Managed AI & Support: KI-Betrieb mit LLMOps und SLA
Opsio betreibt Ihre KI, damit sie zuverlässig, sicher und wirtschaftlich läuft. Wir übernehmen LLMOps und MLOps, überwachen Modelle 24/7, erkennen Modelldrift früh, optimieren Token- und GPU-Kosten und steuern Incidents mit klarem SLA. Dazu liefern wir KI-Analytics: Dashboards und Reporting zu Modell- und Geschäftskennzahlen, die KI-Wert messbar machen.
Über 100 Organisationen in 6 Ländern vertrauen uns
24/7
Monitoring und Support aus dem NOC
99,9 %
Verfügbarkeits-SLA für produktive KI
<15 Min
Reaktionszeit bei kritischen Incidents
ISO 27001
zertifiziertes Delivery-Center in Bangalore
Leistungsumfang
Managed AI bei Opsio deckt den vollständigen Betrieb produktiver KI ab – von der technischen Überwachung über Kostensteuerung und Qualitätssicherung bis zur geschäftlichen Auswertung. Wir arbeiten mit etablierten Observability- und Operations-Werkzeugen wie LangSmith, MLflow und Datadog und betreiben aus einem 24/7-NOC mit klaren SLAs. Unser Ansatz verbindet proaktives Monitoring mit messbarer Verantwortung: Wir warten nicht auf Tickets, sondern erkennen Probleme früh. Die folgenden sechs Kompetenzfelder bilden den Kern unseres KI-Betriebs – als vollständiger Managed-Service oder modular, je nachdem, welche Aufgaben Sie auslagern und welche Sie intern behalten möchten.
LLMOps & MLOps
Wir betreiben Deployment-, Versionierungs- und Retraining-Pipelines für LLMs und ML-Modelle. Jede Änderung bleibt nachvollziehbar und rollback-fähig, sodass Ihre KI kontrolliert weiterentwickelt wird statt unkontrolliert zu altern.
24/7-Monitoring & Support
Aus unserem NOC überwachen wir Verfügbarkeit, Latenz, Fehlerraten und Qualität rund um die Uhr. Bei Auffälligkeiten reagieren wir proaktiv, oft bevor Sie das Problem überhaupt bemerken – mit definierter SLA.
Modelldrift- & Qualitätsbewertung
Wir messen Antwortqualität gegen Referenzdatensätze und überwachen Datenverteilungen. Erkennen wir Drift oder Qualitätsverlust, lösen wir gezielt Retraining oder Re-Tuning aus, bevor das Geschäft betroffen ist.
Kostenoptimierung (Token & GPU)
Wir senken Token- und GPU-Kosten durch optimierte Prompts, Caching, Modell-Routing und bedarfsgerechte Skalierung – ohne Qualität zu opfern. Transparente Reports zeigen, wohin Ihr KI-Budget fließt.
Observability & Incident-Management
Mit LangSmith, MLflow und Datadog schaffen wir durchgängige Observability über die gesamte KI-Strecke. Incidents steuern wir mit klarem SLA, Eskalationspfaden und Reaktionszeiten unter 15 Minuten bei kritischen Fällen.
KI-Analytics & Reporting
Dashboards und Reporting verbinden Modellkennzahlen wie Genauigkeit und Latenz mit Geschäftskennzahlen wie Bearbeitungszeit oder Konversion. So wird der Wertbeitrag Ihrer KI messbar und steuerbar.
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Opsios Fokus auf Sicherheit beim Architektur-Setup ist für uns entscheidend. Durch die Kombination aus Innovation, Agilität und einem stabilen Managed-Cloud-Service gaben sie uns das Fundament, das wir brauchten, um unser Geschäft weiterzuentwickeln. Wir sind dankbar für unseren IT-Partner Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
KI im Betrieb: zuverlässig, kosteneffizient und messbar from-emerald-600 to-teal-500
Eine KI-Anwendung ist mit dem Go-Live nicht fertig – sie beginnt erst zu altern. Modelle driften, Daten verändern sich, Token- und GPU-Kosten laufen aus dem Ruder, und ohne Beobachtung bleibt Qualität dem Zufall überlassen. Opsio Managed AI übernimmt den KI-Betrieb, sodass Ihre Anwendungen zuverlässig, sicher und wirtschaftlich laufen, während sich Ihre Teams auf das Geschäft konzentrieren. LLMOps und MLOps bilden das Rückgrat unseres Betriebs. Wir betreiben die Pipelines für Deployment, Versionierung und Retraining, halten Modelle aktuell und sorgen dafür, dass jede Änderung nachvollziehbar und rollback-fähig bleibt. Observability über Werkzeuge wie LangSmith, MLflow und Datadog gibt uns – und Ihnen – jederzeit Einblick in Latenz, Fehlerraten, Token-Verbrauch und Antwortqualität.
