SBRANCHEN · INDUSTRIE & MASCHINENBAU
Sie haben Entwicklung, kein Plattform-Team
Ihre Ingenieure kennen den Workload. Was fehlt, ist die Schicht darunter — und dafür einzustellen kostet mehr, als sie einzukaufen.
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Was wir typischerweise antreffen
Umsatz zwischen 500 Mio. und 3 Mrd. €. Eine Entwicklungs- oder Konstruktionsabteilung mit zwei bis fünf Fachleuten für maschinelles Lernen. Bildverarbeitung in der Fertigung, Simulation und digitale Zwillinge, vorausschauende Wartung, generatives Konstruieren, Dokumentenagenten. Die Modelle funktionieren. Es hakt daran, sie von der Workstation auf eine Umgebung zu bringen, die über Nacht trainieren kann.
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Woran es meist scheitert
Die interne IT betreut die ERP-Landschaft und hat kein Mandat für GPU-Cluster. Ein Kontingent beim Hyperscaler für einen Multi-Node-Auftrag dauert Wochen. Und die Begründung für zwei zusätzliche Infrastruktur-Stellen übersteht das Gespräch mit der Finanzleitung nicht, solange es um ein Projekt geht und nicht um eine Plattform.
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Wie das Projekt abläuft
Wir beginnen mit einem Workload, nicht mit einer Strategie. Die Architektur-Session dimensioniert ihn und hält Zeitplan und Kosten schriftlich fest. Launch bringt ihn ab sechs Wochen in den Produktivbetrieb. Der Einkauf läuft auf Deutsch, über einen lokalen Vertrag, und die Sicherheitsunterlagen kommen begleitend statt hinterher. Läuft der Betrieb, entscheiden Sie, ob Ihr Team ihn führt oder wir.
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Was wir im ersten Gespräch fragen
Ob es einen benannten Workload mit hinterlegtem Budget gibt, ob im Haus schon einmal jemand verteiltes Training betrieben hat, und ob Ihre Richtlinie verlangt, dass Daten physisch im Land bleiben. Der letzte Punkt wiegt am schwersten: Wenn ja, sagen wir das sofort, statt es gemeinsam über vier Monate herauszufinden.
Seiten für Pharma & Life Sciences sowie KI-native Seiten folgen der gleichen Struktur – entworfen, nachdem die erste Industrieseite freigegeben wurde.