Umsetzung & Betrieb

KI-Lösungen produktiv umsetzen

Use Case validiert, Budget freigegeben? Wir entwickeln Ihre KI-Lösung in acht bis zwölf Wochen produktionsreif, von der Architektur über die Datenintegration und Modellentwicklung bis zum Go-Live und der Übergabe an Ihr Team.

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Wie kommt eine KI-Lösung vom Prototyp in den produktiven Betrieb?

Dafür braucht es einen validierten Anwendungsfall, zugängliche Daten, eine tragfähige Architektur und eine Übergabe, die Ihr Team weiterführen kann. Genau diesen Teil entwickeln wir im KI-Sprint: Ein priorisierter Use Case wird in acht bis zwölf Wochen produktionsreif umgesetzt und an Ihr Team übergeben. Zwischen einem funktionierenden Prototyp und einer Lösung, die im Tagesbetrieb trägt, liegt der größere Teil der Arbeit. Datenanbindung, Modellqualität, Integration in ERP oder CRM, Tests im Fachbereich, Betrieb und Übergabe.
Vier Dinge sollten geklärt sein:

01

Der Use Case ist validiert

Anwendungsfall wurde priorisiert und als wichtigster Kandidat identifiziert.

02

Der Proof of Value ist abgeschlossen

Technische Machbarkeit und Business Impact sind bestätigt.

03

Die Daten sind vorhanden und zugänglich

Die relevanten Quellen sind bekannt und ausreichend verfügbar.

04

Das Budget ist freigegeben

Der Business Case ist genehmigt, die Investition bewilligt.

Wenn eine dieser Voraussetzungen fehlt

Fehlt die Priorisierung und ist noch unklar, welcher Anwendungsfall sich lohnt, ist der KI Discovery Workshop der passende Einstieg. Sind die Daten nicht nutzbar, setzt ein Data Sprint eine Stufe früher an und schafft die Datenbasis.
Zum KI Discovery Workshop
Zum Data Sprint
Vorgehen

Wie läuft der Data Sprint bei collana ab?

Setup und Architektur

Woche 1 bis 2

Zielarchitektur festlegen, Datenanbindung und Infrastruktur aufsetzen, Kennzahlen für den Erfolg definieren, regulatorische Einordnung klären.

Datenintegration & Sicherung

Woche 2 bis 4

Pipelines bauen, Datenqualität sichern, Feature Engineering, Dokumentation.

Entwicklung und Training

Woche 4 bis 8

Modell entwickeln und trainieren, Bias und Fairness bewerten, Performance optimieren.

Testing und Optimierung

Woche 8 bis 10

User Acceptance Test im Fachbereich, Sicherheitstests, Performance-Tuning, Feedback einarbeiten.

Deployment und Übergabe

Woche 10 bis 12

Produktionsrollout, Monitoring einrichten, Dokumentation und Handover, Go-Live.
Die Spanne hängt an der Komplexität des Use Cases und der Zahl der angebundenen Systeme.

Wer daran arbeitet

Ein KI-Sprint braucht tiefere technische Expertise als ein Strategie-Workshop.
KI-Architekt
Verantwortet Zielarchitektur, Modellansatz und Plattformwahl.
ML Engineer
Übernimmt Modellentwicklung, Training sowie die Bewertung von Qualität und Bias.
Data Engineer
Baut Datenpipelines, sichert die Qualität und integriert die Systeme.
Sprint Lead
Koordiniert und hält die Abstimmung mit Ihren Stakeholdern.

Was Sie am Ende haben

Eine vollständig entwickelte, getestete und deployte KI-Lösung

Schnittstellen zu Ihren Businessanwendungen wie CRM, ERP oder Datenbank.

Architektur-, Modell- und Betriebsdokumentation für Ihr internes Team
Strukturierten Wissenstransfer mit Schulung und Handover

Die Übergabe ist eine eigene Phase

Der letzte Punkt entscheidet darüber, ob die Lösung nach dem Sprint weiterlebt. Deshalb ist die Übergabe eine eigene Phase und kein Anhang.
Die Hochrisiko-Pflichten

KI-Umsetzung und der EU AI Act

Die regulatorische Einordnung entscheidet mit darüber, wie eine KI-Lösung gebaut werden muss. Deshalb klären wir sie in der Architekturphase und nicht nach dem Go-Live.

