Transparenz im KI-Betrieb
Monitoring, Drift-Erkennung, Logging, Incidents — was nicht messbar ist, lässt sich nicht betreiben.
Ausgangslage
KI-Systeme fallen selten aus. Sie werden schlechter — langsam und unauffällig. Drift, also der schleichende Qualitätsverlust eines Modells, zeigt sich in klassischen Monitoring-Werten nicht. Wer produktive KI betreibt, braucht deshalb Messgrößen für die Qualität der Ausgabe, nicht nur für Verfügbarkeit und Auslastung.
Consulting-Pakete
Gestufte Beratungsleistungen — jede Phase ist einzeln buchbar und endet mit einem dokumentierten Ergebnis.
- Phase 0 – Einführungs- und Orientierungsworkshop
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Begriffe, Marktüberblick und technisches Grundverständnis. Der Workshop findet vor Ort oder online statt. Ergebnis: die Präsentationsunterlagen als PDF.
- Phase 1 – Anforderungsanalyse
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Wir nehmen die Ausgangslage auf, betrachten die Bestandsumgebung und halten die Rahmenparameter für die Zielarchitektur fest. Ergebnis: eine Dokumentation der Anforderungen als Input für das Design.
Leistungen im Überblick
- Monitoring für Modell- und Plattformmetriken
- Drift-Erkennung und Qualitätsmessung
- Logging und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
- Kosten- und Verbrauchstransparenz
- Anbindung an bestehende Incident-Prozesse
Managed Services
Auswertung und Alarmierung über unser Customer Service Center.
Verwandte Building Blocks
| Betrieb | Platform | AI Security
Der Einstieg: Use-Case- und Foundation-Check
Ein gemeinsamer Termin, in dem wir zwei Fragen klären: Wo stehen Ihre KI-Initiativen — Exploration, Plattformaufbau, Skalierung oder Optimierung? Und was fehlt bis zum produktiven Betrieb? Ergebnis ist eine dokumentierte Einschätzung, keine Präsentation.
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