Die umfassende KI-Plattform für Unternehmen, die Vertex AI ersetzt. Entwickle KI-Agenten und ML-Modelle – von der ersten Idee bis zum MLOps-Betrieb auf einer einzigen Plattform.
Erlebe den Sprung von fragmentierten Tools und manuellen Prozessen zu einer einheitlichen Machine Learning Plattform, die Innovation in deinem gesamten Unternehmen beschleunigt.
Dein Team kämpft mit einer unzusammenhängenden Tool-Landschaft. Data Scientists experimentieren in Notebooks, Entwickler versuchen, die Modelle in Produktion zu bringen – ein langsamer, fehleranfälliger Prozess.
Auf der Agent Platform arbeitet dein gesamtes Team in einer einzigen Umgebung. Von der Datenanalyse über das Training bis zum Monitoring – alle Schritte sind integriert, was die Entwicklungszeit drastisch verkürzt.
Das Erstellen leistungsfähiger KI-Modelle von Grund auf erfordert tiefes Expertenwissen und immense Ressourcen. Der Zugang zu den neuesten Innovationen ist blockiert.
Mit dem Model Garden erhält dein Team Zugriff auf über 200 Foundation Models von Google und Partnern (z.B. Gemini, Claude). Nutze, tune oder kombiniere State-of-the-Art-KI für deine Zwecke.
Die Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von ML-Modellen ist ein manueller Kraftakt. Jeder Schritt birgt Risiken und bindet wertvolle Entwicklerzeit, die für Innovation fehlt.
Die Agent Platform bietet eine vollständige MLOps-Plattform. Automatisiere deine Deployments mit Pipelines, überwache die Modell-Performance und skaliere deine KI-Anwendungen zuverlässig, ohne dich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.
Von der Datenvorbereitung über das Training bis zur Überwachung – die Agent Platform vereint den gesamten KI-Lebenszyklus in einer einzigen, intuitiven Umgebung. Schluss mit dem Tool-Chaos und der Komplexität.
ROI über drei Jahre, erzielt durch beschleunigte Entwicklung und effizienteren Betrieb von ML-Modellen auf der Agent Platform.
Ob Einsteiger mit No-Code AutoML, Entwickler mit vortrainierten APIs oder Data Scientists mit Custom-Training-Umgebungen – die Agent Platform bietet für jedes Team und jede Anforderung die passende Plattform.
Zeitersparnis bei der Datenvorbereitung und dem Training von Modellen im Vergleich zu traditionellen, nicht-integrierten Ansätzen.
Ein Handel mit E-Commerce will seine Lagerbestände optimieren und fragt die Agent Platform nach zukünftigen Produktverkäufen.
Output: Ein AutoML-Modell analysiert Verkaufsdaten und externe Faktoren und erstellt eine präzise Prognose für tausende Produkte.
Nutzen: Weniger “Out-of-Stock”-Situationen, sinkende Lagerkosten und mehr Umsatz durch intelligente Bestandsplanung.
Ein Automobilzulieferer möchte die manuelle Qualitätskontrolle am Fließband durch eine automatisierte Lösung ersetzen.
Output: Ein auf der Agent Platform trainiertes Computer-Vision-Modell analysiert Kamerabilder in Echtzeit und erkennt Defekte genauer als das menschliche Auge.
Nutzen: Signifikant höhere Produktqualität, weniger Ausschuss und vollständiger Wegfall der Kosten für manuelle Inspektion.
Ein FinTech-Unternehmen muss tausende Transaktionen pro Sekunde in Echtzeit auf Betrugsversuche überwachen.
Output: Ein KI-Modell analysiert Transaktionsmuster und meldet verdächtige Aktivitäten sofort mit einem Risikoscore an das Sicherheitsteam.
Nutzen: Drastisch reduzierte Finanzverluste durch Betrug, gestärktes Kundenvertrauen und Erfüllung regulatorischer Anforderungen.
Ein Marketing-Team muss für eine globale Kampagne schnell eine Vielzahl an unterschiedlichen Werbemitteln erstellen.
Output: Mithilfe von generativer KI generiert das Team aus Textbeschreibungen hunderte fotorealistische Bilder für die Kampagne.
Nutzen: Die Kosten und die Zeit für die Erstellung von Assets werden um über 80 % reduziert, was schnellere Kampagnenstarts und mehr A/B-Tests ermöglicht.
Eine Rechtsabteilung muss für eine Due-Diligence-Prüfung hunderte von Seiten an Verträgen und Berichten analysieren.
Output: Ein Textmodell erstellt in Minuten präzise Zusammenfassungen, identifiziert Schlüsselklauseln und hebt Risiken hervor.
