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Data Science & KI-Beratung
Von Rohdaten zu echten Entscheidungen: Wir bauen die ML-Pipelines, Vorhersagemodelle und KI-Strategien, die Ihre Unternehmensdaten zum Wettbewerbsvorteil machen.
Daten sind Ihr Vorteil, wenn Sie sie nutzen können
Jedes Unternehmen sitzt auf einer Goldmine an Betriebsdaten: Integrationslogs, Prozesskennzahlen, Kundeninteraktionen, Partnertransaktionen. Das meiste davon bleibt ungenutzt.
Das ändern wir. Unser KI-Bereich verbindet Data Science mit der Ingenieursarbeit, die es braucht, um Modelle vom Notebook in den Produktivbetrieb zu bringen. Produktive KI, gekoppelt an messbare Geschäftsergebnisse.
Der Vorsprung durch EAI + KI
Was KONDEVS auszeichnet: Wir verstehen Unternehmensdaten auf Infrastrukturebene. Durch unsere Wurzeln in der Integration wissen wir, wo Daten liegen, wie sie fließen und was sie im Kontext bedeuten. Deshalb sind unsere KI-Lösungen schneller gebaut, genauer und leichter zu warten.
Was wir liefern
KI-Strategie & Roadmap
Wir bewerten Ihre Datenreife, identifizieren Anwendungsfälle mit großer Wirkung und erstellen eine pragmatische Roadmap, die sich an Ihren Geschäftszielen ausrichtet. Kein Hype: klare Prioritäten und messbare Meilensteine.
Machine Learning Engineering
Produktionsreife Modelle für Klassifikation, Prognose, Anomalieerkennung und Empfehlungen. So gebaut, trainiert und bereitgestellt, dass sie erklärbar, wartbar und für reale Daten gerüstet sind.
Generative KI & LLM-Integration
Large Language Models in Ihren Workflows, von intelligenter Dokumentenverarbeitung und automatisiertem Reporting bis zu Dialogschnittstellen, auf Basis von OpenAI, Anthropic und Open-Source-Modellen.
Datenpipelines & Feature Engineering
Robuste Pipelines für Datenaufnahme, Transformation und Features, von Batch-ETL bis zu Echtzeit-Streaming mit Apache Spark und modernen Datenwerkzeugen, damit Ihre Modelle stets saubere, aktuelle Daten erhalten.
MLOps & Modell-Lebenszyklus
CI/CD für Machine Learning. Modellversionierung, automatisiertes Retraining, Performance-Monitoring und Drift-Erkennung halten Ihre Modelle genau und Ihr Team produktiv.
NLP & intelligente Dokumentenverarbeitung
Struktur aus unstrukturiertem Text: Klassifikation, Entitätserkennung, Sentimentanalyse und automatisierte Dokumentenverarbeitung für die Daten, die durch Ihre Integrationsschicht fließen.
Anwendungsfälle
| Anwendungsfall | Was er leistet | Grundlage |
|---|---|---|
| Vorausschauende Wartung | Sagt Systemausfälle voraus, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen, und senkt so Ausfallzeiten und Supportkosten | Telemetrie der Integrationsplattform |
| Prozessintelligenz | Erkennt Engpässe, sagt SLA-Verletzungen voraus und empfiehlt Workflow-Optimierungen in Echtzeit | Machine Learning auf BPM-Daten |
| Intelligente Dokumentenverarbeitung | Automatisiert Datenextraktion und Klassifikation | Unstrukturierte Dokumente in B2B-Integrationsflüssen: Rechnungen, Bestellungen, Compliance-Dokumente |
| Dialog mit Unternehmensdaten | Fachanwender fragen Unternehmensdaten ab, stoßen Workflows an und erhalten Antworten in natürlicher Sprache | LLM-gestützte Schnittstellen zu Unternehmensdaten |
Technologien, die wir einsetzen
- Python
- TensorFlow / PyTorch
- LangChain / LlamaIndex
- Apache Spark
- MLflow / Kubeflow
- Vektordatenbanken
- OpenAI / Anthropic APIs
Häufige Fragen
Was umfasst die Leistung Data Science & KI-Beratung von KONDEVS?
Sie macht aus Unternehmensdaten messbare Geschäftsergebnisse. Sie umfasst KI-Strategie und Roadmap, Machine Learning Engineering, generative KI und LLM-Integration, Datenpipelines und Feature Engineering, MLOps und den Modell-Lebenszyklus sowie NLP und intelligente Dokumentenverarbeitung.
Was unterscheidet die KI-Beratung von KONDEVS?
Die Wurzeln in der Integration: KONDEVS versteht Unternehmensdaten auf Infrastrukturebene (wo Daten liegen, wie sie fließen und was sie im Kontext bedeuten). Dadurch sind KI-Lösungen schneller gebaut, genauer und leichter zu warten.
Für wen ist die KI-Beratung gedacht, und welche Ergebnisse können Unternehmen erwarten?
Für Unternehmen mit wenig genutzten Betriebsdaten wie Integrationslogs, Prozesskennzahlen und Kundeninteraktionen, die produktionsreife KI wollen. Beispiele für Anwendungsfälle sind vorausschauende Wartung, Prozessintelligenz, intelligente Dokumentenverarbeitung und Dialogschnittstellen zu Unternehmensdaten.
Wie beginnt ein KI-Beratungsprojekt?
Mit einer Bewertung Ihrer Datenreife und der Anwendungsfälle mit großer Wirkung. Daraus entsteht eine pragmatische KI-Roadmap mit klaren Prioritäten und messbaren Meilensteinen. Von dort bringen wir die ersten Modelle vom Notebook in den Produktivbetrieb.
Arbeiten Sie mit kommerziellen oder mit Open-Source-Modellen?
Mit beiden. Wir arbeiten mit kommerziellen Modell-APIs wie OpenAI und Anthropic und mit Open-Source-Modellen und entscheiden je nach Anwendungsfall und Datenanforderungen.