KI-Skalierung für Enterprise-weiten Einsatz
Erfolgreiche Piloten sind erst der Anfang. Wir begleiten die Skalierung Ihrer KI-Lösungen mit robuster Architektur, klarer Governance und einem strukturierten Rollout-Plan.
Warum scheitern KI-Skalierungen?
Vom erfolgreichen Pilot zum Enterprise-Rollout - der schwierigste Schritt in der KI-Journey.
Pilot-Architektur
Die schnelle Pilot-Lösung skaliert nicht - technische Schulden rächen sich bei 100x Last.
Governance-Vakuum
Wer darf was? Ohne klare Rollen und Richtlinien entsteht KI-Wildwuchs.
Kostenexplosion
API-Kosten, Compute, Lizenzen - ohne Kostenkontrolle wird Skalierung zum Budgetkiller.
Change Management fehlt
Was im Pilot mit 5 Early Adopters funktioniert, scheitert bei 500 skeptischen Nutzern.
Unser Skalierungsansatz
Strukturierte Skalierung mit robuster Architektur und klarer Governance.
Enterprise-Architektur
Refactoring der Pilot-Lösung für Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit.
EntwicklungMLOps-Pipeline
CI/CD für KI-Modelle: Automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring.
MLOpsSkalierungs-Fakten
Typische Skalierungs-Szenarien
Von der Abteilungslösung zum unternehmensweiten Standard.
Enterprise-Chatbot
Vom IT-Helpdesk-Bot zur unternehmensweiten Wissensplattform für alle Abteilungen.
Dokumenten-KI Rollout
Von einer Abteilung auf alle Standorte und Dokumententypen ausweiten.
KI-Plattform Aufbau
Zentrale KI-Infrastruktur für Self-Service KI-Entwicklung durch Fachabteilungen.
Multi-Use-Case Expansion
Erfolgreiche KI-Lösung auf weitere Use Cases und Geschäftsbereiche übertragen.
Skalierungs-Prozess
Vom Pilot zur Enterprise-Plattform in 4 Phasen.
Assessment
Analyse der Pilot-Architektur, Identifikation von Skalierungshürden und Governance-Lücken.
Architektur & Governance
Design der skalierbaren Architektur, MLOps-Pipeline und Governance-Framework.
Implementierung
Umbau der Infrastruktur, Aufbau der Plattform und erste Rollout-Welle.
Rollout & Optimierung
Phasenweiser Enterprise-Rollout mit kontinuierlichem Monitoring und Optimierung.
Vorteile strukturierter KI-Skalierung
Maximieren Sie den Wert Ihrer KI-Investitionen.
Wertmaximierung
10x mehr Wert durch unternehmensweite Nutzung vs. isolierte Piloten.
Kosteneffizienz
Skaleneffekte bei Infrastruktur, Lizenzen und Betrieb durch Konsolidierung.
Governance & Compliance
Einheitliche Standards für Datenschutz, Sicherheit und Qualität.
Schnellere Innovation
Wiederverwendbare Komponenten beschleunigen neue Use Cases.
Breitere Adoption
Self-Service-Zugang ermöglicht KI-Nutzung für alle Mitarbeiter.
Zentrales Monitoring
Überblick über alle KI-Initiativen, Kosten und Performance.
Häufige Fragen zur KI-Skalierung
Voraussetzungen: 1) Erfolgreicher Pilot mit nachgewiesenem Business Value, 2) Stabile Performance über mehrere Wochen, 3) Positive Nutzerakzeptanz, 4) Klare Definition der Zielgruppe für Skalierung, 5) Budget und Ressourcen für Enterprise-Umbau. Ohne diese Punkte ist Skalierung verfrüht.
Typische Investitionen: Architektur-Umbau: 50.000-200.000 EUR. MLOps-Pipeline: 30.000-100.000 EUR. Governance-Framework: 20.000-50.000 EUR. Change Management & Rollout: 30.000-100.000 EUR. Gesamtinvestition für Enterprise-Skalierung: 150.000-500.000 EUR je nach Komplexität. ROI typisch 3-5x binnen 2 Jahren.
Typische Zeitrahmen: Assessment & Planung: 4-6 Wochen. Architektur-Umbau: 8-16 Wochen. Erste Rollout-Welle: 4-8 Wochen. Enterprise-weiter Rollout: 3-12 Monate (phasenweise). Gesamtdauer von Pilot bis Enterprise: 6-18 Monate je nach Umfang.
MLOps (Machine Learning Operations) ist DevOps für KI. Es umfasst: 1) Automatisiertes Training und Testen von Modellen, 2) Versionierung von Daten, Code und Modellen, 3) Automatisiertes Deployment (CI/CD), 4) Monitoring für Performance und Drift. Ohne MLOps ist Enterprise-Betrieb von KI nicht wartbar.
Kostenkontrolle durch: 1) Architektur-Review vor Skalierung (nicht Pilot-Code skalieren), 2) Cost-Monitoring mit Budgetwarnungen, 3) Caching und Batching von API-Calls, 4) Tiered Deployment (nicht alles auf Premium-Infrastruktur), 5) Reserved Instances statt On-Demand, 6) Regelmäßige Kosten-Reviews.
Ab 3-5 KI-Use-Cases lohnt sich eine zentrale Plattform: 1) Wiederverwendbare Komponenten (Embeddings, Vektorstores), 2) Zentrale Governance und Monitoring, 3) Skaleneffekte bei Infrastruktur, 4) Self-Service für Fachabteilungen. Für 1-2 Use Cases ist eine dezentrale Lösung oft effizienter.
Kernelemente: 1) Rollen & Verantwortlichkeiten (KI-Owner, Data Steward, etc.), 2) Freigabeprozesse für neue Use Cases, 3) Qualitätsstandards für Modelle und Daten, 4) Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien, 5) Monitoring- und Audit-Anforderungen, 6) Incident-Response-Prozesse.
KI unternehmensweit ausrollen
Maximieren Sie den Wert Ihrer KI-Investitionen durch erfolgreiche Skalierung.