Rated 4.97/5 from over 50 reviews

AI/ML-Workflows

End-to-End-Entwicklung und Automatisierung von AI/ML-Workflows

AI ist kein Modell. AI ist ein System aus Workflows.

Viele AI-Projekte scheitern, weil:

Viele AI-Projekte scheitern, weil:

Datenpipelines instabil sind
Trainingsprozesse nicht reproduzierbar sind
Modelle nicht sauber integriert werden
Monitoring fehlt
Automatisierung nicht skaliert

H-Studio entwickelt produktive AI/ML-Workflows — von Rohdaten bis zur stabilen Inferenz im Betrieb.

Was AI/ML-Workflows wirklich bedeuten

Ein AI/ML-Workflow ist ein Produktionssystem, kein Experiment. Er umfasst:

Datenerfassung & Validierung
Feature Engineering
Modelltraining & Versionierung
Qualitätssicherung
Deployment & Inferenz
Monitoring & Retraining
Automatisierung

Alles ist nachvollziehbar, steuerbar und wartbar.

Unser Ansatz

1.

Datenpipelines & Feature Engineering

Wir bauen zuverlässige Datenfundamente:

ETL-Pipelines
strukturierte & unstrukturierte Daten
Feature-Transformationen
Batch- & Echtzeitverarbeitung
Datenqualitätskontrollen

Ohne stabile Daten kann AI nicht skalieren.

2.

Modelltraining & Reproduzierbarkeit

Wir implementieren:

versionierte Trainingspipelines
Experiment-Tracking
reproduzierbare Ergebnisse
business-relevante Metriken
automatisierte Retraining-Trigger

Keine manuellen Notebooks. Keine versteckte Logik.

3.

Deployment & Inferenz

Wir entwickeln Produktions-Inferenz:

API-basierte Modelle
skalierbare Inferenzdienste
sichere Rollouts
Performance-Optimierung
Rollback-sichere Deployments

Modelle verhalten sich wie echte Services, nicht wie Scripts.

4.

Monitoring & Stabilität

Wir sichern langfristige Stabilität:

Daten- & Modelldrift
Performance-Überwachung
Alerts & Reports
automatisiertes Retraining
Anomalie-Erkennung

AI-Systeme degradieren still — wir verhindern das.

5.

Automatisierung & Integration

Wir verbinden alles zu einem System:

Workflow-Orchestrierung
CI/CD für ML
Integration in bestehende Systeme
Governance & Zugriffskontrolle
sichere Zugriffe

AI wird Teil Ihrer Operations — kein Nebenprojekt.

Typische Anwendungsfälle

Lead-Scoring
Prognosen & Forecasting
Churn-Vorhersage
Betrugserkennung
Personalisierung
Prozessautomatisierung
intelligente Automatisierung

Für wen

Unternehmen, die AI von Prototyp zu Produktion bringen
Teams mit bestehenden Daten, aber ohne stabile ML-Workflows
Produkte, die kontinuierliche Modellverbesserung erfordern
Enterprise-Unternehmen, die AI in Kernsysteme integrieren

Einstieg

Empfohlen: AI/ML Workflow Review.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen AI/ML-Workflows und nur einem Modell bauen?

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.

Wie lange dauert es, einen AI/ML-Workflow zu bauen?

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.

Können Sie mit unseren bestehenden Systemen integrieren?

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.

Behandeln Sie Modell-Monitoring und Retraining?

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.

Was ist mit DSGVO-Konformität für AI-Workflows?

Ja — wir bauen Workflows von Anfang an mit DSGVO-Konformität: EU-basierte Infrastruktur, Datenminimierung, sichere Speicherung und transparente Verarbeitung. Alle Modelle laufen auf EU-Servern mit ordnungsgemäßen Datenkontrollen.

Wir bieten AI/ML-Workflow-Entwicklung und Automatisierungs-Services für Unternehmen in ganz Deutschland. Unser Berliner Team spezialisiert sich auf Datenpipelines, Modelltraining, Deployment, Monitoring, Drift-Erkennung und End-to-End-AI/ML-Automatisierung für Produktionssysteme.

AI/ML-Workflows – End-to-End AI-Automatisierung | H-Studio