualität sicher?
Mit Baselines, Testsets, klaren Metriken und Reviews. Bei GenAI zusätzlich: Sicherheits‑Tests, Prompt‑/Retriever‑Evaluierung und Quellen‑Nachweise.
Was kostet der Betrieb?
Das hängt stark von Last, Latenzanforderungen und Modellwahl ab. Wir bauen Kostenmessung früh ein (Tokens/Compute/Storage) und optimieren gezielt.
KI‑Potenziale identifizieren – ohne Buzzword‑Bingo
Wenn du willst, schauen wir in einem kurzen Gespräch auf eure Ziele, Datenlage und die schnellsten Hebel für echten Nutzen.