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KI-Anwendungen und Modelle kontrolliert betreiben

GSWE unterstützt den Übergang von KI-Prototypen in einen beherrschbaren Anwendungsbetrieb. Wir verbinden Modellanbindung, Qualitätsprüfungen, Monitoring und Releaseprozesse mit Ihrer bestehenden Software.

KI-Anwendungen betreiben

Eine produktive KI-Anwendung braucht erkennbare Qualitätsabweichungen und einen geregelten Umgang mit Ausfällen. GSWE verbindet feste Prüffälle mit Beobachtung und Releasefreigabe. So erhält jeder Modellwechsel eine nachvollziehbare Entscheidung und einen vorbereiteten Rückfallweg.

Fallstudien

Zentrale Metadatenplattform für Verlage
GRÜN ItexZentrale Metadatenplattform für Verlage

Metadatenplattform für Verlage: Stabilisierung, Betrieb und Weiterentwicklung in komplexer Integrationslandschaft.

Entwicklung einer Webanwendung im Berliner Parlament
Abgeordnetenhaus BerlinEntwicklung einer Webanwendung im Berliner Parlament

Fallstudie zu Betrieb, Sicherheit und Weiterentwicklung einer Webanwendung im öffentlichen Sektor.

Kompetenzen

Lösungen

AI-Governance-Plattform für KI-BetriebAI-Governance-Plattform für KI-Betrieb
AI-Governance-Plattform für KI-BetriebAI Governance

Plattform für KI-Betrieb und operativen KI Betrieb mit nachvollziehbarer Governance produktiver KI-Systeme.

DevOps Infrastruktur für SoftwarebereitstellungDevOps Infrastruktur für Softwarebereitstellung
DevOps Infrastruktur für SoftwarebereitstellungDevOps Infrastruktur

Infrastruktur für automatisierte Softwarebereitstellung, stabile Deployments und belastbare DevOps-Prozesse.

Betriebsplattform für Anwendungen und SystemeBetriebsplattform für Anwendungen und Systeme
Betriebsplattform für Anwendungen und SystemeBetriebsplattform

Zentrale Plattform für den stabilen Betrieb, die Überwachung und die technische Steuerung von Anwendungen und Systemen.

Knowledge Retrieval Platform für WissenszugriffKnowledge Retrieval Platform für Wissenszugriff
Knowledge Retrieval Platform für WissenszugriffKnowledge Platform

Plattform für Wissenszugriff, Retrieval und kontextbezogene Nutzung verteilter Informationsquellen in Anwendungen und Prozessen.

Leistungen

KI Systeme betreiben und Verfügbarkeit absichernKI Systeme betreiben und Verfügbarkeit absichern
KI Systeme betreiben und Verfügbarkeit absichernKI Systeme betreiben

KI Systeme betreiben und Verfügbarkeit absichern, um Laufzeitverhalten, Skalierung und Stabilität kontrolliert zu beherrschen.

KI Anwendungen betreiben und Stabilität sicherstellenKI Anwendungen betreiben und Stabilität sicherstellen
KI Anwendungen betreiben und Stabilität sicherstellenKI Anwendungen betreiben

KI Anwendungen betreiben und Stabilität sicherstellen, um Nutzung, Logik und Modelle zuverlässig zusammenzuführen.

KI Entwicklungsumgebungen betreiben und stabilisierenKI Entwicklungsumgebungen betreiben und stabilisieren
KI Entwicklungsumgebungen betreiben und stabilisierenKI Toolchains betreiben

KI Entwicklungsumgebungen betreiben und stabilisieren, um Entwicklung, Training und Deployment reproduzierbar zu machen.

KI Einsatz planen und Anwendung bewertenKI Einsatz planen und Anwendung bewerten
KI Einsatz planen und Anwendung bewertenKI Einsatz planen

KI Einsatz planen und Anwendungen bewerten, um sinnvolle Use Cases, Datenvoraussetzungen und realistische Integrationspfade strukturiert zu identifizieren.

Fachartikel

Datenarchitektur für skalierbare KI SystemeDatenarchitektur für skalierbare KI Systeme
Datenarchitektur für skalierbare KI Systeme

Saubere Datenarchitektur ist die Grundlage für KI, Automatisierung und skalierbare Systeme.

KI-Modelle betreiben: Qualität und ÄnderungenKI-Modelle betreiben: Qualität und Änderungen
KI-Modelle betreiben: Qualität und Änderungen

KI-Modelle zuverlässig betreiben: Anforderungen an Modellwechsel, Qualitätskontrolle und die Einbindung in bestehende Anwendungen.

Backend Architektur für KI AnwendungenBackend Architektur für KI Anwendungen
Backend Architektur für KI Anwendungen

Wie Backend-Architekturen für KI-Anwendungen aufgebaut werden, um Skalierung, Datenverarbeitung und Integration zu ermöglichen.

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Datenpipeline Architektur für KI Systeme

Wie Datenpipelines für KI-Systeme aufgebaut werden, um stabile, skalierbare und performante Verarbeitung zu ermöglichen.

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Ein überzeugendes Einzelbeispiel ersetzt keine wiederholbare Qualitätsprüfung.

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Lesen, vorbereiten und ausführen brauchen unterschiedliche technische Rechte.

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Neue Modelle können Antwortverhalten, Werkzeugaufrufe und Fehlerfälle verändern.

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