Was ist eine AI Architecture?
Eine AI Architecture beschreibt den technischen Aufbau und die organisatorischen Rahmenbedingungen, die notwendig sind, um Künstliche Intelligenz systematisch, skalierbar und sicher im Unternehmen zu betreiben.
Ziel ist es, AI Projekte effizient umzusetzen und deren Ergebnisse verlässlich in Geschäftsprozesse zu überführen.
Infrastruktur und Datenintegration
Modellmanagement und -bereitstellung (MLOps)
Compute-Umgebungen (On-Prem, Cloud, Hybrid)
Governance, Sicherheit und Zugriffsrechte
Tools und Plattformen zur Entwicklung, Überwachung und Versionierung
Ohne stabile Architektur bleibt AI eine lose Aneinanderreihung von Prototypen – nicht produktionsreif, nicht skalierbar und nicht nachhaltig.
Effizienz und Wiederverwendbarkeit
Eine gute Architektur verhindert, dass jedes Projekt bei null beginnt.
Schnellerer Time-to-Value
KI-Projekte kommen schneller in die Fläche und liefern Mehrwert.
Governance und Sicherheit
Erfüllung regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, EU AI Act) durch klare Standards.
Standardisierte Abläufe (MLOps)
Versionierung, Testing, Deployment und Monitoring nach DevOps-Prinzipien.
Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten, inkl. Pipelines, ETL-Prozesse, Data Lakes oder Warehouses.
Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) sowie Tools für Feature Engineering, Training, Tuning.
CI/CD für ML-Modelle, inklusive Containerisierung (Docker, Kubernetes), Monitoring, Drift-Erkennung, automatisches Retraining.
Rechtemanagement, Audit-Trails, Modelltransparenz, Bias-Kontrolle und Fairness-Monitoring.
Heterogene Tools, Datenformate und Schnittstellen erfordern klare Struktur und Standards.
Ohne MLOps geraten Modellupdates, Performance-Checks und Monitoring ins Stocken.
Architektur allein reicht nicht – auch Rollen, Skills und Verantwortlichkeiten müssen definiert sein.
Sensible Daten und automatisierte Entscheidungen müssen geschützt und nachvollziehbar sein.
Wir entwerfen und realisieren eine AI Architecture, die zu Ihrer IT-Landschaft und Ihren strategischen Zielen passt
AI-Reifegradanalyse & Zielbildentwicklung
Gemeinsame Entwicklung einer langfristigen Architekturvision und konkreten Roadmap.
Technologieberatung & Tool-Auswahl
Bewertung passender Plattformen, Frameworks und Infrastruktur (Cloud, On-Prem, Hybrid).
Implementierung & Integration
Aufbau von Data Pipelines, Modellablagen, ML-Workflows und MLOps-Prozessen.
Skalierung & Governance
Etablierung eines sicheren, kontrollierbaren und skalierbaren Betriebsmodells für KI.
Zahlreiche namhafte Unternehmen vertrauen bereits auf unsere Expertise – von mittelständischen Betrieben bis hin zu DAX-notierten Konzernen. In unseren Kundenprojekten verstehen wir uns nicht nur als Dienstleister, sondern als Sparringspartner und Ideengeber. Unsere Projektansätze sind daher zukunftsorientiert, nachhaltig und stets auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten.
Lassen Sie uns gemeinsam starten!
Wir begleiten Sie mit vielfältigen und maßgeschneiderten Lösungen auf dem Weg zur data driven company.
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo Sie mit Ihrer Organisation stehen und wie wir sie bestmöglich unterstützen können
