Benutzerdefinierte KI Entwicklung Dienstleistungen

Zu viele KI-Projekte bleiben nach einem vielversprechenden Proof of Concept stecken, weil ihnen das Datenfundament, die architektonische Planung oder die für den Produktionseinsatz erforderliche technische Sorgfalt fehlen. Wir entwerfen KI-Systeme von Anfang bis Ende – vom Modelltraining bis hin zum skalierbaren Deployment – und stellen so sicher, dass Ihre KI tatsächlich die Nutzer erreicht, einen Mehrwert liefert und langfristig überwacht und gewartet werden kann.

KI-Modelle versagen, wenn Daten inkonsistent, isoliert oder unvollständig sind. Yalantis baut die Infrastruktur auf, um Daten aus ERP-, CRM-, IoT-, MES-, WMS- und benutzerdefinierten Systemen zu bereinigen, zu transformieren und zu vereinheitlichen, und schafft so die für eine genaue und stabile KI-Leistung erforderlichen hochwertigen Trainingspipelines.

Unternehmen jagen oft dem Hype hinterher, statt sich auf den geschäftlichen Nutzen zu konzentrieren. Durch strukturierte Workshops und Chancenanalysen identifizieren und priorisieren wir die KI-Anwendungen mit dem höchsten ROI. Dabei validieren wir Machbarkeit, erforderliche Datensätze und die prognostizierten finanziellen Auswirkungen, noch bevor die Entwicklung beginnt.

Unternehmen sehen sich wachsenden Compliance-Anforderungen gegenüber, von der DSGVO bis zum EU AI Act, und können sich nicht auf “Black-Box”-Modelle verlassen. Wir implementieren KI-Governance-Frameworks, Fairness-Tests, Rückverfolgbarkeit und Erklärbarkeit, damit Ihre Modelle konform, vertrauenswürdig und auditfähig bleiben.

Selbst starke KI-Modelle scheitern ohne das MLOps-Fundament, das für Reproduzierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung erforderlich ist. Wir bauen automatisierte CI/CD-Pipelines, Modell-Register, Experiment-Tracking und Echtzeit-Überwachung auf, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle in der Produktion präzise und resilient bleiben.

LLMs versprechen massive Produktivitätssteigerungen, bergen jedoch bei naivem Einsatz Sicherheits-, Datenschutz- und Zuverlässigkeitsrisiken. Yalantis trainiert Modelle mit privaten Daten, implementiert Retrieval-Augmented Generation (RAG) und stellt isolierte, konforme Inferenzumgebungen bereit, um sicherzustellen, dass generative KI zu einem Vorteil und nicht zu einer Belastung wird.

Prognostizieren Sie Geräteteufel und planen Sie die Wartung proaktiv, um ungeplante Ausfallzeiten zu verhindern, die Ihren Betrieb beeinträchtigen.

Erkennen Sie Produktfehler und visuelle Anomalien in Echtzeit, damit Qualitätsprobleme direkt am Band erkannt werden, bevor sie Ihre Kunden erreichen.

Simulieren Sie Ihre physischen Anlagen virtuell, um neue Prozesse zu testen und die Leistung zu optimieren, ohne den echten Betrieb zu gefährden.

Bewältigen Sie komplexe, mehrstufige Geschäftsprozesse automatisch durch eine Kombination aus RPA und agentenbasierter KI, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und manuelle Fehler zu reduzieren.

Prognostizieren Sie die zukünftige Nachfrage genau und halten Sie Bestand, Personal und Ressourcen im Einklang mit dem, was Ihr Unternehmen tatsächlich benötigt.

Analysieren Sie Live-Datenströme und markieren Sie verdächtige Aktivitäten automatisch, um Verluste zu verhindern und Ihre Vermögenswerte zu schützen.

Extrahieren Sie Daten automatisch aus PDFs, Rechnungen und Formularen, um die manuelle Dateneingabe zu eliminieren und Ihre Dokumenten-Workflows zu beschleunigen.

Wandeln Sie Bewertungen und Feedback mithilfe spezieller KI-Dienste durch die Messung von Sentiment über alle Ihre Kanäle hinweg in Produkt-Insights um.

Integrieren Sie KI direkt in Ihre Edge-Geräte, um Echtzeitentscheidungen ohne Cloud-Abhängigkeit zu treffen, wodurch schnelle Reaktionszeiten und Datenschutz gewährleistet werden.

Führen Sie Machine Learning direkt auf leistungsschwacher Hardware aus, damit Ihre Geräte vor Ort intelligente Entscheidungen treffen – ganz ohne Cloud-Abhängigkeit oder hohen Batterieverbrauch.

Gehen Sie von der Idee zur Produktion über – mit einem strukturierten, validierten Prozess, der sicherstellt, dass Ihre KI-Modelle messbare Ergebnisse liefern, statt endloser Experimente.

Unsere maßgeschneiderten Trainings-Pipelines, Feature-Engineering-Verfahren und strengen Validierungen bringen Modelle hervor, die unter Realbedingungen Genauigkeit, Stabilität und Robustheit bewahren.

Integrieren und harmonisieren Sie isolierte Datensätze in Ihrem gesamten digitalen Ökosystem und ermöglichen Sie so Echtzeit-Einblicke, Prognosen und Automatisierung.

Nutzen Sie MLOps-Verfahren für den Einsatz in Unternehmen, automatisierte Pipelines und skalierbare Modellbereitstellung, um KI sicher in allen Geschäftsbereichen und Produkten einzusetzen.

Implementieren Sie Governance, Fairness-Tests und Modellerklärbarkeit, um das Risikoexposure zu verringern und die sich entwickelnden globalen Vorschriften zu erfüllen.

Automatisieren Sie repetitive Entscheidungsfindungen, optimieren Sie Arbeitsabläufe und unterstützen Sie Ihre Teams mit intelligenten Tools, die auf generativer KI und prädiktiver Modellierung basieren.

Zertifiziertes ISMS, das sicherstellt, dass Ihre IoT-Infrastruktur und Ihre Gerätedaten durch international anerkannte Sicherheitskontrollen und kontinuierliche Verbesserungsprozesse geschützt sind.

Eine Zertifizierung für das Datenschutzmanagement, die die Einhaltung der DSGVO und bewährte Verfahren im Datenschutz nachweist – unerlässlich für IoT-Produkte, die personenbezogene Daten oder Gesundheitsdaten verarbeiten.

Zertifizierung des Qualitätsmanagementsystems für die Entwicklung vernetzter Medizinprodukte, die FDA-konforme IoT-Software und konforme DevOps-Pipelines für Produkte im Gesundheitswesen ermöglicht.

Fachwissen im Bereich der industriellen Automatisierungssicherheit, das sicherstellt, dass OT-Umgebungen, SCADA-Systeme und vernetzte Fertigungsanlagen die Cybersicherheitsanforderungen von Betreibern kritischer Infrastrukturen erfüllen.

Expertise im Bereich des Datenschutzes im Gesundheitswesen zur Ermöglichung von IoT-Pipelines, die geschützte Gesundheitsdaten (PHI) mit geeigneter Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Logging verarbeiten.

Unsere fundamentale Qualitätszertifizierung stellt sicher, dass jedes IoT-Projekt, unabhängig von der Branche, durch strukturierte, reproduzierbare Engineering-Prozesse geliefert wird, die Fehler und Nacharbeiten minimieren.