Modelldrift und Qualitätsverlust erkennen wir früh, bevor sie zum Geschäftsproblem werden. Wir messen Antwortqualität kontinuierlich gegen Referenzdatensätze, überwachen Eingabe- und Ausgabeverteilungen und lösen bei Bedarf Retraining oder Re-Tuning aus. So bleibt Ihre KI nicht nur am Tag des Go-Live, sondern dauerhaft auf einem definierten Qualitätsniveau – eine Voraussetzung auch für Compliance mit dem EU AI Act.
Kostenoptimierung ist bei KI-Workloads kein Nebenschauplatz. Token-Kosten generativer Modelle und GPU-Kosten beim Training können erheblich sein. Wir optimieren Prompt-Längen, Caching, Modell-Routing und Skalierung, um Ausgaben zu senken, ohne Qualität zu opfern. Sie erhalten transparente Reports, die zeigen, wo Ihr KI-Budget hingeht und wo wir es effizienter eingesetzt haben.
KI-Analytics schließt den Kreis. Über Dashboards und Reporting machen wir sichtbar, wie Ihre KI technisch performt und welchen Geschäftswert sie liefert – von Modellkennzahlen wie Genauigkeit und Latenz bis zu Geschäftskennzahlen wie Bearbeitungszeit, Konversion oder vermiedene Kosten. So wird KI-Wert messbar, und Investitionsentscheidungen beruhen auf Daten statt auf Bauchgefühl. Für DACH-Kunden läuft all dies DSGVO-, NIS2- und EU-AI-Act-konform mit EU-Datenresidenz. Empfohlene Artikel aus unserer Wissensdatenbank: Managed IT Support Services: Der ultimative Leitfaden, Effizienter IT-Betrieb: MSP Managed Service Provider – Opsio, and Verwalteter Cloud-Betrieb & Überwachungsdienste.
Opsio im Vergleich
| Kriterium | Opsio Managed AI | Interner Betrieb | Generischer MSP |
|---|---|---|---|
| 24/7-NOC mit SLA | 99,9 %, <15 Min kritisch | abhängig von Kapazität | oft ohne KI-Tiefe |
| LLMOps-Expertise | LLMOps & MLOps aus einer Hand | selten vorhanden | meist nur klassisches Ops |
| Drift- & Qualitätsüberwachung | kontinuierlich, mit Retraining | oft manuell | selten Fokus |
| Kostenoptimierung | Token- & GPU-Optimierung | schwer ohne Tooling | begrenzt |
| KI-Analytics | Modell- & Geschäftskennzahlen | fragmentiert | Standard-Monitoring |
| EU-Compliance | DSGVO, NIS2, EU AI Act | Eigenverantwortung | variiert |
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Das bekommen Sie
Preisgestaltung & Investitionsstufen
Transparente Preise. Keine versteckten Gebühren. Angebote basierend auf Umfang.
Managed AI Essentials
ab 3.500 EUR / Monat
Monitoring, Incident-Management und Basis-Reporting; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Managed AI Professional
7.000 – 18.000 EUR / Monat
Voller LLMOps-Betrieb inkl. Kostenoptimierung und Drift-Management; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Managed AI Enterprise
ab 25.000 EUR / Monat
Mehrere Workloads, strenge SLAs und KI-Analytics; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Transparente Preise. Keine versteckten Gebühren. Angebote basierend auf Umfang.
Fragen zur Preisgestaltung? Lassen Sie uns Ihre spezifischen Anforderungen besprechen.
Warum Opsio für Cloud-Services wählen?
