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Viele Unternehmen wollen KI produktiv einsetzen – doch ohne MLOps bleiben viele Modelle im Prototypenstatus. Viele investieren viel in Daten, in Trainings, in Infrastruktur. Aber ohne MLOps werden Modelle selten produktiv. Was fehlt, ist ein stabiles Fundament: Standardisierte Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und die passende Architektur. Genau hier kommt MLOps ins Spiel.
„OHNE MLOPS BLEIBT KI EIN TEURES EXPERIMENT.“ Tobias Piecha, Senior Head of Analytics Engineering
Unternehmen, die MLOps konsequent und strukturiert einsetzen, profitieren gleich mehrfach:
MLOps zahlt sich aus – und macht den Unterschied zwischen einem erfolgreichen Piloten und nachhaltigem KI-Einsatz.
MLOps (Machine Learning Operations) umfasst alle Prozesse und Werkzeuge, die den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen stabil, sicher und skalierbar machen. Von der Entwicklung über Deployment, CI/CD und Monitoring bis hin zum kontinuierlichen Retraining.
Was DevOps für Software ist, ist MLOps für KI. Nur mit dieser Struktur werden ML-Modelle im Unternehmen wirklich wirksam.
1. Produktiv statt experimentell: Schnellerer Rollout und nutzbare Ergebnisse 2. Automatisierung statt Handarbeit: CI/CD, Monitoring und Retraining 3. Skalierbarkeit statt Einzellösung: Mehr Use Cases mit weniger Aufwand 4. Governance & Compliance: Versionierung, Nachvollziehbarkeit, Kontrolle 5. Stabilität & Performance: Modelle bleiben aktuell und performant
Kurz: MLOps verwandelt KI von einem Innovationsprojekt in ein belastbares, wirtschaftliches System – das sich rechnet.
Die Anforderungen sind verschieden, aber das Ziel ist dasselbe: KI soll im Alltag zuverlässig funktionieren. MLOps hilft Unternehmen dabei, ihre Use Cases vom Experiment in die Realität zu bringen – skalierbar, effizient und stabil.
Typische Szenarien:
Wir unterstützen MLOps-Unternehmen branchenübergreifend – von der Architektur bis zum produktiven Betrieb.
Trainings, Tooling, Beratung – Wir begleiten dich ganzheitlich auf dem Weg zu produktivem KI-Einsatz:
- Strategie & Roadmap: Wir analysieren deinen Reifegrad und entwerfen ein Zielbild, das zu deinem Setup passt. - Tool-Auswahl & -Integration: Wir helfen bei der Auswahl geeigneter Plattformen, Tools und Services – von Open Source bis Azure. - CI/CD & Deployment: Automatisierte Deploymentprozesse für ML-Modelle - Monitoring & Retraining: Performance sichern, Risiken minimieren - Enablement & Training: Wir machen dein Team fit für MLOps – mit praxisnahen Formaten und auf eure Rollen abgestimmt.
Unser Vorgehen ist modular, iterativ und auf dein Setup abgestimmt. Wir starten bewusst schlank, z. B. mit einem MVP oder einem klar umrissenen Use Case – und schaffen so schnell erste Erfolge. Gemeinsam mit deinem Team entwickeln wir eine skalierbare Zielarchitektur, priorisieren sinnvolle Schritte und etablieren genau die MLOps-Praktiken, die zu deinem Unternehmen passen.
- Discover: Wir schauen uns nicht nur dein Modell an – wir betrachten das gesamte Setup: Datenquellen, Zielsysteme und bisherige Abläufe. Gemeinsam identifizieren wir, was fehlt, damit deine KI-Lösung wirklich produktiv werden kann.
- Design: Auf Basis deiner Ziele entwickeln wir ein realistisches Zielbild mit klarer Architektur, skalierbarer Struktur und durchdachter Governance. Du bekommst ein Vorgehen, das praktikabel ist und zu deiner Organisation passt.
- Implement: Wir setzen gemeinsam mit deinem Team ein tragfähiges KI-System auf – Schritt für Schritt. Dabei denken wir den gesamten Lifecycle mit: vom Deployment über Monitoring bis zum Retraining. Und: Wir bauen Know-how direkt bei dir im Team auf.
Mehr als 600.000 Transaktionen täglich. Stabilisiert, skaliert, international ausgerollt.
Ein Unternehmen aus dem Maschinenbau wollte seine KI-Lösung zur Zahlungszuordnung produktiv betreiben – weltweit. Doch hohe Fehlerraten und aufwändige manuelle Korrekturen verhinderten den Rollout.
Unsere Lösung: Ein skalierbarer MLOps-Prozess mit Monitoring, Retraining und klaren Verantwortlichkeiten.
Ergebnis: Eine Zuordnungsgenauigkeit von 96 %, deutlich geringere Kosten und ein KI-System, das heute in allen Regionen stabil läuft – und echten Business Impact liefert.
Wir wissen, worauf es ankommt – weil wir MLOps in ganz unterschiedlichen Umgebungen erfolgreich umgesetzt haben. Für internationale DAX-Konzerne genauso wie für mittelständische Unternehmen.
Was uns auszeichnet:
- Erfahrung mit unterschiedlichsten MLOps-Projekten – von klassischer ML-Pipeline bis zu generativen KI-Systemen - Ganzheitlicher Ansatz: Tiefe Expertise in Data Science und Machine Learning ebenso wie in Data Operations und Data DevOps - Technologie- und herstellerunabhängig: Wir passen uns deiner IT-Landschaft an – nicht umgekehrt - Branchenübergreifende Erfahrung: Ob Industrie, Handel, Energie oder Finance – wir verstehen deine Sprache - Beratung, die wirkt: Strategisch denkend, praktisch handelnd, partnerschaftlich auf Augenhöhe
Du willst KI produktiv einsetzen? Dann lass uns gemeinsam den Rahmen dafür schaffen – skalierbar, sicher und mit Business Impact.
Hallo, ich bin Tobias. Senior Head of Analytics Engineering. Mein Ziel: Mit der Verbindung von Data Engineering und KI neue Mehrwerte schaffen.
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