Data Engineering für KI: die Pipeline, von der der Use Case abhängt
Mit Data Engineering für KI verbinden wir die Systeme und bauen die Pipeline, von der ein KI-Use-Case abhängt, oft zuerst nur lesend. Die meisten festgefahrenen KI-Projekte sind in Wahrheit Datenprojekte.
85%weniger Bestandsabweichungen bei einem Lebensmittelgroßhändler
Wann Sie mit Data Engineering für KI starten sollten
Diese Leistung passt, wenn sich Ihre Lage so anhört.
- Die Daten, die wir brauchen, liegen in drei Systemen, die nicht miteinander sprechen.
- Unser KI-Pilot ist an den Daten gescheitert, nicht am Modell.
- Die IT lässt nichts ins ERP schreiben.
Was Data Engineering für KI bei uns umfasst
- Die Systeme, die der Use Case braucht, verbunden
- Die Datenpipeline, von der der Use Case abhängt
- Zuerst nur lesende Verbindungen, damit Ihre laufenden Systeme unberührt bleiben
So läuft es ab
- 1
Beschreiben Sie die teure Arbeit
Den Workflow, der zu viel kostet, die Entscheidung, die zu lange dauert, oder die Lücke im Produkt, die KI aus Ihrer Sicht schließen kann.
- 2
Wir prüfen, ob KI die Antwort ist
Manchmal ist sie es nicht, und eine Integration oder eine geänderte Arbeitsweise hilft mehr. Diese Antwort bekommen Sie vor jedem Angebot.
- 3
Daten und Rahmenbedingungen prüfen
Verfügbarkeit, Qualität, Berechtigungen und Schnittstellen, geprüft, bevor irgendetwas geplant oder bepreist wird.
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Den ersten Use Case richtig bauen
Ein System im Produktivbetrieb, mit der Evaluation und der menschlichen Freigabe, die es verlässlich machen.
Formen der Zusammenarbeit
Fast immer zuerst Discovery. Was danach kommt, hängt davon ab, ob Sie ein klar definiertes System kaufen, Engineering-Kapazität in Ihrem Team brauchen oder jemanden, der ein System dauerhaft verantwortet.
- Discovery, dann Leistungsbeschreibung
- Passend für: Ein klar definiertes System mit einem Scope, der sich festschreiben lässt
- So funktioniert es: Bezahlte Potenzial- und Machbarkeitsanalyse, danach eine Leistungsbeschreibung für die Entwicklung
- Engineers im Team
- Passend für: Use Cases, die erst im laufenden Betrieb gefunden werden müssen
- So funktioniert es: Forward Deployed AI Engineers zum Monatssatz, in Ihrem Team
Fallstudien
Daten verbunden und genutzt: eine Kühlketten-Plattform im Live-Betrieb, eine gemeinsame Sicht über 12 Unternehmen und eine nur lesende Datenschicht, entworfen in einer bezifferten Roadmap.
85% Weniger BestandsabweichungenEin deutscher Lebensmitteldistributor kämpfte in seinen Kühlhäusern mit Verderb und Bestandsfehlern. Unser Echtzeit-Dashboard senkte den Verderb um 34 % und die Abweichungen um 85 %.Food Distributor, Deutschland- 64 % weniger manueller ArbeitsaufwandEin deutsches Single Family Office steuert 12 Unternehmen mit einem sehr kleinen Team. Ein gemeinsames Betriebssystem macht es bereit zum Wachsen, mit 64 % weniger manueller Arbeit.Single Family Office (SFO), Deutschland
- 4,19 Mio. € modellierter Gesamtwert der RoadmapEine deutsche Projektsteuerung im Bau wollte Zeit bei manueller Arbeit sparen. Wir haben mehr als 300 Prozessschritte erfasst und daraus eine entscheidungsreife Roadmap über 4,19 Mio. € gemacht.Beratung für Projektsteuerung im Bau (Mittelstand, Tier 2), Deutschland
Was unsere Kunden sagen
„Das Projektmanagement von Intelvision ist durchweg zuverlässig und professionell.“
Christopher WeindlCEO, ING+
„Sie haben unsere geschäftlichen Anforderungen klar priorisiert und das Budget eingehalten. Das war für uns viel wert.“
Pavlo PotichnyiCEO, Swiss Scholar
„Intelvision brachte fundiertes technisches Know-how mit und hat eine wirksame Softwarearchitektur entworfen.“
Kyle McLoughlinKunde, Dublin
„Intelvision hat uns ein komplettes Team gestellt, das schnell und ohne Verzögerung in das Projekt eingestiegen ist.“
Andrew DenysovKunde, Pennsylvania
Weitere Leistungen zur KI-Implementierung
KI-Implementierung im ÜberblickKI-Potenzial und Business Case
Wir erfassen die Arbeit so, wie sie tatsächlich gemacht wird, finden heraus, wo sich Kosten, Verzögerungen oder Fehler häufen, und beziffern, was eine Änderung wert ist.Forward Deployed AI Engineers
Senior-KI-Engineers arbeiten in Ihrem Team, finden wertvolle Use Cases im echten Betrieb und liefern funktionierende Systeme zusammen mit den Menschen, die sie nutzen werden.Private KI
KI auf Ihren eigenen Servern oder in einer Private Cloud unter Ihrer Kontrolle, damit Dokumente, Verträge und Kundendaten Ihre Umgebung nie verlassen.Workflow-Automatisierung und Agents
Ein operativer Workflow, durchgängig automatisiert. Wo Geld gezählt oder Compliance dokumentiert wird, bleibt die Logik explizit, und ein Mensch gibt frei.Interne Copilots
Ein Assistent für ein Team und eine Aufgabe: eine Antwort entwerfen, einen Dokumentenbestand befragen, eine wiederkehrende Arbeit vorbereiten.RAG und Wissenssysteme
Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten, Verträgen, Tickets oder Datensätzen, mit Quellenangabe und mit Berechtigungen, die schon beim Abruf greifen.KI-Funktionen im Produkt
KI in einem Produkt, das Sie bereits verkaufen: das Feature, die Evaluation, ein Budget für Kosten und Latenz und ein Fallback, wenn das Modell falsch liegt.KI in der Softwareentwicklung
KI in Ihrem eigenen Entwicklungsprozess: wo sie messbar hilft, wo sie unbemerkt Review-Zeit kostet und welche Tests und Standards sie vorher braucht.
Sprechen Sie mit uns über Data Engineering für KI
Der langsame, teure oder fehleranfällige Teil Ihres Betriebs. Wir sagen Ihnen, ob KI daran etwas ändert, was es dafür braucht und was wir belegen können und was nicht.
Ihr Ansprechpartner
Yurii Kotula
CEO und Engineering-Leiter
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