Unternehmens-KI

Enterprise-AI-Plattform

Eine Enterprise-AI-Plattform ist eine zentrale technische Infrastruktur, die alle KI-Aktivitäten eines Unternehmens bündelt: Modell-Hosting, Datenpipelines, Experiment-Tracking, Deployment, Monitoring und Governance. Sie ersetzt isolierte Einzellösungen durch eine einheitliche Plattform, auf der KI-Anwendungen standardisiert entwickelt und betrieben werden.

Warum ist das relevant?

Ohne zentrale Plattform entstehen KI-Silos: Jede Abteilung nutzt eigene Tools, Daten werden dupliziert, Governance ist unmöglich und Skalierung scheitert. Eine Enterprise-AI-Plattform senkt die Kosten pro KI-Anwendung um 40-60 %, weil Infrastruktur, Datenpipelines und Sicherheitsfeatures geteilt werden — wie ein gemeinsames Fundament für alle KI-Projekte.

So setzt IJONIS das ein

Wir bauen Enterprise-AI-Plattformen, die auf Ihren bestehenden Cloud- oder On-Premise-Stack aufsetzen: Kubernetes für Container-Orchestrierung, MLflow für Modell-Management, LangServe für LLM-Deployments und Grafana für Monitoring. Die Plattform wird modular aufgebaut — Sie starten klein und erweitern bei Bedarf, ohne die Architektur umzubauen.

Häufige Fragen

Ab welcher KI-Nutzung lohnt sich eine Enterprise-AI-Plattform?
Ab drei bis fünf produktiven KI-Anwendungen wird eine zentrale Plattform wirtschaftlich sinnvoll. Darunter reichen projektspezifische Setups. Der Wendepunkt kommt, wenn Sie merken, dass Infrastruktur-Aufbau und -Wartung mehr Zeit kosten als die eigentliche KI-Entwicklung — dann ist es Zeit für Plattform-Standardisierung.
Cloud oder On-Premise für die Enterprise-AI-Plattform?
Das hängt von Ihren Datenschutzanforderungen und dem Nutzungsvolumen ab. Cloud (AWS, Azure, GCP) bietet maximale Flexibilität und schnellen Start. On-Premise gibt volle Datenkontrolle, erfordert aber eigene GPU-Hardware. Wir empfehlen oft einen hybriden Ansatz: unkritische Workloads in der Cloud, sensible Daten lokal.

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