[Lösungen · Managed Operations]
Die Einführung eines Systems ist erst der Anfang. Modelle unterliegen einer Drift, Daten ändern sich, die Nutzung nimmt zu und die Kosten entwickeln sich weiter. Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI-, Daten- und Cloud-Plattformen im Produktivbetrieb zuverlässig, präzise und kosteneffizient zu halten, damit sich die Teams auf das Kerngeschäft konzentrieren können – statt auf die Wartung der Technologie.
[Fähigkeiten im Bereich Managed Operations]
Der Bereich „Managed Operations“ bei Ascentt umfasst zwei Aufgabenbereiche: die Aufrechterhaltung des Betriebs von KI-Systemen in der Produktion sowie die Sicherung der zugrunde liegenden Plattform, der Kosten und der Zuverlässigkeit. Der Bereich deckt AIOps, MLOps, LLMOps, DataOps, FinOps und SRE ab, wobei die mit Ihnen festgelegten Service-Levels monatlich ausgewiesen werden.
KI-Systeme im produktiven Einsatz
Erkennen Sie Anomalien, reduzieren Sie die Anzahl unnötiger Warnmeldungen und automatisieren Sie die Behebung bekannter Probleme, damit sich die Teams auf die wirklich wichtigen Vorfälle konzentrieren können.
Überwachen Sie die Modellleistung, erkennen Sie Abweichungen, führen Sie ein sicheres Nachtraining durch und stellen Sie sicher, dass die Produktionsmodelle stets der Genauigkeits-Baseline entsprechen, mit der sie ausgeliefert wurden.
Betreiben Sie GenAI-Anwendungen und KI-Agenten mit Prompt-Management, Sicherheitsüberwachung, Beobachtbarkeit und Kostenkontrolle.
Daten, Cloud und die Grundlage für Zuverlässigkeit
Sorgen Sie dafür, dass die Datenpipelines aktuell, vollständig, nachvollziehbar und zuverlässig sind, damit veraltete oder fehlerhafte Daten erkannt werden, bevor sie in Dashboards, Modelle oder Entscheidungsgrundlagen gelangen.
Überwachen Sie den Zustand der Plattform, verwalten Sie die Kapazitäten und sorgen Sie dafür, dass die Ausgaben für Cloud und KI auch bei sich ändernden Workloads nachvollziehbar bleiben.
Bieten Sie SLA-basierten Support, Vorfallmanagement, Ursachenanalyse und Verfügbarkeitsmanagement für die Anwendungen, auf die Ihre KI angewiesen ist.
[WAS KUNDEN ERHALTEN]
Das Ziel des Managed Operations ist einfach: kritische Systeme am Laufen zu halten, damit sich die Teams auf die Verbesserung der Geschäftsabläufe konzentrieren können, anstatt sich mit der Fehlerbehebung bei technischen Problemen zu beschäftigen.
Schneller
Probleme werden erkannt und behoben, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken.
Stall
KI-Systeme werden anhand festgelegter Leistungsziele überwacht und gewartet.
Vertrauenswürdig
Aktuelle, zuverlässige Daten für Analytik, Automatisierung und KI.
Kontrolliert
Nutzung und Kosten werden überwacht, wobei Optimierungsmöglichkeiten klar erkennbar sind.
[Mit wem wir zusammenarbeiten]
Managed Operations richten sich an drei Gruppen: Führungskräfte, die die Systeme finanziert haben, KI- und Plattformteams, die lieber entwickeln als sich um den Betrieb zu kümmern, sowie Betriebsleiter, die darauf angewiesen sind, dass die Systeme stets verfügbar sind.
[Für die Führungsetage]
Seien Sie sich bewusst, dass die von Ihnen finanzierte KI weiterhin überwacht und gewartet wird und bestimmten Service-Levels gerecht werden muss, anstatt still und leise an Leistung zu verlieren, bis die Geschäftskennzahlen keinen Sinn mehr ergeben.
[Für Leiter der Bereiche KI, Daten und Plattformen]
Entlasten Sie Ihre Ingenieure von Aufgaben wie Produktionsbetrieb, Überwachung, Drift-Management, Störfällen und Kostenoptimierung, damit sie sich auf die nächste Funktion konzentrieren können, die Ihr Unternehmen von der Konkurrenz abhebt.
[Für Führungskräfte im operativen Bereich]
Sorgen Sie dafür, dass Modelle, Agenten und Pipelines präzise, aktuell und verfügbar sind – mit einer Rund-um-die-Uhr-Verantwortlichkeit und Service-Levels, die bei Bedarf dokumentiert und eskaliert werden können.
