Wir begleiten Teams durch den gesamten Lebenszyklus ihrer KI-Anwendungen
2023 gegründet, weil wir gesehen haben, wie viele Unternehmen KI-Lösungen aufbauen, sie aber nicht langfristig betreuen können. Die ersten sechs Monate haben uns gezeigt, dass Support und Wartung keine nachträglichen Überlegungen sein dürfen. Sie müssen von Anfang an Teil des Prozesses sein, sonst entstehen technische Schulden, die später schwer zu beheben sind.
Heute arbeiten wir mit Unternehmen aus verschiedenen Regionen Deutschlands zusammen und helfen ihnen, ihre KI-Systeme stabil und aktuell zu halten. Unsere Erfahrung umfasst Projekte unterschiedlicher Größenordnung – von einzelnen Modellen bis hin zu komplexen Pipelines mit mehreren Integrationen.
Wir haben gelernt, dass kontinuierliche Betreuung nicht bedeutet, ständig neue Features hinzuzufügen. Es bedeutet, bestehende Systeme zu verstehen, Probleme vorherzusehen und Lösungen zu implementieren, bevor sie kritisch werden.
Wie wir arbeiten
Unsere Mentorschaft beginnt damit, dass wir uns Ihre bestehende Infrastruktur ansehen – nicht um zu kritisieren, sondern um zu verstehen, wie Dinge aktuell funktionieren. Wir dokumentieren Abhängigkeiten, identifizieren potenzielle Schwachstellen und erstellen einen Wartungsplan, der zu Ihrem Entwicklungszyklus passt. Die meisten unserer Klienten benötigen wöchentliche Check-ins für Modell-Performance-Metriken und monatliche Reviews für größere architektonische Entscheidungen. Wir passen unseren Support-Rhythmus an Ihre tatsächlichen Bedürfnisse an, nicht an vorgefertigte Pakete.
Was uns unterscheidet
Wir konzentrieren uns ausschließlich auf die Betreuung nach der Implementierung. Keine initialen Entwicklungsprojekte, keine Proof-of-Concepts. Nur kontinuierliche Unterstützung für Systeme, die bereits in Produktion sind. Das bedeutet, wir kennen die typischen Probleme, die drei Monate nach dem Launch auftreten – wenn sich Datenverteilungen verschieben, wenn Integrationen brechen, wenn Performance-Degradationen beginnen. Unsere Klienten schätzen, dass wir nicht versuchen, jedes Problem mit einem kompletten Redesign zu lösen. Manchmal ist die beste Lösung ein gezielter Patch, nicht eine Neuarchitektur.
Unsere Prinzipien für langfristige Stabilität
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Wir dokumentieren jede Änderung und jeden Eingriff detailliert. Nicht für Compliance, sondern weil Sie in sechs Monaten verstehen müssen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde.
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Monitoring ist nicht optional. Wir setzen Metriken für Modell-Drift, Latenz, Fehlerquoten und Ressourcennutzung. Wenn etwas von der Baseline abweicht, erfahren Sie es sofort.
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Dependency-Management ist kritisch. Wir tracken alle Bibliotheken, Frameworks und APIs, die Ihr System verwendet, und testen Updates in isolierten Umgebungen, bevor sie produktiv gehen.
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Wir kommunizieren in klaren, technischen Begriffen. Keine Metaphern, keine Vereinfachungen. Sie müssen verstehen, was in Ihrem System passiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Personen hinter den Systemen
Unser Team besteht aus Entwicklern, die Jahre damit verbracht haben, KI-Systeme in verschiedenen Umgebungen zu betreuen. Wir haben alle die gleichen frustrierenden Probleme gesehen – unerwartete Modell-Degradationen um 3 Uhr morgens, API-Änderungen ohne Vorwarnung, Datenpipelines, die plötzlich leere Ergebnisse liefern. Diese Erfahrungen prägen, wie wir heute arbeiten.
Lennart Vogel
Technischer Berater
Fünf Jahre Erfahrung in der Wartung von Machine-Learning-Pipelines für E-Commerce und Logistik. Spezialisiert auf das Debuggen von Anomalien in Produktionssystemen und das Design von robusten Monitoring-Strategien. Hat mehr kaputte Integrationen repariert, als er zählen kann.
Sina Bachmann
Mentorin für Systemarchitektur
Arbeitet seit 2019 mit Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur skalieren müssen. Hat mehrere große Migrationen von Monolithen zu Microservices begleitet und kennt alle Kompromisse zwischen Flexibilität und Komplexität. Fokus auf pragmatische Lösungen, nicht theoretische Idealzustände.
Langfristige Begleitung, messbare Ergebnisse
Wir messen Erfolg nicht an der Anzahl der implementierten Features, sondern an der Systemstabilität über Monate hinweg. Unsere Klienten haben durchschnittlich 70% weniger ungeplante Ausfälle nach sechs Monaten Zusammenarbeit. Das liegt daran, dass wir proaktiv arbeiten – wir identifizieren Probleme, bevor sie kritisch werden.
Jeder Klient erhält Zugang zu einem detaillierten Dashboard mit allen relevanten Metriken: Modell-Performance, API-Latenz, Fehlerquoten, Ressourcenauslastung. Sie sehen in Echtzeit, wie Ihr System läuft, und können Trends erkennen, bevor sie zu Problemen werden. Wir halten wöchentliche Reviews ab, in denen wir Anomalien besprechen und gemeinsam entscheiden, welche Maßnahmen notwendig sind.
Unsere Mentorschaft endet nicht nach einem festen Zeitraum. Manche Klienten arbeiten seit über zwei Jahren mit uns, weil ihre Systeme sich weiterentwickeln und neue Herausforderungen entstehen. Andere benötigen intensive Unterstützung für drei bis sechs Monate, bis ihre internen Teams die nötigen Prozesse verinnerlicht haben. Wir passen uns Ihrem Tempo und Ihren Anforderungen an.