AI Production Readiness
Ein KI-Workflow ist erst dann produktionsnah, wenn er nicht an einem einzelnen Modellanbieter hängt. Ich prüfe den konkreten Pfad und ergänze nur die Resilienz, die für Ihren Anwendungsfall wirklich nötig ist.
Nach Umfang des Projekts
Modelle und Plattformen entwickeln sich schnell. Wenn ein Workflow nur einen Anbieter, ein Modell oder einen Zugang kennt, wird ein Ausfall zum manuellen Notfall. Gleichzeitig bleiben Kosten, Datenwege und Qualitätsgrenzen oft unsichtbar.
Die Readiness-Prüfung verbindet Architektur und Betrieb: Der primäre Pfad bleibt möglichst einfach, ein definierter Fallback übernimmt nur bei klaren Fehlern, und Tests machen das Verhalten nachvollziehbar.
Vendor-agnostischer Architekturansatz
Remote deutschlandweit