Produkt
KI Systemarchitektur & Infrastruktur
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an der fehlenden technischen Grundlage: Daten liegen verteilt über verschiedene Systeme, Rechenkapazität ist knapp und Modelle, die im Test funktionieren, laufen nie im echten Betrieb. Eine KI Systemarchitektur & Infrastruktur schafft diese Grundlage durch korrekte Ablage für Daten, ausreichende Rechenleistung und Prozesse, die einen zuverlässigen Betrieb gewährleisten. Die Architektur wird auf die bestehende Systemlandschaft abgestimmt und so aufgebaut, dass sie mit wachsenden Anforderungen skaliert.
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Ihr Mehrwert
Produktionsreife KI-Anwendungen
Eine saubere Infrastruktur bringt KI-Modelle aus dem Labor in den Alltag der Mitarbeiter, wo sie echte Entscheidungen unterstützen.
Infrastruktur, die das Team eigenständig betreiben kann
Dokumentierte, standardisierte Prozesse sorgen dafür dass der Betrieb für das eigene Team nachvollziehbar und handhabbar bleibt.
Infrastruktur, die mit dem Bedarf wächst
Eine solide Infrastruktur muss nicht für jedes neue Projekt von Grund auf neu aufgebaut werden. Neue Anwendungen können auf der bestehenden Basis aufsetzen, was Zeit und Kosten spart.
Kürzere Zeit vom Modell zur Anwendung
Strukturierte Prozesse verkürzen den Weg vom entwickelten Modell zur produktiven Anwendung erheblich. Neue KI-Projekte können schneller live gehen
Ihr Ansprechpartner
Dr. Paul Springer
Head of Data Science
Paul bringt über 10 Jahre Erfahrung in KI-Entwicklung, Data Science und Projektleitung mit. Er hat komplexe KI-Projekte in Versicherung, Medizin, Landwirtschaft und Finanzdienstleistung geleitet und kennt sowohl die technische als auch die strategische Seite von KI-Vorhaben.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Ist-Zustand und Anforderungen aufnehmen
Welche KI-Anwendungen sollen betrieben werden, was ist bereits vorhanden und wo sind die Engpässe: auf dieser Basis wird eine Architektur entworfen, die zur Systemlandschaft passt und langfristig wartbar bleibt.
- 2
Architektur entwerfen
Anhand der Anforderungen und bestehender Systemlandschaft wird die benötigte Rechen- und Speicherinfrastruktur eingerichtet; in der Cloud, On-Premise oder als Hybrid-Lösung
- 3
Datenpipelines und MLOps-Prozesse einrichten
Modelle werden nach der Übergabe automatisch aktualisiert und getestet, ohne, dass jedes Update manuell angestoßen werden muss.
- 4
Übergabe und Dokumentation
Die Infrastruktur wird vollständig dokumentiert und das Team eingewiesen, damit der Betrieb intern weitergeführt werden kann.
Instrumente
- Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS, GCP)
- Container & Orchestrierung
- MLOps-Tooling
Ergebnisse
- Architekturkonzept
- aufgebaute Infrastruktur
- Dokumentation
Betrieb
- Durch Ihre IT oder Data-Team
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