KI & Maschinelles Lernen
ML in Produktion unter ISO 42001 — vom Notebook zum SLA
Wir bringen ML-Projekte über den Prototyp hinaus: maßgeschneiderte Modelle, MLOps-Pipelines, ISO-42001-konforme Governance, Audit-Trail, On-Prem- oder Cloud-Deployment. Case: Naranja X — +30 % Kreditzusagen mit nicht-traditionellen Daten.
Die Ära der angewandten KI
Warum Jetzt
Vom Experiment zu Enterprise-Systemen
KI hat die F&E-Labore verlassen und ist in operative Systeme im produktiven Einsatz übergegangen. Die Unternehmen, die gewinnen, sind jene, die Disziplin aufgebaut haben — data pipelines, model lifecycle, audit trails, governance — nicht jene, die noch Notebooks in Demos zeigen. Der ROI liegt in der operativen Ebene, nicht im Proof-of-Concept.
Governance ist die neue Procurement-Anforderung
ISO 42001 (Dec 2023) hat Regulatoren, Auditoren und Vorständen einen gemeinsamen Rahmen für KI-Governance gegeben. Der EU AI Act tritt in Wellen bis 2026 in Kraft. Enterprise-Kunden fragen heute 'Wie steuern Sie Ihre KI?' bevor sie unterschreiben — und die Antwort 'gar nicht' kostet den Deal.
Der First-Mover-Vorteil potenziert sich schnell
KI-Fähigkeit ist ein Flywheel — je mehr Entscheidungen Sie instrumentieren, desto mehr Daten sammeln Sie, desto besser wird Ihr nächstes Modell. Unternehmen, die vor 12 months gestartet sind, trainieren bereits mit privaten Daten, die ihre Wettbewerber nicht haben. Der Abstand wächst monatlich.
Kompetenzen
Was wir entwickeln
Natürliche Sprachverarbeitung
Individuelle NLP-Modelle und LLM-Integrationen für Dokumentenverarbeitung, Chatbots, Sentimentanalyse und Wissensextraktion in großem Maßstab. Wir führen Fine-Tuning von Transformer-Architekturen mit Ihren Domänendaten durch, um eine Genauigkeit zu erzielen, die generische Modelle nicht erreichen können. Unsere NLP-Pipelines verarbeiten mehrere Sprachen und integrieren sich in Ihre bestehenden Content-Management- und CRM-Systeme.
Computer Vision
Bilderkennung, Objekterkennung und visuelle Inspektionssysteme für Fertigung, Gesundheitswesen und Sicherheitsanwendungen. Wir bauen End-to-End-Computer-Vision-Pipelines — von Datenannotation und -augmentierung über Modelltraining bis hin zum Edge-Deployment auf Geräten wie NVIDIA Jetson und Coral TPUs. Unsere Systeme erreichen produktionsreife Genauigkeit mit optimierten Inferenzzeiten unter 100ms.
Predictive Analytics
Machine-Learning-Modelle für Nachfrageprognose, Risikobewertung, Abwanderungsvorhersage und Empfehlungssysteme, maßgeschneidert für Ihre Daten. Wir kombinieren traditionelle statistische Methoden mit Deep-Learning-Ansätzen, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren. Jedes Modell enthält Erklärbarkeits-Dashboards, damit Geschäftsverantwortliche die Prognosen verstehen und ihnen vertrauen können.
MLOps & Integration
End-to-End-ML-Pipelines mit Monitoring, Nachtraining und nahtloser Integration in Ihre bestehende Infrastruktur und Workflows. Wir implementieren automatisierte Datenvalidierung, Modellversionierung mit MLflow, Drift-Erkennung und geplante Nachtrainings-Trigger. Unsere MLOps-Setups laufen auf Kubernetes mit GPU-Orchestrierung und stellen sicher, dass Ihre Modelle genau bleiben, wenn sich Datenverteilungen im Laufe der Zeit verändern.
Verantwortungsvolle KI & Modell-Governance
Bias-Erkennung, Erklärbarkeit, Monitoring und Modellversionierung, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Systeme fair, transparent und auditierbar sind. Wir implementieren SHAP/LIME-Erklärbarkeitslayer, Fairness-Metriken für geschützte Attribute und automatisierte Model Cards, die Trainingsdaten, Leistungs-Benchmarks und bekannte Einschränkungen dokumentieren. Jedes bereitgestellte Modell umfasst Versionskontrolle und Rollback-Fähigkeiten.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fallstudien
Empresa de energía y utilities (bajo NDA)
Agentische Transformation in Energie & Versorgung: Wie OrchestAI die KI-Governance in allen Geschäftsbereichen vereinheitlichte
Wie ein Energie- und Versorgungsunternehmen — unter NDA — OrchestAI einsetzte, um den Multi-LLM-Zugang in Verwaltung, HR, Betrieb, Nachfrageüberwachung und Kundenservice zu steuern, Shadow-AI zu beenden und eine lückenlose Audit-Kette gemäß regulatorischen Anforderungen aufzubauen.
Multi-LLM
Orchestrierte Modelle
End-to-end
Audit-Kette
Xcapit Labs
Xcapit Privacy: Machine Learning Ohne Ihre Daten zu Sehen
Wie Xcapit Labs eine Plattform entwickelt hat, die kollaboratives Machine Learning auf vollständig verschlüsselten Daten mittels Fully Homomorphic Encryption (FHE) ermöglicht, sodass Organisationen gemeinsam KI-Modelle trainieren können, ohne jemals ihre sensiblen Informationen preiszugeben.
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Production AI pattern
From models to operational decisions
A reusable pattern for AI systems: data pipelines, model evaluation, MLOps, monitoring, compliance, and user-facing workflows that survive production.
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