Opsio betreibt KI mit der Disziplin eines Managed-Cloud-Anbieters und der Tiefe eines KI-Engineering-Teams. Als AWS Advanced Tier Services Partner mit AWS Migration & Modernization Competency, Microsoft Partner und Google Cloud Partner betreiben wir KI-Workloads auf Bedrock, Azure OpenAI und Vertex AI über alle drei Hyperscaler hinweg. Unser 24/7-NOC, das ISO-27001-zertifizierte Delivery-Center in Bangalore und über 50 Ingenieure sichern einen Betrieb mit 99,9 % Verfügbarkeits-SLA. Hauptsitz in Karlstad, EU-Datenresidenz und Compliance-Fokus machen uns zum passenden Partner für regulierte DACH-Unternehmen.
Echter 24/7-Betrieb
Unser NOC überwacht Ihre KI rund um die Uhr mit 99,9 % SLA und Reaktionszeiten unter 15 Minuten bei kritischen Incidents.
Proaktiv statt reaktiv
Wir erkennen Modelldrift und Qualitätsverlust früh und handeln, bevor Probleme Ihr Geschäft erreichen.
Transparente Kostensteuerung
Token- und GPU-Kosten werden überwacht und optimiert; Sie sehen in klaren Reports, wohin Ihr KI-Budget fließt.
Multi-Cloud-Betrieb
Wir betreiben KI auf Bedrock, Azure OpenAI und Vertex AI und sind nicht an eine einzelne Plattform gebunden.
Messbarer KI-Wert
KI-Analytics-Dashboards verbinden Modell- und Geschäftskennzahlen, sodass der Nutzen Ihrer KI sichtbar wird.
Compliance im Betrieb
EU-Datenresidenz sowie DSGVO-, NIS2- und EU-AI-Act-Konformität sind fester Bestandteil unseres Betriebsmodells.
Noch unsicher? Starten Sie mit einem Pilotprojekt.
Beginnen Sie mit einer fokussierten zweiwöchigen Bewertung. Sehen Sie echte Ergebnisse, bevor Sie sich festlegen. Bei Fortführung wird die Pilotgebühr angerechnet.
Unser 4-Phasen-Lieferprozess
Unser Managed-AI-Betrieb startet mit einer sauberen Übernahme und geht in einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus über. Wir verstehen zunächst Ihre KI-Landschaft, etablieren Monitoring und SLAs und gehen dann in den laufenden Betrieb mit regelmäßiger Optimierung und Reporting. Jede Phase hat klare Ergebnisse, sodass Verantwortlichkeiten und Erwartungen von Beginn an eindeutig sind.
Onboarding & Assessment
Wir analysieren Ihre KI-Workloads, Plattformen und Risiken und definieren SLAs und Eskalationspfade. Zeitrahmen: Woche 1-2.
Monitoring- & LLMOps-Setup
Aufbau von Observability mit LangSmith, MLflow und Datadog sowie Anbindung an das 24/7-NOC. Zeitrahmen: Woche 2-4.
Laufender Betrieb & Optimierung
24/7-Monitoring, Incident-Management, Kostenoptimierung und Drift-Überwachung im Dauerbetrieb. Zeitrahmen: fortlaufend.
Reporting & Retraining-Zyklen
Regelmäßige KI-Analytics-Reports sowie geplantes Retraining und Re-Tuning bei Bedarf. Zeitrahmen: monatlich und nach Bedarf.
Zusammenfassung
- LLMOps & MLOps
- 24/7-Monitoring & Support
- Modelldrift- & Qualitätsbewertung
- Kostenoptimierung (Token & GPU)
- Observability & Incident-Management
Von Opsio bediente Branchen
Opsio betreibt KI für Branchen, in denen Verfügbarkeit, Qualität und Compliance im laufenden Betrieb entscheidend sind. Wir kennen die regulatorischen Anforderungen und Betriebsrisiken dieser Sektoren und richten Monitoring, SLAs und Reporting entsprechend aus. Die folgenden vier Branchen bilden unseren Schwerpunkt im DACH-Raum.
Banken & Finanzen
Betrieb geschäftskritischer KI mit strenger Auditierbarkeit, Drift-Überwachung und SLA – BaFin-konform, mit lückenloser Nachvollziehbarkeit jeder Modelländerung und EU-Datenresidenz.
Öffentlicher Sektor
Zuverlässiger KI-Betrieb für Bürgerservices mit Transparenz-Reporting, menschlicher Aufsicht und enger Ausrichtung an EU AI Act und BSI-Vorgaben.
Industrie & Fertigung (Mittelstand)
Betrieb von ML-Modellen für Predictive Maintenance und Qualitätssicherung mit kosteneffizientem Monitoring, passend zugeschnitten auf Mittelstandsbudgets.
