KIinProduktion.NichtalsPilot.
Prognosen werden bis zu 26 % genauer, Dokumentenprozesse bis zu 98 % automatisiert. Wir liefern KI-Systeme, die intern verstanden, aktiv überwacht und im Tagesgeschäft verlässlich genutzt werden.
KI-Realität · Status quo
KI scheitert selten an Technologie.
Drei Kennzahlen zeigen, was Pilot und produktive KI trennt.
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der KI-Projekte gehen in produktiven Betrieb
Weniger als ein Drittel aller gestarteten KI-Projekte in Unternehmen gelangt jemals in den produktiven Betrieb. Der häufigste Grund ist nicht schlechte Technologie: sondern fehlende Datenbasis, unklar definierte Prozesse und ein nicht geplanter Übergang vom Piloten zur Produktion.
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der KI-Zeit geht für Datenaufbereitung verloren
Data Scientists und KI-Entwickler verbringen bis zu 80 % ihrer Projektzeit mit Datenaufbereitung, -bereinigung und -validierung: nicht mit Modellentwicklung. Ohne saubere Datenplattform als Grundlage ist KI-Entwicklung ineffizient und fehleranfällig.
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höherer ROI mit klar definiertem Use Case
Unternehmen, die KI-Projekte mit klar definiertem Geschäftsproblem, messbarem Erfolgskriterium und eingeplanter Produktionsreife starten, erzielen einen 3,5-fach höheren Return on Investment als Unternehmen, die technologiegetrieben starten.
Die Realität: und was möglich wäre
Typisches KI-Projekt ohne Struktur → Mit einem strukturierten KI-Ansatz
Ohne Struktur → Pilot bleibt Pilot. Mit Struktur → KI in Produktion.
Typisches KI-Projekt ohne Struktur
Ambitionierter Pilot mit beeindruckenden Demo-Ergebnissen: danach nichts, was dauerhaft in Betrieb gegangen ist. Das Budget wurde verbraucht, der Nutzen ist nicht messbar.
KI-Modell läuft in einer Jupyter-Notebook-Umgebung. Niemand im Unternehmen versteht es, niemand kann es warten: der externe Dienstleister bleibt dauerhaft notwendig.
Datenqualität wurde als Problem erst im Projekt erkannt, nicht vorher. Das Modell lernt die falschen Muster oder bricht im produktiven Betrieb ein.
Mit einem strukturierten KI-Ansatz
Klare Identifikation der zwei bis drei Prozesse mit dem größten KI-Hebel: bevor Budget in Entwicklung fließt. Nur Projekte mit realistischem Produktionspfad werden gestartet.
Produktiv deploytes System mit Monitoring, Fehlerbehandlung und vollständiger Dokumentation. Ihr Team versteht das Modell, kann es überwachen und bei Bedarf re-trainieren.
Datenbasis-Assessment am Anfang jedes Projekts: nicht als Nachgedanke. Wenn die Datenbasis nicht ausreicht, wird das adressiert, bevor Entwicklungsbudget fließt.
Was KI-Systeme im produktiven Betrieb tatsächlich leisten
Nicht Technologiebegeisterung: sondern messbare Verbesserungen in realen Prozessen, die täglich genutzt werden.
Was sich operativ verändert
Projekte, die von Beginn an Produktionsreife, Datenbasis und Übergabe mitdenken, kommen in Produktion: die anderen bleiben im Pilot.
ML-Modelle auf sauberer Datenbasis liefern messbar bessere Prognosen: und ersetzen Bauchgefühl durch datenbasierte Steuerung.
NLP-Modelle übernehmen repetitive Klassifikationsaufgaben: vollständig dokumentiert und intern kontrollierbar.
Ergebnisse variieren je nach Ausgangslage. Alle Angaben aus abgeschlossenen, anonymisierten Projekten.
KI-Projekte, die produktiv gehen
+3×Projekte, die von Beginn an Produktionsreife, Datenbasis und Übergabe mitdenken, kommen in Produktion: die anderen bleiben im Pilot.
Prognosegenauigkeit (Nachfrageplanung)
+26 %ML-Modelle auf sauberer Datenbasis liefern messbar bessere Prognosen: und ersetzen Bauchgefühl durch datenbasierte Steuerung.
Manuell klassifizierte Dokumente pro Monat
−98 %NLP-Modelle übernehmen repetitive Klassifikationsaufgaben: vollständig dokumentiert und intern kontrollierbar.
Unser Ansatz: ADET-Methodik
Von der Use-Case-Bewertung zum produktiv laufenden KI-System
Prozesse & Datenbasis bewerten
Welcher Prozess hat den größten KI-Hebel: und ist die Datenbasis ausreichend? Wenn nicht, sagen wir das, bevor Entwicklungsbudget fließt.
Unser Ansatz: ADET-Methodik
Von der Use-Case-Bewertung zum produktiv laufenden KI-System
Prozesse & Datenbasis bewerten
Welcher Prozess hat den größten KI-Hebel: und ist die Datenbasis ausreichend? Wenn nicht, sagen wir das, bevor Entwicklungsbudget fließt.
Architektur & Methode für den Use Case
Wir wählen die geeignete Methode für den Use Case: ML, Deep Learning, NLP oder LLM: nicht was gerade im Trend liegt. Monitoring, Fehlerbehandlung und Produktionspfad werden von Beginn an mitgeplant.
