AI-Daten & Modelle

AI-Datenstrategie

Die meisten ins Stocken geratenen KI-Initiativen stocken an den Daten: sie sind nicht zugänglich, ihre Qualität ist unbekannt, oder niemand gibt ihre Nutzung frei. Wir stellen fest, was Sie tatsächlich haben und was zutreffen muss, damit die gewünschten Anwendungsfälle möglich werden.

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Die geschäftliche Herausforderung

Reife wird vorausgesetzt und dann entdeckt

Roadmaps beruhen auf der Annahme, dass die Daten existieren, zugänglich und gut genug sind. Geprüft wird diese Annahme erstmals während der Umsetzung, dem denkbar teuersten Zeitpunkt. Die üblichen Befunde gleichen sich: keine klare Verantwortung, eine Qualität, die niemand gemessen hat, ein Zugang, der eine Entscheidung verlangt, die niemand treffen will, und keine geklärte Rechtsgrundlage für die beabsichtigte Nutzung.

Was wir tun

Reife je Anwendungsfall bewerten, nicht pauschal

Datenreife ist nur im Verhältnis zu einem Zweck aussagekräftig, daher bewerten wir sie an den konkreten Anwendungsfällen, die Sie erwägen. Für jeden stellen wir fest, wo die Daten liegen, wem sie gehören, in welchem Zustand sie sind, was der Zugang verlangt und ob die beabsichtigte Nutzung rechtmäßig ist. Wo Wissen unstrukturiert vorliegt, entwerfen wir die Abruf- und Wissensarchitektur, die es nutzbar macht. Das Ergebnis trennt, was jetzt verfügbar ist, von dem, was zuerst Arbeit braucht, und ordnet diese Arbeit.

AI-Datenstrategie

Leistungsumfang

AI Data Readiness
Enterprise Knowledge Architecture
Data Governance for AI
Vector Search Strategy
Data Quality Strategy
Knowledge Management Strategy

Typische Anwendungsfälle

Prüfen, ob die Daten eine KI-Roadmap tragen, bevor sie verbindlich wird.
Verantwortung und Qualitätsbasis für die Daten festlegen, von denen eine erste Initiative abhängt.
Die Wissensarchitektur hinter einem Unternehmensassistenten entwerfen.
Klären, warum eine vielversprechende Initiative beim Datenzugang stecken geblieben ist.

Unser Vorgehen

Auditieren

Feststellen, welche Daten existieren, wem sie gehören und in welchem Zustand sie sind.
Pipeline

Ingestion, Transformation und Qualitätsprüfungen bauen, von denen die Modelle abhängen.
Benchmarken

Ansätze an Ihren Daten vergleichen, nicht an einem öffentlichen Leaderboard.
Bereitstellen

Hinter stabiler Schnittstelle deployen, mit Versionierung, Monitoring und Rollback-Pfad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sicherheit & Governance

Datenherkunft wird durchgängig erfasst, sodass jederzeit beantwortbar ist, woher ein Wert stammt und welche Modellversion eine Ausgabe erzeugt hat. Personenbezogene Daten werden minimiert, klassifiziert und nach expliziter Richtlinie aufbewahrt. Trainings- und Evaluationssets werden gemeinsam mit dem Code versioniert.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Bewertet an der Umsetzung, nicht im Abstrakten

Datenstrategie im luftleeren Raum erzeugt ein Reifegradmodell. An konkreten Anwendungsfällen bewertet, von Menschen, die die Systeme bauen, erzeugt sie eine Reihenfolge, nach der Sie handeln können, und eine ehrliche Aussage darüber, welche Ambitionen derzeit nicht erreichbar sind. Die zweite Hälfte spart das Geld.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Brauchen wir zuerst ein Data Warehouse?

Häufig nicht. Viele KI-Anwendungsfälle lesen aus operativen Systemen und unstrukturierten Inhalten statt aus einem Warehouse. Ein Warehouse-Programm als Voraussetzung kann KI-Arbeit unnötig um Jahre verzögern.

Wie gut muss die Datenqualität sein?

Gut genug für den konkreten Anwendungsfall, was eine deutlich niedrigere Hürde ist als allgemein gut. Wir bewerten am Zweck statt an einem abstrakten Standard, und Qualitätsarbeit wird auf das zugeschnitten, was der Anwendungsfall verlangt.

Und personenbezogene Daten?

Rechtsgrundlage, Datenminimierung und Aufbewahrung werden je Anwendungsfall als Teil der Reifebewertung geprüft, nicht im Nachhinein. Ein Anwendungsfall ohne Rechtsgrundlage ist kein später zu lösendes Datenproblem, sondern einer, den man umgestalten oder fallen lassen muss.

Wie lange dauert eine Bewertung?

Vier bis acht Wochen, je nachdem, wie viele Anwendungsfälle und Systeme im Umfang liegen. Die Beschränkung ist meist der Zugang zu den Datenverantwortlichen, nicht die Analysezeit.

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