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Software & Architektur
Architektur, Integration, Testing und MLOps für KI-Systeme, die im Alltag halten: aus der Praxis eigener KI-Produkte.
Software & Architektur
KI-Testing und Qualitätssicherung: KI-Systeme systematisch testen, validieren und überwachen
KI-Systeme verhalten sich nicht deterministisch – klassische Tests reichen nicht. So verbinden Sie Datenprüfung, Modellmetriken, Bias-Tests, LLM-Evaluierung, unabhängige Validierung und Monitoring zu einer durchgängigen Qualitätssicherung.
Software & Architektur
KI im Betrieb: MLOps, Monitoring und Retraining – der Leitfaden
Der Leitfaden für KI im Betrieb: wie Sie mit MLOps, Monitoring auf vier Ebenen, Retraining-Triggern und klaren Rollen KI-Systeme über Jahre stabil, nachvollziehbar und wirtschaftlich betreiben.
Software & Architektur
KI: Make or Buy? Der strategische Leitfaden für IT-Entscheider
KI selbst entwickeln oder kaufen? Mit einem Scoring-Modell aus fünf Dimensionen treffen Sie die Make-or-Buy-Entscheidung strukturiert – inklusive Hybrid-Ansatz und Praxisbeispielen.
Software & Architektur
KI-Systemintegration: KI in ERP, Legacy-Systeme und bestehende IT einbinden – interoperabel und ohne Lock-in
KI entfaltet erst Wirkung, wenn sie in ERP, CRM und Altsysteme eingebunden ist und mehrere KI-Dienste sauber zusammenarbeiten. Integrationsmuster, Schnittstellen-Regeln, offene Standards und ein Fahrplan gegen Vendor-Lock-in.
Software & Architektur
KI-Architektur im Unternehmen: Schichten, Muster und Plattform für KI-Anwendungen
Software- und Plattformarchitektur für KI-Anwendungen: Schichten und Kernkomponenten, bewährte Muster wie RAG und Agenten, die Integration in bestehende Systeme, Kaufen oder Bauen und ein Vorgehen, das mit dem ersten Use Case startet.
Software & Architektur
KI-Prototyp entwickeln: Vom Experiment über den Proof of Concept zum MVP
Vom Ideen-Backlog zum produktionsreifen MVP: wie Sie KI-Ideen bewerten, in vier- bis achtwöchigen Experimenten prüfen, einen Prototyp bauen und ihn mit klaren Go-/No-Go-Kriterien in den Betrieb bringen – mit Lehren aus eigenen KI-Produkten.
Software & Architektur
Legacy-.NET-Migration: Von .NET Framework zu .NET 10 – Schritt für Schritt
Praxisleitfaden für die Migration von .NET Framework 4.x zu modernem .NET. Bewertung, Planung, Umsetzung und häufige Fallstricke.
Nächster Schritt
Lassen Sie uns bauen, was bei Ihnen arbeitet.
30 Minuten, kostenlos und unverbindlich. Sie erfahren, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Hebel hat – und wie schnell er sich umsetzen lässt.
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