KI, die im Geschäftsprozess funktioniert.

Ein klar abgegrenzter Use Case lässt sich häufig innerhalb von 4 bis 6 Wochen produktiv umsetzen. Datenqualität, Prozessintegration, Security und Governance beeinflussen den Zeitrahmen.

Ein erster produktiver Use Case liegt je nach Datenlage, Integrationstiefe und Betriebsmodell typischerweise im unteren bis mittleren fünfstelligen Bereich. Nach einem ersten Gespräch erhaltet ihr einen klar definierten Scope mit transparentem Angebot.

Die Wahl richtet sich nach dem Problem. Vorhersagen auf strukturierten Daten passen häufig zu klassischem ML. Wissenszugriff und Sprachverarbeitung sprechen für GenAI und RAG. Mehrstufige Aufgaben mit Tool-Nutzung können für Agentic AI geeignet sein.

Ja. Wir können bestehende Modelle, Trainingsprozesse und Serving-Strecken bewerten und in MLflow- und Databricks-basierte Workflows überführen.

Zugriff, Datenherkunft, Modellversionen, Nutzung und Verantwortlichkeiten werden nachvollziehbar dokumentiert. Guardrails, Freigaben und Monitoring richten wir passend zum Risiko des Use Cases aus.

Ja. Wir prüfen Datenzugriff, Governance, Deployment, Serving und Monitoring und integrieren den Use Case in das bestehende Setup.

Ja. Euer Team kann den Betrieb nach der Übergabe übernehmen oder die Lösung an unsere MLOps-, LLMOps- oder Databricks-Operations-Services übergeben.

Das hängt vom Ansatz ab. ML Engineering für Vorhersagen, Scoring oder Forecasting setzt ausreichend historische, strukturierte Daten in belastbarer Qualität voraus. GenAI und RAG brauchen vor allem zugängliche, gepflegte Dokumente und Unternehmensdaten mit klarer Berechtigungslogik. Wir starten beim Geschäftsproblem und prüfen Datenlage, Qualität und Zugriff, bevor wir die technische Lösung festlegen. Fehlende Grundlagen benennen wir offen.