Erstgespräch

Cluster 07

AI Platform, GenAIOps & Spec-Driven Delivery

Bringt KI aus dem Konzept in den produktiven Betrieb. Plattformarchitektur, GenAIOps, LLMOps, Evaluation, Testing, Deployment, Monitoring, Spec-Driven Development und Runtime Controls machen KI-Systeme reproduzierbar, testbar und auditierbar.

Plattformpfad definieren

Überblick

Worum es geht

Dieser Cluster bringt KI aus dem Konzept in den produktiven Betrieb. Er verbindet Plattformarchitektur, GenAIOps, LLMOps, ModelOps, Evaluation, Testing, Deployment, Monitoring, Spec-Driven Development und Runtime Controls. Der Fortschritt wird sichtbar in Platform Blueprint, CI/CD- und LLMOps-Pipelines, Evaluation Framework, Quality Gates, Model Registry, Runbooks, Audit Trails und Spec Templates. Ergebnis: KI-Systeme werden reproduzierbar, testbar, auditierbar und produktiv ausgeliefert – statt als nicht reproduzierbare Prompt-Prototypen zu enden.

Outcome: AI Platform Blueprint, GenAIOps Operating Model, LLMOps-/ModelOps-Pipelines, Evaluation Framework, Quality Gates, Runbooks, Audit Trails, Runtime Controls.

Ziel-Stakeholder & Priorität

Für wen besonders relevant

Rolle Priorität
CIO Sehr hoch
CTO / Engineering Sehr hoch
CAIO / Head of AI Sehr hoch
Head of EA Sehr hoch
Risk / Audit Hoch

Pain Points

Typische Engpässe

  • GenAI-Prototypen sind nicht reproduzierbar.
  • Prompting dominiert, Spezifikationen und Tests fehlen.
  • Modelle, Daten, Prompts und Evaluationsmetriken werden nicht versioniert.
  • Betriebsverantwortung für KI-Systeme ist unklar.
  • Security, Compliance und Qualität kommen zu spät.
  • Runtime-, Token- und API-Verbrauch werden nicht kontrolliert.

Leistungen

Was wir liefern

  • AI Platform Blueprint Zielbild für AI-Plattform, Modellzugriff, Datenintegration, Security und Deployment. Ergebnis: skalierbarer Plattformpfad statt Tool-Wildwuchs.
  • GenAIOps Operating Model Betriebsmodell für GenAI-Anwendungen, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Releases. Ergebnis: kontrollierbarer KI-Betrieb.
  • LLMOps / ModelOps Blueprint Modellverwaltung, Versionierung, Evaluation und Deployment. Ergebnis: wiederholbare, nachvollziehbare Delivery.
  • AI Evaluation & Assurance Pipeline Test-, Evaluations- und Qualitätsmetriken für LLM-, RAG- und Agentensysteme. Ergebnis: Produktionsreife wird messbar.
  • Spec-Driven AI Development Entwicklung aus Spezifikationen, Akzeptanzkriterien und Tests statt reiner Prompts. Ergebnis: Qualität und Auditierbarkeit steigen.
  • Runtime & Consumption Controls Steuerung von Modell-, Token-, API- und Plattformverbrauch im Betrieb. Ergebnis: Kostenexplosion wird technisch begrenzt.
  • Governed Coding Agents Sicherer Einsatz von Coding Agents mit Lizenz-, Architektur-, Security- und Qualitätskontrollen. Ergebnis: Engineering beschleunigt ohne neue Risiken.

Consulting Assets

Werkzeuge & Artefakte

  • AI Platform Blueprint
  • GenAIOps Readiness Assessment
  • LLMOps / ModelOps Blueprint
  • AI Evaluation & Assurance Pipeline
  • Spec-Driven AI Delivery Kit
  • MLOps & Deployment Playbook
  • AI Coding Assistant Guidelines
  • Data & Model Catalog Framework
  • Runtime & Consumption Control Dashboard
  • Developer Enablement Kit

Einstiegs-Assessment

GenAIOps Readiness Assessment oder Spec-Driven Delivery Sprint

Dauer: 2–4 Wochen

  • Platform Gap Map
  • Evaluation Pipeline
Plattformpfad definieren

Bereit für den nächsten Schritt?

Lassen Sie uns AI Platform, GenAIOps & Spec-Driven Delivery an Ihrer Ausgangslage spiegeln.

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