Typische Einstiegspunkte in datengetriebenen Projekten
Häufig starten Projekte mit guter Idee, aber unklarer technischer Einordnung. Diese Punkte klären wir strukturiert vor der Umsetzung.
Der Anwendungsfall ist noch nicht ausreichend geschärft
Bevor ein Modell entwickelt wird, klären wir gemeinsam, welche Entscheidung konkret unterstützt werden soll, welcher Prozess betroffen ist und wo der tatsächliche Mehrwert liegt.
Die Eignung der Daten ist offen
Ich analysiere die vorhandene Datenbasis und prüfe, welche Qualität realistisch erreichbar ist und wo gezielte Verbesserungen sinnvoll sind.
Der technische Ansatz ist noch nicht eingeordnet
Je nach Problem kommen unterschiedliche Verfahren in Frage. Klassisches Machine Learning, LLM-Integration oder hybride Lösungen. Entscheidend ist, was fachlich passt.
Die Qualitätskriterien sind noch nicht definiert
Gemeinsam legen wir fest, woran Erfolg gemessen wird. Erst wenn klar ist, was eine gute Lösung ausmacht, beginne ich mit der iterativen Umsetzung und Evaluation.
Der Mehrwert muss im Alltag entstehen
Ich begleite die Integration in Ihr System, damit aus einem Modell eine produktive Lösung wird.