Modell, Integration, Produktionsreife
Entwicklung in Inkrementen, die von Beginn an produktionsnah gebaut sind: dokumentierter Code, robuste Fehlerbehandlung, Monitoring und Integration in die vorhandene Systemlandschaft.
Wissen, Kontrolle, Weiterentwicklungsfähigkeit
Vollständige Dokumentation, Schulung der relevanten Personen, strukturierter Übergabeprozess. Ihr Team betreibt und überwacht das System eigenständig: ohne dauerhaften externen Dienstleister.
„Das Muster, das ich in KI-Projekten am häufigsten sehe, ist immer dasselbe: ein beeindruckender Pilot, Standing Ovations nach dem Demo: und sechs Monate später ist niemand mehr involviert und das Modell läuft nicht produktiv. Der Grund ist fast nie die Technologie. Es ist die Tatsache, dass der Übergang vom Piloten in den Betrieb nie geplant wurde. Monitoring, Retraining, interne Verantwortlichkeit, Dokumentation: das entsteht nicht von selbst. Das muss von Beginn an eingeplant sein."
Dominik Wörz
Gründer, alpLytics · Wien
Was Sie konkret erhalten
Konkrete Liefergegenstände
Typische Projekt-Ergebnisse
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der Projekte gehen in produktiven Betrieb
bis – %
Reduktion manueller Klassifikationsaufgaben
+– %
höhere Prognosegenauigkeit (Ø)
Tools & Technologien
Bewährte Technologien
Hover für Details · Wir arbeiten toolagnostisch.
100 % Open Source
Keine Lizenzkosten, kein Vendor Lock-in
DSGVO-konform
Alle Tools laufen auf EU-Servern
Toolagnostisch
Das beste Tool für Ihr Problem — nicht mit Provision getrieben
bewährte Tools
in 1 Kategorien
Technologie-Rail
PostgreSQL
StorageRobuste Open-Source Datenbank als Grundlage für Feature Stores und ML-Dateninfrastruktur
Typischer Einsatz
Robuste Open-Source Datenbank als Grundlage für Feature Stores und ML-Dateninfrastruktur
Warum gewählt
Ausgewählt für Stabilität, Wartbarkeit und Team-Fit.
Stack-Fit
Zentrale Datenbasis und Performance
Warum alpLytics
Was uns von typischen KI-Projekten unterscheidet
Kein Pilot ohne Produktionspfad. Kein Modell ohne Dokumentation. Keine Übergabe ohne internes Verständnis.
Prozess vor Modell
Immer, ausnahmslos
Kein KI-Projekt startet bei alpLytics ohne strukturierte Bewertung des Prozesses und der Datenbasis. Wenn die Voraussetzungen fehlen, sagen wir das: bevor Entwicklungsbudget fließt.
Produktionsreife als Standard
Kein Pilot ohne Produktionspfad
Monitoring, Fehlerbehandlung, Dokumentation und Integration sind kein Nachgedanke: sie sind Teil des ursprünglichen Projekts. Der Übergang vom Piloten zur Produktion ist bei uns eingeplant, nicht improvisiert.
Datensouveränität & offene Architekturen
Kein Vendor Lock-in in Ihre KI-Infrastruktur
Wir empfehlen Architekturen, die Ihnen gehören: lokal betreibbar, vollständig dokumentiert, ohne wachsende API-Gebühren. Kein Interesse an Cloud-Bindung.
Für wen ist das?
Typische Profile
Wir priorisieren die Rollen, bei denen KI in realen Prozessen den größten messbaren Hebel hat.
Geschäftsführer
Typisches Profil
Mittelstand, 50–500 MA
KI-Fit wird im Erstgespräch in 30 Minuten geklärt.
CTO
Typisches Profil
Technologiegetriebenes Unternehmen
KI-Fit wird im Erstgespräch in 30 Minuten geklärt.
Head of Operations
Typisches Profil
Mittelstand mit repetitiven Prozessen
KI-Fit wird im Erstgespräch in 30 Minuten geklärt.
Mittelstand, 50–500 MA
KI ist strategisch wichtig: aber bisherige Projekte sind nie über den Pilot hinausgekommen. Unklarer ROI, unklar welcher Prozess der richtige Einstiegspunkt wäre.
Technologiegetriebenes Unternehmen
Intern wird KI entwickelt, aber die Modelle laufen nicht stabil in Produktion. Monitoring, Retraining und Dokumentation fehlen. Jedes Modell ist ein Black-Box-System.
Mittelstand mit repetitiven Prozessen
Repetitive Aufgaben: Dokumentklassifikation, Nachfrageplanung, Anomalieerkennung: werden heute manuell erledigt. Klar, dass KI helfen könnte. Unklar, wie der Einstieg gelingt.
Häufige Fragen
Was Kunden meistens fragen
Nächster Schritt
In 30 Minuten wissen Sie, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Unterschied macht.
Kostenloses Erstgespräch: wir analysieren Ihre Ausgangssituation und zeigen, welcher Prozess der sinnvollste KI-Einstiegspunkt ist. Kein Technologie-Pitch.
Kein automatisches Nachfassen · Kein Newsletter · Nur ein ehrliches Gespräch