AI & Machine Learning

Machine Learning für Unternehmen mit DIVINT

Präzise Vorhersagen zB. zu Demand

Compliance und auditfähig

In nur 6-10 Wochen produktiv

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Diese Firmen vertrauen DIVINT

Wie kann AI und Machine Learning in Ihrem Unternehmen nutzen?

Mit KI und Daten wird Ihr Alltag leichter: Routine läuft automatisch, Entscheidungen basieren auf Fakten, Kunden bekommen passendere Angebote. Wir starten klein mit einem konkreten Thema (z. B. Kündiger früh erkennen oder Nachfrage besser planen), bauen eine einfache Datenanbindung und bringen in 6–10 Wochen eine erste Lösung live – deren Nutzen wir mit einem Vergleichstest belegen.

Leistungen

Unsere Machine-Learning-Schwerpunkte im Überblick

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Governance, Datenschutz & Ethik

DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

Governance, Datenschutz & Ethik

DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

Governance, Datenschutz & Ethik

DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

Ihre Vorteile

Warum Machine Learning – und was passiert ohne?

Mit DIVINT als Partner profitieren Sie von klaren Mehrwerten. Ohne ML bleiben dagegen Potentiale ungenutzt und Risiken bestehen:

Mit DIVINT Machine Learning

Vorteile

Automatisierte Prozesse und spürbare Effizienzgewinne

Präzisere Vorhersagen (Demand, Churn, Risiko) und bessere Entscheidungen

Personalisierte Erlebnisse & Empfehlungen für höhere Conversion/NRR

Früherkennung von Betrug/Anomalien und geringeres Schadensrisiko

Skalierbare Erkenntnisse aus strukturierten & unstrukturierten Daten

Messbarer Business-Impact durch MVPs, A/B-Tests und kontinuierliche Optimierung

Ohne Machine Learning

Nachteile

Entscheidungen nach Bauchgefühl statt Daten

Manuelle, fehleranfällige Abläufe und lange Durchlaufzeiten

Ungenutzte Datenpotenziale in Logs, Texten, Bildern, Sensoren

Höhere Risiken durch fehlende Anomalie- und Betrugserkennung

Geringere Relevanz für Kunden mangels Personalisierung

Schwer skalierbare Erkenntnisse und Wettbewerbsnachteile

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist Machine Learning?

Ein Ansatz, bei dem Algorithmen aus Daten Muster lernen und Vorhersagen/Entscheidungen treffen, ohne für jede Regel explizit programmiert zu sein – von Klassikern wie Gradient Boosting bis hin zu Deep Learning mit neuronalen Netzen.

Was ist Machine Learning?

Für welche Unternehmensgrößen ist IT Support sinnvoll?

Für alle – entscheidend sind Datenreife und klarer Business-Nutzen. Ab ungefähr 50 Mitarbeitenden/mehreren Systemen entfaltet ML besonders dann Wirkung, wenn Daten zentral zugänglich sind.

Für welche Unternehmensgrößen ist IT Support sinnvoll?

Für alle – entscheidend sind Datenreife und klarer Business-Nutzen. Ab ungefähr 50 Mitarbeitenden/mehreren Systemen entfaltet ML besonders dann Wirkung, wenn Daten zentral zugänglich sind.

Wie startet ein ML-Projekt?

Mit einem Data/Use-Case-Assessment: Datenlage prüfen, Erfolgskriterien (KPIs) definieren, MVP planen. Dann zügig ein erstes Modell in Produktion bringen und per A/B-Test validieren.

Wie startet ein ML-Projekt?

Mit einem Data/Use-Case-Assessment: Datenlage prüfen, Erfolgskriterien (KPIs) definieren, MVP planen. Dann zügig ein erstes Modell in Produktion bringen und per A/B-Test validieren.

Bleiben interne Fachabteilungen eingebunden?

Ja. Domänenwissen ist entscheidend – Fachbereiche definieren Labels/KPIs, validieren Ergebnisse und übernehmen das operative Arbeiten mit den Outputs (z. B. Next-Best-Action).

Bleiben interne Fachabteilungen eingebunden?

Ja. Domänenwissen ist entscheidend – Fachbereiche definieren Labels/KPIs, validieren Ergebnisse und übernehmen das operative Arbeiten mit den Outputs (z. B. Next-Best-Action).

Wie lange dauert die Umsetzung?

Ein fokussiertes MVP (Use Case, Datenpipeline, Modell, Serving) ist oft in 6–10 Wochen realistisch. Skalierung und weitere Use Cases folgen iterativ.

Wie lange dauert die Umsetzung?

Ein fokussiertes MVP (Use Case, Datenpipeline, Modell, Serving) ist oft in 6–10 Wochen realistisch. Skalierung und weitere Use Cases folgen iterativ.

Sind Projekte auch remote möglich?

Ja. Datenzugriffe erfolgen sicher, Zusammenarbeit läuft hybrid/remote; Workshops, Reviews und Go-Lives sind flexibel gestaltbar.

Sind Projekte auch remote möglich?

Ja. Datenzugriffe erfolgen sicher, Zusammenarbeit läuft hybrid/remote; Workshops, Reviews und Go-Lives sind flexibel gestaltbar.

Wie wird die Leistung abgerechnet?

Transparent: Festpreis für Assessment/MVP, Time-&-Material für Ausbau oder Retainer für Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Optimierung (MLOps).

Wie wird die Leistung abgerechnet?

Transparent: Festpreis für Assessment/MVP, Time-&-Material für Ausbau oder Retainer für Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Optimierung (MLOps).

Welche Tools und Technologien werden unterstützt?

Herstellerneutral: Data Warehouses/Lakehouses, ETL/ELT-Orchestrierung, Feature Stores, ML-Frameworks (z. B. für NLP/Computer Vision), Modell-Registries sowie API-/Batch-Serving.

Welche Tools und Technologien werden unterstützt?

Herstellerneutral: Data Warehouses/Lakehouses, ETL/ELT-Orchestrierung, Feature Stores, ML-Frameworks (z. B. für NLP/Computer Vision), Modell-Registries sowie API-/Batch-Serving.

Wie adressiert ML Datenschutz, Bias & Compliance?

Durch Datenminimierung, Pseudonymisierung, Zugriffskontrollen, Audit-Trails, Fairness-/Bias-Checks und erklärbare Modelle – DSGVO-konform und auditfähig dokumentiert.

Wie adressiert ML Datenschutz, Bias & Compliance?

Durch Datenminimierung, Pseudonymisierung, Zugriffskontrollen, Audit-Trails, Fairness-/Bias-Checks und erklärbare Modelle – DSGVO-konform und auditfähig dokumentiert.

Welche Ergebnisse sind realistisch?

Schnelle Quick-Wins via MVP, anschließend nachhaltige Effizienz-/Umsatzhebel: weniger manuelle Arbeit, bessere Vorhersagen, höhere Conversion/Retention und geringere Risiken – messbar über klar definierte KPIs.