Künstliche Intelligenz & ML

Ein klar abgegrenztes KI-Projekt dauert bei Neuros typischerweise 8–16 Wochen: zwei Wochen Datenerkundung und Aufbau des Evaluationsdatensatzes, vier bis acht Wochen Modellentwicklung, zwei bis vier Wochen Validierung im Schattenbetrieb und zwei Wochen Rollout. Was den Zeitplan dehnt, ist fast nie das Modell, sondern Datenzugriff und Freigaben — deshalb wird der Datenvertrag in Woche eins unterschrieben.

Das hängt von Ihren Daten und Ihrem Latenzbudget ab. Neuros beginnt mit RAG, wenn das Domänenwissen in Dokumenten liegt — RAG ist an einem Tag aktualisiert, Fine-Tuning braucht Tage. Fine-Tuning gewinnt bei Zehntausenden gelabelten Beispielen und einem starren Ausgabeformat. Für Klassifikation und Prognose liefert Gradient Boosting weiterhin günstigere, schnellere und besser erklärbare Ergebnisse als jedes Sprachmodell.

Neuros baut für jedes generative System ein Eval-Harness: Jede Antwort wird auf Quellenbindung, faktische Richtigkeit und Formattreue bewertet. Die Bewertungen laufen bei jedem Deployment automatisch, und ein Build unterhalb der Schwelle geht nicht live. Die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen sind als Testfälle im selben Harness hinterlegt.

Nein. Der Standard bei Neuros ist, dass Kundendaten im System des jeweiligen Kunden bleiben; die Nutzung zu Trainingszwecken wird in den Anbieterverträgen deaktiviert. Wo Vertraulichkeit es erfordert, läuft das Modell im eigenen Rechenzentrum oder im eigenen Cloud-Konto. Werden personenbezogene Daten verarbeitet, sind Verarbeitungsverzeichnis, Aufbewahrungsfristen und Maskierungsregeln nach DSGVO und dem türkischen Gesetz 6698 Teil der Architektur.

Wenn Sie ein System auf dem EU-Markt anbieten: ja. Die Verordnung (EU) 2024/1689 führt Pflichten gestaffelt nach Risikoklasse ein; Hochrisikosysteme verlangen Risikomanagement, Daten-Governance, technische Dokumentation, Protokollierung und menschliche Aufsicht. Neuros rüstet das nicht nachträglich nach — die Einstufung erfolgt in Woche eins, und die Architektur folgt daraus.