AI Production Readiness & LLM-Integration

Vom vielversprechenden KI-Prototyp zu einem Produktionssystem, das Ihr Team beobachten, betreiben, absichern und verbessern kann, ohne unkontrollierte Kosten oder Risiken.

AI Readiness Review buchen LLM Security Sprint ansehen

Readiness Score über Produkt, Daten, Modell, Infrastruktur, Security und Operations

Konkrete Launch-Blocker, Risiko-Owner und eine priorisierte Remediation-Roadmap

Plan für Evaluation, Monitoring, Rollback und Kostenkontrolle produktiver KI-Systeme

Scope

Was das Assessment abdeckt

Production-Readiness-Reviews für KI-Agenten, RAG-Pipelines, LLM-Features und interne KI-Tools mit Fokus auf Evals, Guardrails, Observability, Kosten und Incident Readiness.

Use-Case-Fit, Erfolgsmetriken, Eskalationspfade und Human-in-the-loop-Grenzen

Evaluationsabdeckung für Prompts, Tools und Retrieval mit Regression Fixtures

RAG-Qualität, Quellenaktualität, Data Contracts und Halluzinations-Failure-Modes

Model-Gateway-Design, Rate Limits, Fallback-Modelle, Token-Budgets und Kostentelemetrie

Tracing, Audit Logs, Drift-Signale, Red-Team-Cases und Incident-Response-Runbooks

Privacy, Data Retention, Access Control und Review der Vendor-Grenzen

Ergebnisse

Schriftlicher Production-Readiness-Report
Launch-Checkliste und Risk Register
Empfehlungen für Evaluation und Monitoring
Architekturnotizen für den Weg in die Produktion

Ablauf des Engagements

1
Discovery Call und Architektur-Walkthrough
2
Hands-on Review von Prompts, Pipelines, Telemetrie, Deployment und Security Controls
3
Findings-Workshop mit priorisierten Fixes und Ownership
4
Optionaler Implementierungssprint für die riskantesten Lücken

Risikosignale

Häufige Probleme, die dabei auffallen

KI-Funktionen, die in Demos funktionieren, aber keine messbaren Qualitätsgates haben

RAG-Pipelines ohne Retrieval-Diagnostik oder Feedback-Loop zur Quellenqualitaet

Token-Kosten und Latenz, die unsichtbar bleiben, bis Traffic wächst

Kein sicherer Rollback-Pfad, wenn sich Modell, Prompt oder Provider-Verhalten ändert

Fragen, die Teams stellen

Kurze Antworten vor dem Discovery Call.

Ist das nur für generative KI?

Nein. Der Review ist sinnvoll für LLM-Anwendungen, Agenten, RAG-Systeme, ML-gestützte Workflows und KI-gestützte interne Tools, bei denen Reliability und Governance wichtig sind.

Setzen Sie Fixes auch um?

Ja. Das erste Engagement kann nur ein Assessment sein oder in einen fokussierten Implementierungssprint für Evals, Observability, Deployment oder Security Controls übergehen.

Welchen Zugriff brauchen Sie?

Normalerweise Architekturdiagramme, Code- oder Pipeline-Zugriff, Prompts oder System Instructions, Model-Gateway-Konfiguration, Telemetrie und ein Walkthrough mit den verantwortlichen Engineers.