Praxisnahe KI-Implementierungen für Entwicklungs- und Betriebsteams mit Fokus auf nachweisbare Kennzahlen.
Unterstützung beim Einstieg und technische Beratung
In einem Pilotprojekt automatisierte ein Team die Ticket-Klassifikation; die manuelle Vorarbeit sank um 28 % innerhalb von 8 Wochen. Support-Antwortzeit wurde dokumentiert und lag bei bis zu 53 Minuten in Stoßzeiten.
Ein Entwicklungsteam reduzierte die Zeit bis zur Auslieferung neuer Funktionen um rund 30 % durch automatisierte Tests und modellgestützte Validierung in der CI-Pipeline.
Durch gezielte Metriken und Monitoring verringerte sich die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) in einem Projekt um 15 %, dokumentiert über mehrere Releases.
Konkrete Bausteine für technische Teams
Trennung von Modell, Daten und Schnittstellen zur einfachen Skalierung und Wiederverwendung in mehreren Projekten.
Definition von Zielgrößen vor dem Rollout: Durchlaufzeit, Automatisierungsgrad und beobachtbare Fehlerreduktion.
Standardisierte APIs und Zugangskontrollen für zuverlässigen Betrieb in bestehenden Systemlandschaften.
MLOps-Workflows mit Monitoring, Testing und klaren Eskalationspfaden für routinemäßigen Betrieb.
Konkrete Ergebnisse aus frühen Einsätzen
| Entwicklung |
✦
Zerihash
|
Produkt | Betrieb |
|---|---|---|---|
| Modulare Architektur | ✓ | ✗ | ✗ |
| Messbare KPIs | +148% | 3–6% | 8–20% |
| Sichere Integration | ✓ | ✗ | ~ |
| Betriebsbereitschaft | ✓ | ✗ | ~ |
| CI/CD-Integration und automatisierte Tests. Code- und Modell-Reviews mit Metriken. | ✓ | ~ | ✗ |
| Validierung von Hypothesen mit A/B-Experimenten. KPI-getriebene Priorisierung. | 0% | 1–3% | 0.5–2% |
CI/CD-Integration und automatisierte Tests. Code- und Modell-Reviews mit Metriken.
Validierung von Hypothesen mit A/B-Experimenten. KPI-getriebene Priorisierung.
Monitoring, SLAs und Eskalationspfade. Betriebsautomatisierung und Rollback-Strategien.
Wir liefern wiederholbare Prozesse: modulare Architektur, klare API-Schnittstellen und MLOps-Standards. Der Fokus liegt auf messbaren Veränderungen in KPIs wie Durchlaufzeit, Fehlerquote und Release-Frequenz ohne unrealistische Versprechen.
Unterstützung beim Einstieg und technische Beratung
Wo technologische Hebel sichtbar werden
Technologie-Teams im Fokus
Automatisierte Code-Reviews, Testdaten-Generierung und CI-Integration reduzieren manuelle Schritte und verkürzen Time-to-Merge.
A/B-Tests, experimentelle Modelle und datengetriebene Metriken unterstützen priorisierte Entscheidungen und messbare Produktverbesserungen.
Monitoring, Rollback-Strategien und klare SLAs sorgen für kontrollierten Betrieb und geringere Ausfallzeiten.
In einem Pilotprojekt automatisierte ein Team die Ticket-Klassifikation; die manuelle Vorarbeit sank um 28 % innerhalb von 8 Wochen. Support-Antwortzeit wurde dokumentiert und lag bei bis zu 53 Minuten in Stoßzeiten.
Mehr lesen →Ein Entwicklungsteam reduzierte die Zeit bis zur Auslieferung neuer Funktionen um rund 30 % durch automatisierte Tests und modellgestützte Validierung in der CI-Pipeline.
Mehr lesen →Durch gezielte Metriken und Monitoring verringerte sich die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) in einem Projekt um 15 %, dokumentiert über mehrere Releases.
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