KI-Skalierung verstehen durch messbare Ergebnisse
Wir arbeiten seit Jahren mit Unternehmen zusammen, die ihre KI-Infrastruktur ausbauen wollen. Dabei haben wir gelernt, dass Zahlen eine Geschichte erzählen – aber nur, wenn man sie im richtigen Kontext betrachtet.
Die Daten auf dieser Seite stammen aus realen Projekten. Manche laufen seit Monaten, andere entwickeln sich noch. Was zählt, ist der Trend: Unternehmen verbessern schrittweise ihre Prozesse, sobald sie verstehen, wo die KI-Integration tatsächlich Sinn macht.
laufende Projekte mit individuellen Skalierungsansätzen
der Teilnehmer berichten von klareren Implementierungswegen nach sechs Monaten
durchschnittliche Verbesserung der Verarbeitungsgeschwindigkeit bei optimierten Modellen
Warum diese Zahlen wichtig sind
Wir sammeln keine Daten um der Daten willen. Jede Metrik zeigt uns, ob ein bestimmter Ansatz funktioniert oder angepasst werden muss.
Die 47 Projekte? Das sind keine identischen Kopien. Einige fokussieren sich auf Natural Language Processing, andere auf Computer Vision. Die Gemeinsamkeit: Alle Teams arbeiten daran, ihre KI-Systeme schrittweise zu verbessern, ohne alles gleichzeitig umzukrempeln.
Die 89% klingen beeindruckend, aber ehrlich gesagt – am Anfang waren viele unsicher. Nach einem halben Jahr intensiver Arbeit haben die meisten einen klareren Überblick darüber, welche Tools wirklich passen. Das ist der eigentliche Fortschritt.
Und die 3.2-fache Verbesserung? Die kommt nicht über Nacht. Oft braucht es mehrere Iterationen, bis ein Modell so läuft, wie man es braucht. Aber wenn die Grundlagen stimmen, sieht man die Resultate.
Wo unsere Teilnehmer heute stehen
Diese Übersicht zeigt, welche Bereiche für viele Unternehmen zentral wurden. Manche konzentrieren sich auf Effizienz, andere auf neue Anwendungsfelder. Es gibt keinen Standardweg – nur unterschiedliche Prioritäten.
Modelloptimierung
Die meisten starten hier. Bestehende Modelle laufen oft zu langsam oder brauchen zu viele Ressourcen. Durch gezielte Anpassungen – wie Pruning oder Quantisierung – lassen sich Laufzeiten deutlich reduzieren, ohne dass die Genauigkeit leidet.
Infrastruktur-Skalierung
Sobald ein Modell produktionsreif ist, stellt sich die Frage: Wie handhaben wir höhere Lasten? Cloud-basierte Lösungen sind eine Möglichkeit, aber nicht die einzige. Wir schauen uns an, was konkret gebraucht wird – und bauen darauf auf.
Datenqualität verbessern
Ein gutes Modell braucht gute Daten. Klingt offensichtlich, wird aber oft unterschätzt. Viele Projekte stocken, weil die Datenbasis zu chaotisch ist. Wir helfen dabei, Strukturen zu schaffen, die langfristig funktionieren.
Pipeline-Automatisierung
Manuelle Prozesse verlangsamen alles. Wenn jedes Training händisch angestoßen werden muss, dauert Innovation einfach zu lange. Automatisierte Pipelines geben Teams mehr Zeit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: bessere Modelle bauen.
Monitoring und Wartung
Ein Modell ist nie „fertig". Daten ändern sich, Anforderungen auch. Regelmäßiges Monitoring zeigt, wann Anpassungen nötig sind – bevor Probleme entstehen. Das ist weniger glamourös als Entwicklung, aber mindestens genauso wichtig.
