AI & Machine Learning

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Machine Learning für Unternehmen mit DIVINT

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Präzise Vorhersagen zB. zu Demand

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Compliance und auditfähig

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In nur 6-10 Wochen produktiv

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Diese Firmen
vertrauen DIVINT
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Wie kann AI und Machine Learning in Ihrem Unternehmen nutzen?

Mit KI und Daten wird Ihr Alltag leichter: Routine läuft automatisch, Entscheidungen basieren auf Fakten, Kunden bekommen passendere Angebote. Wir starten klein mit einem konkreten Thema (z. B. Kündiger früh erkennen oder Nachfrage besser planen), bauen eine einfache Datenanbindung und bringen in 6–10 Wochen eine erste Lösung live – deren Nutzen wir mit einem Vergleichstest belegen.

Leistungen

Unsere Machine-Learning-Schwerpunkte im Überblick

Unsere Machine-Learning-Schwerpunkte im Überblick

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung

Wir identifizieren wertstiftende Anwendungsfälle, bewerten Datenverfügbarkeit und ROI, und entwickeln eine umsetzbare Roadmap vom MVP bis zum Rollout.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

Von der Rohdatenerhebung über Bereinigung, Labeling und Feature Engineering bis zur Trainings-/Validierungs-Pipeline – Grundlage für belastbare Modelle.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

Modellentwicklung (klassisch & Deep Learning)

Auswahl und Training passender Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Zeitreihen, NLP, Computer Vision, Deep Learning), inklusive Hyperparameter-Tuning und Explainability.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

MLOps & Integration

CI/CD für Modelle, reproduzierbare Trainingsläufe, Modell-Registries, API-/Batch-Serving und Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Monitoring, A/B-Tests & Drift-Detection

Kontinuierliches Performance-Monitoring, Fairness-/Bias-Checks, Daten- und Konzeptdrift-Erkennung sowie kontrollierte A/B-Rollouts statt Big Bang.

Governance, Datenschutz & Ethik

DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

Governance, Datenschutz & Ethik

DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

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DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Rollen-/Rechtekonzepte, Audit-Trails, Modell-Transparenz und verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

Ihre Vorteile

Warum Machine Learning – und was passiert ohne?

Mit DIVINT als Partner profitieren Sie von klaren Mehrwerten. Ohne ML bleiben dagegen Potentiale ungenutzt und Risiken bestehen:

Mit DIVINT Machine Learning

Mit DIVINT Machine Learning

Vorteile

Automatisierte Prozesse und spürbare Effizienzgewinne

Präzisere Vorhersagen (Demand, Churn, Risiko) und bessere Entscheidungen

Personalisierte Erlebnisse & Empfehlungen für höhere Conversion/NRR

Früherkennung von Betrug/Anomalien und geringeres Schadensrisiko

Skalierbare Erkenntnisse aus strukturierten & unstrukturierten Daten

Messbarer Business-Impact durch MVPs, A/B-Tests und kontinuierliche Optimierung

Ohne Machine Learning

Nachteile

Entscheidungen nach Bauchgefühl statt Daten

Manuelle, fehleranfällige Abläufe und lange Durchlaufzeiten

Ungenutzte Datenpotenziale in Logs, Texten, Bildern, Sensoren

Höhere Risiken durch fehlende Anomalie- und Betrugserkennung

Geringere Relevanz für Kunden mangels Personalisierung

Schwer skalierbare Erkenntnisse und Wettbewerbsnachteile

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist Machine Learning?

Was ist Machine Learning?

Für welche Unternehmensgrößen ist IT Support sinnvoll?

Für welche Unternehmensgrößen ist IT Support sinnvoll?

Wie startet ein ML-Projekt?

Wie startet ein ML-Projekt?

Bleiben interne Fachabteilungen eingebunden?

Bleiben interne Fachabteilungen eingebunden?

Wie lange dauert die Umsetzung?

Wie lange dauert die Umsetzung?

Sind Projekte auch remote möglich?

Sind Projekte auch remote möglich?

Wie wird die Leistung abgerechnet?

Wie wird die Leistung abgerechnet?

Welche Tools und Technologien werden unterstützt?

Welche Tools und Technologien werden unterstützt?

Wie adressiert ML Datenschutz, Bias & Compliance?

Wie adressiert ML Datenschutz, Bias & Compliance?

Welche Ergebnisse sind realistisch?

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Thang Nguyen

CEO, DIVINT

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