Risikoklasse zuerst

Wir ordnen ein, in welche Risikoklasse Ihr Anwendungsfall fällt. Davon hängt ab, welche Anforderungen an Dokumentation, Protokollierung und menschliche Aufsicht gelten.

Transparenzpflichten gelten bereits

Die Pflichten nach Artikel 50 sind seit dem 2. August 2026 anwendbar. Wo Menschen mit einem KI-System interagieren oder Inhalte KI-generiert sind, muss das erkennbar sein.

Die Hochrisiko-Pflichten kommen später, nicht gar nicht

Für eigenständige Hochrisiko-Systeme nach Anhang 3. wurden sie auf den 2. Dezember 2027 verschoben, für Kl in regulierten Produkten nach Anhang 1. auf den 2. August 2028. Inhaltlich geändert haben sie sich nicht.

Die Nachweisgrundlage entsteht im Sprint

Architektur-, Modell- und Betriebsdokumentation sowie die Bewertung von Qualität und Bias gehören ohnehin zum Vorgehen. Darauf lassen sich die regulatorischen Nachweise aufbauen.

Eine Rechtsberatung ersetzen wir nicht. Die technische Grundlage dafür liefern wir.

Warum collana

Warum collana

Wir kennen die Systeme, in die integriert wird

collana implementiert ERP-, CRM- und Fachanwendungen. Wenn Ihre KI-Lösung dort andockt, müssen wir uns die Landschaft nicht erst erklären lassen.

Wir bauen auf der Datenbasis auf, die wir selbst schaffen

Fehlt sie, kommt der Data Sprint davor. Dieselben Teams, dieselbe Architektur.

Als Microsoft Solutions Partner

arbeiten wir nach den Standards des Herstellers, von Microsoft Foundry bis Azure.

Häufige Fragen zu Daten & KI

Was ist ein KI-Sprint?

Ein zeitlich klar begrenzter Umsetzungs-Sprint, in dem ein priorisierter KI-Use-Case produktionsreif entwickelt wird. Der Fokus liegt bewusst auf einem Anwendungsfall, nicht auf mehreren parallel.

Wie lange dauert die Umsetzung einer KI-Lösung?

Wir rechnen mit acht bis zwölf Wochen. Der tatsächliche Rahmen hängt von der Komplexität des Use Cases, der Datenlage und der Zahl der angebundenen Systeme ab.

Brauchen wir einen Proof of Value, bevor der Sprint startet?

In der Regel ja. Der Sprint setzt voraus, dass Machbarkeit und Nutzen bestätigt sind. Ist das noch offen, klären wir im Erstgespräch, welcher Zwischenschritt sinnvoll ist.

Was passiert nach dem Go-Live?

Ihr Team übernimmt eine dokumentierte Lösung inklusive Monitoring. Auf Wunsch begleiten wir den Betrieb und die Weiterentwicklung.

Wie wird mit Bias und Modellqualität umgegangen?

Beides ist fester Bestandteil der Entwicklungsphase. Modelle werden auf Qualität, Performance und Verzerrungen geprüft, bevor sie in den Test im Fachbereich gehen.

Berücksichtigt der Sprint den EU AI Act?

Ja. Die Einordnung in eine Risikoklasse erfolgt in der Architekturphase, weil sie bestimmt, welche Anforderungen an Dokumentation, Protokollierung und menschliche Aufsicht gelten. Die Transparenzpflichten nach Artikel 50 sind bereits anwendbar, die vollen Hochrisiko-Pflichten greifen ab Dezember 2027. Die im Sprint entstehende Dokumentation bildet die Grundlage für die Nachweise.

Können wir die Lösung selbst weiterbetreiben?

Ja, darauf ist die Übergabe ausgelegt. Architektur-, Modell- und Betriebsdokumentation sowie eine Schulung sind Teil der letzten Phase.

Muss die KI-Lösung in der Cloud laufen?

Nein. Je nach Anforderung an Datenschutz und Datenresidenz betreiben wir Lösungen in Ihrer Azure-Umgebung oder vollständig lokal.

Der nächste Schritt

Im kostenlosen Erstgespräch sehen wir uns Ihren validierten Use Case an und legen den Scope für den Sprint fest.