KI ist kein Zukunftsthema, sondern Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die heute KI strategisch richtig einsetzen, automatisieren nicht nur Prozesse. Sie treffen bessere Entscheidungen, erschließen neue Geschäftsmodelle und skalieren profitabel. Die Frage ist nicht ob, sondern wie schnell Sie den Anschluss schaffen.
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) kombiniert künstliche Intelligenz, Machine Learning und Datenanalytik, um Echtzeit-Einblicke und automatisierte Aktionen in der IT-Umgebung zu ermöglichen. Dies resultiert in proaktiver Fehlerbehebung, verbessertem Ressourcenmanagement und optimierter Betriebsleistung.
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) kombiniert künstliche Intelligenz, Machine Learning und Datenanalytik, um Echtzeit-Einblicke und automatisierte Aktionen in der IT-Umgebung zu ermöglichen. Dies resultiert in proaktiver Fehlerbehebung, verbessertem Ressourcenmanagement und optimierter Betriebsleistung.
Ob smarte Vorhersage und Logistik-Optimierung über mehrere Länder für internationale Retailer, Empfehlungssysteme mit Conversion-Steigerungen in der Telekommunikation oder autonome Agenten für komplexe Kundenanfragen: Unsere Projekte zahlen auf das Geschäftsergebnis ein. In der Energiewirtschaft optimieren wir Wartungszyklen durch Predictive Maintenance und senken Ausfallkosten. Im Versicherungsumfeld automatisieren intelligente Dokumentenverarbeitung und KI-gestützte Schadensbearbeitung manuelle Prozesse um bis zu 70%. Von Fashion über Finanzdienstleister bis zur Industrie. Wir kennen die spezifischen Anforderungen und liefern Lösungen, die vom Proof of Concept bis in den produktiven Betrieb skalieren.
Nicht jedes Problem braucht ChatGPT. Je nach Anwendungsfall kommen unterschiedliche Ansätze zum Einsatz. Von bewährten Machine-Learning-Verfahren bis zu hochmodernen Agentensystemen. Wir kennen das gesamte Spektrum und wissen, welche Technologie zu Ihrem Business-Problem passt.
Muster erkennen
Clustering, Anomalieerkennung, Segmentierung. Klassische Machine Learning Algorothmen identifiziert Zusammenhänge in Ihren Daten und macht das Unsichtbare sichtbar.
Vorhersagen treffen
Demand Forecasting, Predictive Maintenance, Risikobewertung. KI-Modelle antizipieren Entwicklungen und ermöglichen proaktive Entscheidungen.
Entscheidungen optimieren
Recommender Systeme, dynamische Preisgestaltung, Ressourcenplanung. Algorithmen finden die beste Lösung aus einer Vielzahl an Kombinationen.
Verstehen & Generieren (GenAI)
Sprachmodelle analysieren Dokumente, generieren Inhalt und beantworten komplexe Fragen, natürlich und kontextbezogen.
Automatisiert handeln (Agents)
Autonome Systeme übernehmen end-to-end Prozesse: Von der Anfrage über Recherche bis zur Ausführung, mit oder ohne manuellen Eingriff.
Jedes Unternehmen ist einzigartig, wir bieten maßgeschneiderte AIOps-Lösungen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele zugeschnitten sind. synvert unterstützt bei der Durchführung von komplexen Datenanalysen, der Entwicklung von Prognose- oder Klassifikationsalgorithmen, komplexer KI-Modelle und vielen anderen Themen.
Wir nutzen fortschrittliche Analysetechniken, um die gesammelten Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Das hilft dabei, wertvolle Einblicke zu gewinnen und die Ursachen von Problemen zu identifizieren, um proaktive Lösungen zu ermöglichen.
Die Automatisierungskomponente ermöglicht die automatische Ausführung von Aktionen basierend auf den Erkenntnissen, die aus den Daten gewonnen wurden. Dies kann die Selbstheilung von Systemen, das automatische Skalieren von Ressourcen oder die Weiterleitung von Problemen an das entsprechende Personal umfassen.
Echtzeit-Monitoring und Alarmierung sorgen für eine kontinuierliche Überwachung der IT-Umgebung. Bei Abweichungen von den Normwerten oder auftretenden Problemen werden sofort Alarme ausgelöst, um schnell reagieren zu können
Die Entwicklung eines leistungsfähigen Machine Learning-Modells ist eine Kombination aus Wissenschaft, Erfahrung und Intuition (und sorgfältig aufbereiteten Daten). Hier können Sie von unserer vielfältigen Erfahrung profitieren. Viele Use Cases haben wir so oder ähnlich bereits einmal implementiert und können so die vielversprechendsten Algorithmen und Modelle gezielt auswählen und implementieren.
Der Erfolg eines Machine Learning-Projekts hängt nicht nur von der Entwicklung leistungsfähiger Modelle ab, sondern auch von deren zuverlässiger Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung. MLOps kombiniert Prinzipien aus Machine Learning und DevOps, um Modelle effizient und skalierbar in Produktion zu bringen. Wir unterstützen Sie dabei, robuste Pipelines aufzubauen, Monitoring zu etablieren und Modelle regelmäßig zu aktualisieren, um den langfristigen Wert Ihrer Machine Learning-Systeme sicherzustellen.
Die kontinuierliche Bewertung und Optimierung von Machine Learning-Modellen ist entscheidend für deren nachhaltige Leistungsfähigkeit. Mit geeigneten Metriken und Feedback-Systemen helfen wir Ihnen, die Qualität Ihrer Modelle zu messen, Engpässe zu identifizieren und zielgerichtete Verbesserungen vorzunehmen. Von der Validierung bis zur A/B‑Testing-Strategie unterstützen wir Sie dabei, den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Machine Learning-Lösungen zu ziehen.
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