[Häufig gestellte Fragen]
Herkömmliche Managed Services sorgen dafür, dass der Betrieb läuft: Überwachung, Ticketbearbeitung, Helpdesk, Patches. Managed Operations sorgen dafür, dass die Ergebnisse bestehen bleiben. Für Unternehmens-KI bedeutet das, auf Modelldrift zu achten, das Modell neu zu trainieren, bevor die Genauigkeit nachlässt, eine veraltete Pipeline zu erkennen, bevor sie zu einer falschen Entscheidung führt, und die Kosten anzupassen, bevor die Cloud-Rechnung jemanden überrascht. Der Unterschied liegt im reaktiven Support gegenüber proaktiven Betriebsabläufen. Sie bezahlen nicht dafür, dass jemand Tickets beantwortet; Sie bezahlen dafür, dass sich Ihre KI weiterhin auszahlt.
Ja. Wir integrieren bestehende Modelle, Pipelines, Agenten und Plattformen im Rahmen einer strukturierten Bestandsaufnahme, bei der wir Ihre vorhandenen Ressourcen erfassen, fehlende Elemente dokumentieren und entsprechende Überwachungsmaßnahmen, Observability sowie SLAs einrichten. Am besten funktionieren wir, wenn wir das System selbst entwickelt haben, da dann keine Wissensübergabe erforderlich ist. Wir übernehmen jedoch regelmäßig auch Systeme, die von internen Teams oder anderen Anbietern entwickelt wurden, und bringen diese zunächst auf einen betriebsfähigen Standard.
Jedes von uns betriebene Modell wird einer kontinuierlichen Leistungsüberwachung im Vergleich zu einer Basislinie unterzogen, wobei sowohl Eingaben als auch Vorhersagen auf Abweichungen überprüft werden und automatische Neu-Trainings-Ausstöße ausgelöst werden, sobald die Genauigkeit einen von Ihnen festgelegten Schwellenwert unterschreitet. Jede Pipeline durchläuft Datenqualitätsprüfungen und unterliegt SLAs zur Aktualität, sodass ein veralteter oder fehlerhafter Datenfeed eine Warnmeldung auslöst, bevor er ein Modell oder ein Dashboard erreicht. Das Ziel ist, dass Sie von uns über ein Problem informiert werden, wobei die Behebung bereits in Gang gesetzt wurde, und nicht von einem Geschäftsanwender, der eine falsche Zahl bemerkt hat.
Die Service-Levels werden für jedes Projekt individuell festgelegt, je nach Kritikalität des Systems. Für ein System, das eine Produktionslinie steuert, gelten strengere Reaktions- und Lösungsziele als für ein internes Analyse-Dashboard. Wir legen im Rahmen des Onboardings Schweregrade, SLAs für Reaktion und Lösung, Eskalationspfade sowie den Berichtsrhythmus fest und berichten jeden Monat darüber. Sie wissen stets, worauf Sie Anspruch haben und ob wir diese Anforderungen erfüllen.
FinOps ist fest in das Betriebsmodell integriert. Wir überwachen die Ausgaben nach System, Team und Anwendungsfall, erkennen Anomalien, bevor sie sich verschlimmern, passen die Infrastruktur an veränderte Auslastungen an und stimmen Modell- und Inferenzentscheidungen auf die durch die Arbeitslast gerechtfertigten Kosten ab. Die meisten Projekte umfassen ein Kosten-Dashboard, damit Sie sehen können, welche Betriebskosten jedes System verursacht und wo die nächsten Optimierungsmöglichkeiten liegen. Der Betrieb sollte Ihre Betriebskosten im Laufe der Zeit senken und nicht stillschweigend in die Höhe treiben.
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Unsere KI-Beratungsprojekte richten sich an Führungskräfte in Fertigungs- und Automobilunternehmen, die es leid sind, dass KI-Pilotprojekte nie in die Produktion gelangen, und die bereit sind, innerhalb eines Quartals messbare Ergebnisse zu erzielen.
Lösungen · BUILD
Schaffen Sie die Grundlage für regulierte Daten, Pipelines und eine Lakehouse-Architektur, deren zuverlässiger Betrieb im Produktionsumfeld durch das Managed Operations-Team gewährleistet wird.
Lösungen · think
Setzen Sie Prognosen, vorausschauende Instandhaltung, Computer Vision und Fehleranalyse ein, die eine kontinuierliche Überwachung, Nachschulung und operative Unterstützung erfordern.
Lösungen · Erstellen
Führen Sie GenAI-Anwendungen und KI-Agenten mit LLMOps, Sicherheitsvorkehrungen, Beobachtbarkeit und Kostenkontrollen im Rahmen eines durch SLAs abgesicherten Betriebs aus.
