AI produktionsreif machen

Für SaaS-Teams auf dem Weg vom AI-Prototyp zur Produktion

Vom überzeugenden KI-Prototyp zum verlässlichen Produkt

Ein Prototyp beantwortet die Frage, ob eine Idee funktioniert. Produktion muss zusätzlich Kosten, Datenschutz, Qualität und Ausfälle beherrschen. Der Audit zeigt, welche Infrastruktur Du wirklich brauchst und welche Du Dir sparen kannst.

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30 Minuten · direkt mit Niels · ohne Verkaufsskript

Jahre Infrastruktur-Erfahrung

12x

AWS-zertifiziert

Golden

CNCF Kubestronaut

Direkt

mit dem umsetzenden Experten

Kommt Dir das bekannt vor?

AI scheitert in Produktion selten an der Demo

Mit echten Nutzern verändern sich Datenmenge, Last, Qualitätsanspruch und Haftungsrisiko. Genau dort entstehen die teuren Überraschungen.

RISIKO 01

Kosten pro Nutzung sind unklar

Modell-, Such-, Speicher- und Datenkosten wachsen unterschiedlich und sind im Prototyp kaum sichtbar.

RISIKO 02

Qualität ist nicht messbar

Ohne nachvollziehbare Tests bleiben falsche oder veraltete Antworten ein Bauchgefühl.

RISIKO 03

Datenwege sind riskant

Personenbezogene oder vertrauliche Daten gelangen in Systeme, deren Zugriff und Speicherung nicht sauber geklärt sind.

Nach dem Projekt

Eine belastbare Go-/No-Go-Entscheidung für Produktion

Ich prüfe den vollständigen Weg von der Datenquelle bis zur Nutzerantwort und vermeide Infrastruktur auf Verdacht. Das Ergebnis kann auch sein, dass keine Vector Database nötig ist.

Passende Architektur

Komponenten folgen dem echten Anwendungsfall statt dem aktuellen AI-Hype.

Planbare Stückkosten

Wesentliche Kostentreiber und sinnvolle Messgrößen werden sichtbar.

Kontrollierbarer Betrieb

Qualität, Datenschutz, Ausfälle und Wiederherstellung erhalten klare Leitplanken.

Was Du bekommst

Ein klarer Umfang statt offener Beratungstage

✓Anwendungsfall, Qualitätsziel und geschäftskritische Fehler
✓Datenquellen, Aktualisierung, Berechtigungen und Löschung
✓Retrieval-/Vector-DB-Bedarf und Alternativen
✓Latenz, Skalierung, Ausfallszenarien und Abhängigkeiten
✓Kostenmodell pro Anfrage, Kunde oder Funktion
✓Monitoring, Tests und stufenweiser Produktionsplan

So läuft es ab

In drei Schritten zu einer klaren Entscheidung

SCHRITT 01

Kontext verstehen

Wir klären Ziel, Umgebung und aktuellen Handlungsdruck. Danach steht fest, ob der Check wirklich passt.

SCHRITT 02

Gezielt prüfen

Ich analysiere Dokumentation, Konfiguration und Daten und spreche mit den verantwortlichen Personen.

SCHRITT 03

Entscheidungen treffen

Im Abschlussgespräch ordnen wir Befunde, Aufwand und nächste Schritte gemeinsam nach Geschäftswirkung.

Das passt, wenn ...

✓Ein AI- oder RAG-Prototyp existiert oder ist konkret geplant
✓Die Funktion soll echte Kunden oder interne Kernprozesse erreichen
✓Kosten, Datenschutz oder Betriebsfähigkeit sind noch nicht belastbar beantwortet

Das passt nicht, wenn ...

×Du suchst Unterstützung beim Training eines eigenen Grundlagenmodells
×Es gibt noch keinen konkreten Anwendungsfall und keine verantwortliche Produktperson

Niels Heidbrink, Gründer von dthn Technology

Du arbeitest direkt mit Niels

Der Experte im Erstgespräch führt auch die Analyse durch

Ich bin Niels Heidbrink. Seit mehr als acht Jahren entwickle und betreibe ich Cloud-Infrastruktur für SaaS-Unternehmen, Softwarehäuser und E-Commerce, auf AWS, Azure, IONOS und Hetzner. Ich bin 12-fach AWS-zertifiziert und CNCF Golden Kubestronaut.

„Niels arbeitet äußerst strukturiert, effizient und lösungsorientiert. Er denkt über den Tellerrand hinaus, erkennt Zusammenhänge schnell und setzt Anforderungen pragmatisch und zuverlässig um.“
Stefan Jauker, Relution

Häufige Fragen

Was Du vor dem Gespräch wissen solltest

Brauchen wir für RAG immer eine Vector Database?+

Nein. Datenmenge, Suchmuster, Aktualität und vorhandene Systeme entscheiden. Ich empfehle die einfachste Lösung, die Qualitäts- und Betriebsziele erfüllt.

Bewertest Du auch Managed AI Services auf AWS?+

Ja. Managed Services können Entwicklungszeit sparen, bringen aber Kosten- und Bindungsfragen mit. Beides wird im Kontext Deines Produkts bewertet.

Ist das eine Datenschutzberatung?+

Nein. Der Audit macht technische Datenflüsse, Zugriffe und Speicherorte sichtbar. Eine rechtliche Bewertung erfolgt durch Deine Datenschutz- oder Rechtsberatung.

Der nächste Schritt

Passt AI Infrastructure Readiness Audit zu Deiner Situation? Finden wir es heraus.

Im kostenlosen 30-Minuten-Gespräch sprechen wir über Deine Situation. Wenn das nicht der richtige nächste Schritt ist, sage ich Dir das offen.

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