Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Der Weg in die Zukunft beginnt mit einer maßgeschneiderten Data Journey, begleitet von evia und innovativen Lösungen im Bereich der Datenstrategie.

Unsere Kompetenz im Bereich Künstliche Intelligenz

KI ist in aller Munde – doch wie wendet man es an?

Ist der Bereich Data Analytics erstmal aufgebaut, steht der KI und Machine Learning nichts mehr im Weg! Dabei möchten wir als evia unterstützen und gleich von Beginn an den Weg in Richtung KI ebnen und mitgestalten. Ob Neustart mit der Identifikation von Prozessen und Ideen für eine mögliche KI-Anwendung oder bereits vorhandene Ideen und Prozesse, die umgesetzt werden können – wir gestalten jeden Weg mit unserem Kunden gemeinsam und begleiten ihn bis zur Implementierung und MLOps.

Mehr Informationen zu Data Analytics

An diesem Punkt starten wir direkt in den Bereich KI und Machine Learning. Hierfür wird die Datenbereitstellung genutzt, die in den vorherigen Prozessschritten im Bereich Data Analytics aufgebaut wurde. Unabhängig davon, an welchem Punkt das Unternehmen aktuell steht – der Weg kann flexibel an jedem Prozessschritt beginnen, sei es bei Data Analytics oder bei KI & Machine Learning.

Es ist nicht ganz klar, wo der Einstiegspunkt liegt oder ob bereits die richtigen Ideen für den Einsatz von KI vorhanden sind? Kein Problem – genau das wird mit unserem Workshop adressiert. Dabei werden Ideen und Prozesse analysiert und bewertet, um den größten Hebel im Unternehmen zu identifizieren. So lernen wir das Unternehmen kennen und das Unternehmen uns – und es kann entschieden werden, wie der Weg weitergeht.

Unser Vorgehen in KI-Projekten umfasst mehrere Prozessschritte und Services, die wir dank unserer Expertise anbieten und gemeinsam umsetzen. Hier stellen wir unseren Ablauf vor:

Unser Projektablauf und Vorgehensweise mit unseren KI-Experten

Strukturierter Prozess für innovative KI-Lösungen – von der Idee bis zur Umsetzung mit fundierter Expertise.

Im Rahmen unseres 1-tägigen-Workshops für erfolgreiche KI-Projekte steht die Identifikation des größten Hebels für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Fokus. Gemeinsam werden die relevanten Geschäftsbereiche und Prozesse analysiert, um jene herauszufiltern, die durch den Einsatz von KI den höchsten Nutzen bieten. Während des Workshops werden außerdem erste Ideen und Anwendungsfälle erarbeitet und bewertet. Dies ermöglicht eine fundierte Einschätzung der potenziellen Einsatzgebiete von KI. Durch die enge Zusammenarbeit zwischen den evia-Experten und den Mitwirkenden wird sichergestellt, dass nicht nur technologische, sondern auch wirtschaftliche und strategische Gesichtspunkte in die Bewertung einfließen. So entsteht ein erster Fahrplan für den effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen.

Ein Team hält einen Workshop und diskutiert über KI-Projekte.

01. Workshop

Gemeinsam mit den Experten von evia wird das passende Modell für den jeweiligen Anwendungsfall ausgewählt. Abhängig von den Daten und der Problemstellung stehen verschiedene Modelltypen zur Verfügung:

Large Language Models eignen sich für Aufgaben im Bereich der Textverarbeitung und Sprachverarbeitung, wie z. B. Natural Language Processing.
Künstliche Neuronale Netze & Deep Learning kommen bei datenintensiven Anwendungen wie Bild- oder Spracherkennung zum Einsatz.
Klassifikationsmodelle wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM) und K-Nearest Neighbors (KNN) sind ideal für Vorhersagen und das Einordnen von Daten in Klassen.
Clustering-Modelle wie K-Means dienen der Gruppierung von Daten basierend auf Ähnlichkeiten.
Reinforcement Learning wird bei Entscheidungsfindungen genutzt, bei denen ein Modell durch Feedback stetig optimiert wird.

Durch die fundierte Auswahl wird sichergestellt, dass die beste Lösung mit dem richtigen Modell für die jeweilige Aufgabe implementiert wird.

Grafische Darstellung eines neuronalen Netzwerks mit leuchtenden Knoten zur Veranschaulichung der Modellauswahl bei KI-Projekten.

02. Auswahl eines geeigneten Modells

Steht das Modell fest, wird das passende Framework zur Implementierung des Modells ausgewählt, um eine optimale technische Grundlage zu schaffen. Abhängig von den Anforderungen des Projekts stehen verschiedene Frameworks zur Verfügung, darunter:

Cloud-basierte Lösungen mit Azure, AWS und Google Cloud für skalierbare Infrastrukturen.
Open Source Python Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, PyTorch, NLTK, Scikit-learn für maschinelles Lernen und tiefergehende Modellanpassungen.

Nachdem das Framework festgelegt wurde, beginnt die Implementierung des Modelltrainings. Dabei wird das Modell auf die vorhandenen Daten angepasst, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Iterativ werden die Hyperparameter immer weiter getunt, um die Leistung zu optimieren. Jede Iteration wird mit einer Evaluation abgeschlossen, die sicherstellt, dass das Modell die erwarteten Ergebnisse liefert. Nach erfolgreichem Training des Modells, kann dessen Nutzung implementiert werden, sodass es in der Praxis einsatzbereit ist. Durch die Auswahl eines geeigneten Frameworks und die sorgfältige Anpassung des Modells kann eine effiziente und leistungsstarke Lösung realisiert werden.

Mann vor einem Computerbildschirm, der ein Cloud-Symbol mit Datenverbindungen darstellt, als Symbol für das Framework und Training bei KI-Projekten.

03. Implementierung mit geeignetem Framework

Im Schritt der technischen Umsetzung werden die Backend- (BE) und Frontend- (FE) Komponenten implementiert, um eine nahtlose Funktionalität des Modells zu gewährleisten. Die Integration in die bestehende Systemlandschaft stellt sicher, dass das Modell problemlos in die vorhandene Infrastruktur eingebunden wird und mit den bestehenden IT-Systemen und Datenquellen zusammenarbeitet. Mithilfe von DevOps-Prozessen wird eine kontinuierliche Bereitstellung und Verbesserung des Systems ermöglicht, wodurch schnelle Anpassungen und Updates realisiert werden können. Für die langfristige Betreuung und Optimierung der Lösung gibt es mehr Informationen auf den Managed Services.

Mann organisiert Post-its auf einem Kanban-Board mit den Spalten ‚To Do‘, ‚In Progress‘, ‚Testing‘ und ‚Done‘ als Symbol für die Umsetzung von KI-Projekten.

04. Technische Umsetzung

Abschließend wird im MLOps-Prozess die Automatisierung des Modells sichergestellt, um eine Weiterentwicklung und Optimierung zu ermöglichen. Dies umfasst das kontinuierliche Retraining des Modells bei neuen Datensätzen, um zu gewährleisten, dass es mit aktuellen Daten arbeitet und genaue Vorhersagen trifft. Regelmäßige Evaluierungen der Performance stellen sicher, dass das Modell seine Effizienz und Genauigkeit beibehält. Darüber hinaus sorgt die versionierte Bereitstellung von Daten und Modellen für Transparenz und Nachvollziehbarkeit, sodass Änderungen und Weiterentwicklungen lückenlos dokumentiert und bei Bedarf wiederhergestellt werden können.