AI/ML-Workflows
End-to-End-Entwicklung und Automatisierung von AI/ML-Workflows
In produktiven Umgebungen ist KI nicht nur ein Modell, sondern ein Workflow.
Viele KI-Initiativen scheitern in der Praxis, weil:
Viele KI-Initiativen scheitern in der Praxis, weil:
H-Studio entwickelt produktive AI/ML-Workflows — von Rohdaten bis zur stabilen Inferenz im Betrieb — mit Fokus auf Zuverlässigkeit und langfristigen Betrieb entwickelt.
Was AI/ML-Workflows wirklich bedeuten
Ein AI/ML-Workflow ist ein Produktionssystem, kein Experiment. Er umfasst:
Die Workflows sind auf Wiederholbarkeit, Beobachtbarkeit und Kontrolle ausgelegt.
Unser Ansatz
Datenpipelines & Feature Engineering
Wir bauen zuverlässige Datenfundamente:
Stabile Datenpipelines sind eine Voraussetzung für skalierbare KI-Systeme.
Modelltraining & Reproduzierbarkeit
Wir implementieren:
Trainingslogik wird in versionierten Pipelines statt in ad-hoc-Notebooks umgesetzt.
Deployment & Inferenz
Wir entwickeln Produktions-Inferenz:
Modelle werden als serviceorientierte Komponenten betrieben.
Monitoring & Stabilität
Wir sichern langfristige Stabilität:
AI-Systeme können still degradieren — Monitoring- und Retraining-Mechanismen zur frühzeitigen Erkennung.
Automatisierung & Integration
Wir verbinden alles zu einem System:
AI wird Teil Ihrer Operations — kein Nebenprojekt.
Typische Anwendungsfälle
Für wen
Passende AI & Automation Services
FAQ
Ein Modell zu bauen ist nur ein Schritt. AI/ML-Workflows umfassen das gesamte System: Datenpipelines, Trainingsautomatisierung, Deployment-Infrastruktur, Monitoring und Retraining. Workflows stellen sicher, dass Modelle zuverlässig in Produktion laufen, nicht nur in Notebooks.
Ein grundlegender Workflow (Datenpipeline + Training + Deployment) dauert typischerweise 4-8 Wochen. Ein vollständiger Produktions-Workflow mit Monitoring, Automatisierung und Integration kann 8-16 Wochen dauern, abhängig von Komplexität und Datenvolumen.
Ja — wir integrieren AI/ML-Workflows mit CRMs (HubSpot, Pipedrive), ERPs, Analytics-Plattformen und internen Tools. Wir entwerfen Workflows, die zu Ihrer bestehenden Infrastruktur passen, nicht sie ersetzen.
Ja — wir implementieren Monitoring für Daten-Drift, Modell-Performance und Anomalien. Wir richten automatisierte Retraining-Trigger und Workflows ein, um Modelle über die Zeit genau zu halten.
Ja — wir entwickeln AI/ML-Workflows an DSGVO-Anforderungen ausgerichtet, einschließlich EU-basierter Infrastruktur, Datenminimierung und kontrollierter Verarbeitung. Alle Modelle laufen auf EU-Servern mit ordnungsgemäßen Datenkontrollen.
AI/ML-Workflow-Entwicklung für Unternehmen mit produktiven AI-Systemen. Wir unterstützen Organisationen bei Datenpipelines, Modell-Deployment und AI-Automatisierung unter Berücksichtigung der jeweiligen technischen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Alle Leistungen erfolgen projektbezogen und ohne pauschale Erfolgszusagen.
AI/ML-Workflows sind technische Systeme zur Unterstützung datenbasierter Prozesse. Modellergebnisse sind probabilistisch und abhängig von Datenqualität, Annahmen und Konfiguration. Sie stellen keine Garantien dar.