Nutzen: Der Lese- und Analyseaufwand wird um mehr als 90 % reduziert, so können sich die Anwälte auf die strategische Bewertung statt auf die Informationssuche konzentrieren.
Ein Entwicklerteam möchte die Erstellung von wiederkehrenden Code-Strukturen, Tests und Dokumentationen beschleunigen.
Output: Die Code-Modelle unterstützen die Entwickler durch Code-Vervollständigung, Generierung ganzer Funktionen und das automatische Erstellen von Unit-Tests.
Nutzen: Die Entwicklungsgeschwindigkeit wird signifikant gesteigert, die Code-Qualität verbessert sich und die Zeit für Routineaufgaben wird minimiert.
Der Model Garden gibt dir direkten Zugriff auf über 200 hochmoderne Foundation Models von Google (z.B. Gemini), Anthropic (z.B. Claude), der Open-Source-Community (z.B. Llama) und weiteren Partnern. Wähle das beste Modell für deine Aufgabe. Kein Vendor Lock-in auf Google-Modelle.
Mache die Modelle zu deinen eigenen. Mit dem Model Builder kannst du Foundation Models durch Prompt-Design und Tuning anpassen oder mit AutoML und deinen eigenen Daten komplett neue, hochpräzise Prognosemodelle trainieren – auch ohne Code.
Verwandle deine Modelle in proaktive Helfer. Der Agent Builder bietet dir die Werkzeuge, um intelligente KI-Agenten zu erstellen, die auf deine Unternehmensdaten und Systeme zugreifen, komplexe Aufgaben lösen und Arbeitsabläufe automatisieren.
Skaliere deine KI-Anwendungen zuverlässig. Die Agent Platform bietet eine komplette MLOps-Plattform mit Tools wie Pipelines, Monitoring und Feature Store, um deine Modelle automatisiert bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten.
Jedes erfolgreiche KI-Projekt beginnt mit einer sauberen Architektur und einem klaren Ziel. Wir analysieren deine Daten, verstehen deine Business-Fragen und entwerfen eine zukunftsfähige Struktur, die Skalierbarkeit, Performance und Kosten optimal ausbalanciert.
Analyse deiner Quelldaten und Business-Anforderungen
Design der optimalen Lösungsarchitektur auf der Agent Platform
Erstellung einer detaillierten Implementierungs-Roadmap
Unsere Experten setzen deine Vision in die Tat um. Wir bauen die Datenpipelines, entwickeln und trainieren deine spezifischen Modelle, programmieren intelligente KI-Agenten und sorgen dafür, dass dein Team die neuen Möglichkeiten versteht und nutzen kann.
Aufbau der Daten-Infrastruktur und Anbindung der Quellen
Entwicklung von ML-Modellen und intelligenten KI-Agenten
Praxisorientierte Schulungen und Workshops für deine Teams
Ein Modell ist erst dann wertvoll, wenn es zuverlässig in Produktion läuft. Wir implementieren eine professionelle MLOps-Plattform, die das Deployment automatisiert, die Performance überwacht und einen stabilen, kostenoptimierten Betrieb sicherstellt.
Aufbau von automatisierten CI/CD-Pipelines für ML-Modelle
Implementierung von Monitoring, Logging und Alerting
Kontinuierliche Kosten- und Performance-Optimierung (FinOps für KI)
Jedes erfolgreiche KI-Projekt beginnt mit einer sauberen Architektur und einem klaren Ziel. Wir analysieren deine Daten, verstehen deine Business-Fragen und entwerfen eine zukunftsfähige Struktur, die Skalierbarkeit, Performance und Kosten optimal ausbalanciert.
Analyse deiner Quelldaten und Business-Anforderungen
Design der optimalen Lösungsarchitektur auf der Agent Platform
Erstellung einer detaillierten Implementierungs-Roadmap
Unsere Experten setzen deine Vision in die Tat um. Wir bauen die Datenpipelines, entwickeln und trainieren deine spezifischen Modelle, programmieren intelligente KI-Agenten und sorgen dafür, dass dein Team die neuen Möglichkeiten versteht und nutzen kann.
Aufbau der Daten-Infrastruktur und Anbindung der Quellen
Entwicklung von ML-Modellen und intelligenten KI-Agenten
Praxisorientierte Schulungen und Workshops für deine Teams
Ein Modell ist erst dann wertvoll, wenn es zuverlässig in Produktion läuft. Wir implementieren eine professionelle MLOps-Plattform, die das Deployment automatisiert, die Performance überwacht und einen stabilen, kostenoptimierten Betrieb sicherstellt.