Handel
Betrieb von Empfehlungs- und Prognosemodellen mit Fokus auf Token-Kostenoptimierung in saisonalen Lastspitzen und DSGVO-konforme Verarbeitung von Kundendaten.
Managed AI & Support: KI-Betrieb mit LLMOps und SLA — Häufig gestellte Fragen
Was umfasst Managed AI bei Opsio genau?
Managed AI bei Opsio umfasst den vollständigen Betrieb Ihrer produktiven KI-Anwendungen. Dazu gehören LLMOps und MLOps für Deployment, Versionierung und Retraining, ein 24/7-Monitoring aus unserem NOC mit definierter SLA, die kontinuierliche Bewertung von Modelldrift und Qualität, die Optimierung von Token- und GPU-Kosten sowie Incident-Management mit Reaktionszeiten unter 15 Minuten bei kritischen Fällen. Ergänzend liefern wir KI-Analytics: Dashboards und Reporting, die Modellkennzahlen wie Genauigkeit und Latenz mit Geschäftskennzahlen wie Bearbeitungszeit und Konversion verbinden. Der Service lässt sich vollständig oder modular buchen, je nachdem, welche Aufgaben Sie auslagern und welche Sie intern behalten möchten. Für DACH-Kunden läuft alles DSGVO-, NIS2- und EU-AI-Act-konform mit EU-Datenresidenz.
Was bedeutet LLMOps und wie unterscheidet es sich von MLOps?
MLOps überträgt DevOps-Prinzipien auf Machine Learning: reproduzierbares Training, Versionierung, Deployment und Monitoring von Modellen. LLMOps ist die Spezialisierung dieser Praxis auf große Sprachmodelle und bringt eigene Herausforderungen mit. Dazu zählen Prompt-Versionierung, Token-Kostenkontrolle, die Bewertung nicht-deterministischer Ausgaben, Guardrails gegen unerwünschte Antworten und Observability über Werkzeuge wie LangSmith. Während klassisches MLOps oft mit klar messbaren Metriken wie Genauigkeit arbeitet, erfordert LLMOps zusätzlich qualitative und teils LLM-gestützte Evaluation. Opsio betreibt beides aus einer Hand und wählt je Workload den passenden Ansatz. So bleibt sowohl Ihr klassisches ML-Modell als auch Ihre generative KI-Anwendung kontrolliert, überwacht und betreibbar.
Wie schnell reagiert Opsio bei einem KI-Incident?
Bei kritischen Incidents liegt unsere Reaktionszeit unter 15 Minuten. Unser 24/7-NOC überwacht Ihre KI-Workloads rund um die Uhr, sodass viele Probleme erkannt und behoben werden, bevor sie Ihr Geschäft erreichen. Für jeden Service definieren wir gemeinsam SLAs, Eskalationspfade und Schweregrad-Klassen, sodass klar ist, welche Reaktion bei welcher Art von Vorfall erfolgt. Wir arbeiten mit einem 99,9 % Verfügbarkeits-SLA für produktive KI-Workloads. Im Incident-Management dokumentieren wir Ursache, Maßnahme und Lehre lückenlos – das ist nicht nur gute Praxis, sondern unterstützt auch die Auditierbarkeit, die regulierte Branchen wie Banken oder der öffentliche Sektor benötigen. So bleibt der Betrieb auch unter Druck nachvollziehbar.
Wie optimiert Opsio die Kosten von KI-Workloads?
KI-Kosten entstehen vor allem durch Token-Verbrauch bei generativen Modellen und GPU-Nutzung beim Training. Wir optimieren auf mehreren Ebenen: Prompts werden gestrafft, häufige Anfragen über Caching abgefangen, und Modell-Routing sorgt dafür, dass einfache Aufgaben an kleinere, günstigere Modelle gehen und nur komplexe an teure. Beim Training optimieren wir Skalierung und GPU-Auslastung, um Leerlauf zu vermeiden. Entscheidend ist Transparenz: Sie erhalten Reports, die zeigen, wohin Ihr KI-Budget fließt und welche Einsparungen wir realisiert haben. Wir senken Kosten dabei nie auf Kosten der Qualität – jede Optimierung wird gegen Antwortqualität und Latenz geprüft, damit Effizienz nicht zu Lasten des Geschäftswerts geht.
Was ist Modelldrift und wie geht Opsio damit um?
