Künstliche Intelligenz und Daten
Vom Prototyp in den produktiven Betrieb. Wir bauen Datenplattform, Modelle und das Regelwerk daneben in der Reihenfolge, in der sie tragen — und übergeben einen Anwendungsfall, der ohne uns weiterläuft.
Worum es geht
Der Prototyp überzeugt in der Demo und scheitert danach an der Datenlage: Stammdaten liegen in ERP, CRM und Dateiablagen unterschiedlich gepflegt nebeneinander. Wir bauen zuerst diese Grundlage und die Regeln, wer welche Auswertung sehen darf, und bringen den Anwendungsfall danach in den Betrieb — mit einer verantwortlichen Person je Modell.
Das heißt in der Praxis: Wir beginnen nicht beim Modell, sondern bei der Frage, welche Entscheidung künftig anders getroffen werden soll. Daraus ergibt sich, welche Daten gebraucht werden, in welcher Güte sie vorliegen müssen und welcher Aufwand zwischen heutigem Stand und produktivem Betrieb liegt. Diese Rechnung legen wir offen, bevor gebaut wird.
Ein Anwendungsfall gilt für uns erst dann als abgeschlossen, wenn er ohne uns weiterläuft: mit Überwachung, mit einem benannten Zuständigen auf Ihrer Seite und mit einer Dokumentation, die ein anderes Team weiterführen kann.
Vier Phasen, ein Weg
Derselbe Weg wie in jedem unserer Felder — hier auf Daten und Modelle übersetzt. Dieselben Personen begleiten ihn von der ersten Aufnahme bis in den laufenden Betrieb.
Verstehen
Wir beginnen bei der Entscheidung, die künftig anders getroffen werden soll, und arbeiten uns von dort zurück zu den Daten. Dazu gehören ein Blick in die Quellsysteme, eine Stichprobe auf Vollständigkeit und Dubletten und das Gespräch mit den Personen, die die Felder heute pflegen.
Entwerfen
Zielbild der Datenplattform, Wahl des Modellansatzes und das Regelwerk daneben: Zugriff, Aufbewahrung, zulässige Trainingsdaten. Wir sagen an dieser Stelle auch, welcher Anwendungsfall mit einer klaren Regel günstiger gelöst ist als mit einem Modell.
Umsetzen
Aufbau der Datenstrecken, Training und Bewertung gegen die vereinbarte Messgröße, Auslieferung über eine wiederholbare Pipeline. Geprüft wird an Fällen aus Ihrem Haus — nicht an einem Standarddatensatz, der alles bestanden hätte.
Betreiben
Ein Modell altert, weil die Wirklichkeit sich ändert. Wir überwachen Datendrift und nachlassende Trefferquote, trainieren nach festem Takt nach und benennen je Modell eine verantwortliche Person auf unserer Seite.
Womit wir arbeiten
Wir setzen keine Plattform voraus. Die Wahl folgt dem, was bei Ihnen bereits läuft, welche Lizenzen vorhanden sind und wer den Betrieb später trägt.
Erzählen Sie uns von Ihrer Lage
Wir verstehen die Situation, bevor wir eine Lösung vorschlagen. Ein erstes Gespräch kostet nichts und dauert selten länger als 30 Minuten.