Aufbau von automatisierten CI/CD-Pipelines für ML-Modelle
Implementierung von Monitoring, Logging und Alerting
Kontinuierliche Kosten- und Performance-Optimierung (FinOps für KI)
Die Kosten für das Training eines Modells oder die Erstellung eines Agenten hängen von der gewählten Methode (z.B. AutoML) und der genutzten Rechenzeit ab.
Nach dem Deployment zahlst du für die Nutzung deiner KI-Lösungen. Das umfasst sowohl Vorhersage-Anfragen an deine ML-Modelle als auch die Aufgaben, die deine KI-Agenten verarbeiten.
Ein Pay-per-Use-Modell bietet enorme Flexibilität, erfordert aber auch eine kluge Steuerung. Wir helfen dir, die Kosten von Anfang an zu verstehen, die richtigen Services für dein Budget auszuwählen und deine Ausgaben mit FinOps-Methoden kontinuierlich zu optimieren.
Stelle die auf der Agent Platform entwickelten, komplexen KI-Agenten deinem gesamten Unternehmen in einer zentralen, einfach zu bedienenden Oberfläche zur Verfügung.
Nutze BigQuery als skalierbares, zentrales Data Warehouse, um die riesigen Datenmengen aufzubereiten, die du für das Training deiner Modelle auf der Agent Platform benötigst.
Visualisiere die Ergebnisse und Vorhersagen deiner auf der Agent Platform trainierten Modelle in interaktiven Dashboards und mache die Erkenntnisse für deine Business-Teams zugänglich und verständlich.
Google hat Vertex AI in die Gemini Enterprise Agent Platform überführt: Die Agent Platform ist die weiterentwickelte Plattform zur Entwicklung von KI-Agenten und ML-Modellen und hat Vertex AI ersetzt. Funktionen wie der Model Garden, AutoML, das Custom-Training und die MLOps-Werkzeuge bleiben erhalten – lediglich der Name hat sich geändert.
Die Gemini Enterprise Agent Platform ist Googles zentrale und einheitliche Machine Learning Plattform bzw. KI Plattform (ehemals Vertex AI). Sie wurde entwickelt, um den gesamten KI-Lebenszyklus an einem Ort zu bündeln. Das bedeutet, du kannst von der Anbindung deiner Daten über das Experimentieren und Trainieren von Modellen bis hin zur produktiven Bereitstellung, der Überwachung und Verwaltung (MLOps) alles über eine einzige, integrierte Oberfläche steuern.
Die Agent Platform ist bewusst für eine breite Zielgruppe konzipiert. Business-Anwender und Analysten können mit AutoML ohne eine einzige Zeile Code hochpräzise Prognosemodelle erstellen. Gleichzeitig haben Data Scientists und Entwickler die volle Flexibilität, in gewohnten Notebook-Umgebungen mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu arbeiten, um hochkomplexe, eigene Modelle und KI-Agenten zu programmieren.
Der Hauptvorteil ist die vollständige Integration und die Vermeidung von Vendor-Lock-in. Statt vieler getrennter Dienste, die mühsam verbunden werden müssen, bietet die Agent Platform eine nahtlose Erfahrung, die den MLOps-Zyklus massiv vereinfacht.
Ein entscheidender Differenzierungsfaktor ist der Model Garden: Hier hast du nicht nur Zugriff auf Googles eigene Spitzenmodelle wie Gemini, sondern auch auf hunderte Open-Source-Modelle (z.B. Llama) und Modelle von Partnern wie Claude von Anthropic. Diese Wahlfreiheit verhindert einen Vendor-Lock-in und stellt sicher, dass du immer das beste Werkzeug für deine spezifische Aufgabe nutzen kannst.
Die Agent Platform basiert auf einem flexiblen Pay-per-Use-Modell, das volle Transparenz bietet. Du zahlst nur für die Ressourcen, die du tatsächlich nutzt. Das umfasst typischerweise die Rechenzeit für das Training eines Modells oder die Anzahl der Vorhersage-Anfragen nach dem Deployment. Es gibt keine starren Lizenzgebühren. Wir als Partner helfen dir, diese Kostenstruktur zu verstehen und mit FinOps-Methoden von Anfang an zu optimieren.
Unser Ansatz ist partnerschaftlich und strategisch. Wir starten typischerweise mit einem gemeinsamen Workshop, um deine Geschäftsziele zu verstehen und die KI-Anwendungsfälle mit dem größten ROI zu identifizieren. Anschließend begleiten wir dich bei der technischen Konzeption, der Entwicklung der ersten Modelle und dem Aufbau einer professionellen MLOps-Umgebung, um den langfristigen Erfolg sicherzustellen.
