KI + Software + Beratung + Umsetzung

Strategy

Implementation

Maintenance

> Beratung

Innovation für Ihr Unternehmen

Beratung in KI und Data Science bietet eine strukturierte Herangehensweise, um Chancen zu identifizieren, klare Ziele zu definieren und die Grundlage für langfristige Innovationen zu legen.

AI Innovation Workshops

AI Innovation Workshops bringen Stakeholder aus verschiedenen Bereichen einer Organisation zusammen, um das Potenzial der künstlichen Intelligenz bei der Lösung realer Probleme zu erkunden. Diese kooperativen Sitzungen sind darauf ausgerichtet, versteckte Chancen zu entdecken, Geschäftsziele mit technischer Machbarkeit zu harmonisieren und eine gemeinsame Vision für die Integration von KI zu schaffen.

AI Business Screening

AI Business Screening ist eine proaktive Methode zur Identifizierung von Use Cases durch Beobachtung von Geschäftsprozessen in Echtzeit. Dieser Ansatz ermöglicht ein tiefes Verständnis der Workflows, Schmerpunkte und Bereiche, in denen Automatisierung oder KI erheblichen Mehrwert schaffen können. Ziel ist es, alltägliche Herausforderungen in umsetzbare KI-Initiativen zu übersetzen.

Data Strategy Development

Eine datengetriebene Strategie stellt sicher, dass KI-Initiativen mit Geschäftszielen übereinstimmen und messbare Ergebnisse liefern. Dazu gehören:

Anforderungsanalyse: Klare, datenorientierte Anforderungen basierend auf Geschäftsbedürfnissen und technischen Einschränkungen definieren.
Prototypenentwicklung: Entwerfen und Validieren kleiner KI-Experimente, um Machbarkeit und potenziellen Einfluss zu demonstrieren.
Strategieplanung: Eine priorisierte Roadmap erstellen, die Schlüsselmilesteine, Ressourcenbedarf und Zeitpläne für die Einführung von KI festlegt.

> Umsetzung

AI/ML- und Cloud-Native-Entwicklung

Die Implementierung von KI- und datengetriebenen Systemen erfordert einen strukturierten, agilen und skalierbaren Ansatz, um langfristigen Erfolg zu gewährleisten.

Agiles Projektmanagement

Flexibilität, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen, stellt sicher, dass Entwicklungsarbeiten weiterhin mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Iterative Entwicklungszyklen, kontinuierliche Feedback-Schleifen und interdisziplinäre Zusammenarbeit tragen dazu bei, Geschwindigkeit und Qualität während der Implementierungsphase zu erhalten.

KI/ML-Entwicklung

End-to-end-Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen stellt sicher, dass Modelle nicht nur erstellt, sondern auch effektiv in Produktionsumgebungen eingebunden werden. Dazu gehören:

Datenpipelines: Entwerfen und Bereitstellen skalierbarer Pipelines für Dateneingabe, Reinigung und Transformation, um KI-Modelle zu speisen.
Training: Aufbau und Training von KI-Modellen unter Verwendung relevanter Datensätze und Algorithmen mit Fokus auf Leistung, Genauigkeit und Interpretierbarkeit.
Auswertung: Validierung der Modellleistung anhand geeigneter Metriken und Sicherstellung von Robustheit, Fairness und Generalisierbarkeit in verschiedenen Szenarien.
Integration: Seamlose Einbindung trainierter Modelle in Anwendungen, Systeme oder APIs für Echtzeit- oder Batchverarbeitung.

Cloud Native Entwicklung

End-to-end-Entwicklung stellt sicher, dass Systeme skalierbar, resilient und einfach wartbar sind. Moderne Cloud-Infrastruktur und bewährte Praktiken liefern leistungsstarke Anwendungen. Wichtige Komponenten umfassen:

Webanwendungen: Entwicklung responsiver, benutzerfreundlicher Webinterfaces, die in Echtzeit mit Daten und KI-Modellen interagieren.
APIs: Entwerfen und Implementieren von APIs, um KI-Modelle und Datenleistungen für interne oder externe Nutzer zugänglich zu machen.
Kontainerisierte Microservices: Aufteilen von Systemen in modulare, kontainerisierte Microservices, um Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Flexibilität beim Deployment zu verbessern.

Qualitätssicherung

Qualitätssicherung ist ein entscheidender Bestandteil des Implementierungsprozesses, um sicherzustellen, dass Systeme verlässlich, wartbar und wie erwartet funktionieren. Dazu gehören:

CI/CD: Implementierung von Continuous Integration- und Continuous Deployment-Pipelines, um Testen, Bauen und Bereitstellen von Code-Änderungen zu automatisieren.
Testautomatisierung: Erstellen automatisierter Testsuiten für Einzel-, Integrations- und End-to-End-Tests, um Systemkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Dokumentation: Erstellen klarer, aktueller Dokumentationen für Code, APIs und Systemarchitektur, um zukünftige Entwicklung und Onboarding zu unterstützen.

> Wartung

Zuverlässige und langfristige Unterstützung

Wartung stellt sicher, dass KI-gestützte und datengetriebene Systeme über die Zeit hinweg verlässlich, effizient und an sich verändernde geschäftliche Anforderungen angepasst bleiben. Sie unterstützt die langfristige Stabilität und Skalierbarkeit im Betrieb.

Versionsaktualisierungen

Da sich Technologien weiterentwickeln, müssen Systeme aktualisiert werden, um sicher, leistungsstark und kompatibel zu bleiben. Versionsaktualisierungen stellen sicher, dass Softwarekomponenten, Bibliotheken und Abhängigkeiten aktuell und optimiert sind, um Leistung und Sicherheit zu gewährleisten.

Systemüberwachung

Ermöglicht Echtzeit-Einblicke in den Zustand, die Leistung und die Verfügbarkeit von datengetriebenen Anwendungen. Damit können Abweichungen und Leistungsengpässe frühzeitig erkannt werden und es lassen sich Wartungsmaßnahmen proaktiv durchführen, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Incident Management

Damit werden Systemstörungen schnell und effektiv gelöst durch Ursachenanalyse, Beseitigung des Problems und Nachbearbeitung, um zukünftige Probleme zu verhindern und die Systemrobustheit zu erhöhen.