Modelldrift beschreibt den schleichenden Qualitätsverlust eines KI-Modells, wenn sich die realen Daten von denen unterscheiden, mit denen es trainiert wurde. Ein Betrugserkennungsmodell etwa verliert an Treffsicherheit, wenn sich Betrugsmuster ändern. Wir überwachen Drift kontinuierlich, indem wir Eingabe- und Ausgabeverteilungen beobachten und Antwortqualität gegen Referenzdatensätze messen. Erkennen wir relevante Drift oder Qualitätsverlust, lösen wir gezielt Retraining oder Re-Tuning aus und bringen das aktualisierte Modell kontrolliert in Produktion. Diese kontinuierliche Qualitätssicherung ist nicht nur betrieblich wichtig, sondern auch eine Voraussetzung für Compliance mit dem EU AI Act, der für viele KI-Systeme eine dauerhafte Überwachung der Leistungsfähigkeit verlangt.
Welche KI-Analytics liefert Opsio?
Unsere KI-Analytics verbinden zwei Ebenen. Auf der technischen Ebene liefern Dashboards Modellkennzahlen wie Genauigkeit, Latenz, Fehlerraten, Token-Verbrauch und Verfügbarkeit. Auf der geschäftlichen Ebene machen wir den Wertbeitrag sichtbar – etwa reduzierte Bearbeitungszeiten, höhere Konversion, abgewendete Kosten oder Entlastung von Mitarbeitenden. Das Reporting kombiniert beide Sichten, sodass Sie nicht nur sehen, dass die KI läuft, sondern auch, was sie bewirkt. Diese Transparenz hilft, Investitionsentscheidungen über den weiteren Ausbau auf Daten zu stützen statt auf Vermutungen. Die konkreten Kennzahlen stimmen wir individuell mit Ihnen ab, da sich Geschäftswert je nach Use-Case unterschiedlich misst. Reports liefern wir regelmäßig sowie auf Abruf für Management und Fachbereiche.
Kann Opsio auch KI betreiben, die ein anderer Anbieter gebaut hat?
Ja. Wir übernehmen den Betrieb von KI-Anwendungen unabhängig davon, wer sie entwickelt hat. Im Onboarding analysieren wir die bestehende Architektur, Plattformen, Datenflüsse und Risiken und etablieren darauf aufbauend Monitoring, LLMOps und SLAs. Häufig finden wir dabei Verbesserungspotenziale bei Observability, Kostenstruktur oder Qualitätssicherung, die wir transparent aufzeigen. Wo Dokumentation fehlt, rekonstruieren wir das nötige Betriebswissen. Da wir auf allen drei Hyperscalern – AWS, Azure und Google Cloud – zu Hause sind und mit gängigen Werkzeugen wie LangSmith, MLflow, Kubernetes und Datadog arbeiten, können wir uns flexibel an unterschiedliche Stacks anpassen. Unser Ziel ist ein reibungsloser Übergang in einen stabilen, überwachten und kosteneffizienten Betrieb.
Wie stellt Opsio Compliance im laufenden Betrieb sicher?
Compliance endet nicht mit dem Go-Live, sondern muss im Betrieb dauerhaft gewahrt bleiben. Wir betreiben KI mit EU-Datenresidenz, etwa in AWS Frankfurt eu-central-1 oder Azure Germany West Central, und stellen sicher, dass Datenverarbeitung DSGVO-konform bleibt. Für den EU AI Act überwachen wir die geforderte Leistungsfähigkeit von Modellen kontinuierlich und dokumentieren Änderungen lückenlos. NIS2-Anforderungen an Informationssicherheit und Incident-Reporting bilden wir über unser ISO-27001-zertifiziertes Delivery-Center und definierte Incident-Prozesse ab. Reporting und Audit-Trails sind so gestaltet, dass sie gegenüber BaFin, BSI und BfDI standhalten. So bleibt Ihre KI nicht nur technisch zuverlässig, sondern auch regulatorisch belastbar – ein entscheidender Faktor für regulierte DACH-Unternehmen.
Noch Fragen? Unser Team hilft Ihnen gerne weiter.
Bereit, Ihre KI verlässlich zu betreiben?
Wir übernehmen LLMOps, Monitoring, Kostenoptimierung und KI-Analytics – 24/7, mit 99,9 % SLA und EU-Compliance, damit Ihre KI dauerhaft Wert liefert.
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