Vertex AI Beratung: Von Use Case zu Produktion auf Google Cloud

Wir helfen dir, Vertex AI sicher zu planen, sauber zu entwickeln und kontrolliert zu betreiben – mit klarer Governance, Überwachung und verantwortungsvoller KI.

Use Cases priorisieren statt Bauchgefühl
Von Entwicklung bis Betrieb mit Struktur
Rollen, Daten- und Modellkontrollen

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Warum Projekte mit Vertex AI oft hängenbleiben

Viele Teams starten schnell, aber scheitern dann an der Umsetzung: unklare Anforderungen, fehlende Leitplanken, schwierige Integration in bestehende Infrastruktur und wenig Messbarkeit beim Erfolg. Ergebnis: ein Projekt, das im Prototyp stecken bleibt.

Vertex AI ist eine starke Plattform in Google Cloud – aber erst mit sauberem Aufbau, klaren Workflows, sicherem Zugriff und laufender Kontrolle wird daraus ein skalierbares Produkt. Genau hier setzt unsere Vertex AI Beratung an.

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Vertex AI Beratung auf Google Cloud: Governance, MLOps und Umsetzung

Was du mit einer guten Vertex AI Beratung bekommst

Drei Dinge entscheiden, ob deine Entwicklung wirklich in Produktion geht.

Klare Roadmap statt Tool-Tour

Wir übersetzen Vision und Business-Anforderungen in eine umsetzbare Roadmap: Use Cases, Datenbasis, Integration, Security und ein realistischer Zeitplan – passend zu euren Branchen-Anforderungen.

Plattform-Setup, das Teams tragen

Von Workbench bis Pipelines: Wir bauen ein Setup, auf dem Data Science, Engineering und Betrieb zusammenarbeiten – inklusive Betriebsstandards, Code-Standards, Storage-Konzept und sauberem Bereitstellen von Modellen.

Governance, Kontrolle, Risiko-Steuerung

Model Registry, Freigaben, Zugriff, Audit-Spuren und laufende Kontrollen über den gesamten Lebenszyklus – damit Vorgaben nicht erst am Ende „draufgeschoben“ werden.

KPIs

Unsere Wachstumszahlen

Seit Jahren realisieren wir erfolgreich Projekte in Google Workspace.

15+

Jahre Erfahrung mit Google für Unternehmen.

<5 Tage

zur Entwicklung des ersten App-Prototypen

100%

Google Cloud Fokus

Für wen lohnt sich Vertex AI Beratung?

Für Teams, die Lösungen in Google Cloud nicht nur testen, sondern als verlässliche Technologie betreiben wollen: CIO/CTO, CDO, Head of Data/BI, Produktteams und Security-Verantwortliche.

Typische Auslöser: mehrere Modelle in Entwicklung, steigende Betriebskosten, unklare Messbarkeit, neue Vorgaben, oder der Wunsch, Agenten und Workflows mit Gemini sicher in die Organisation zu bringen.

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<p>Für Teams, die Lösungen in Google Cloud nicht nur testen, sondern als verlässliche Technologie betreiben wollen: CIO/CTO, CDO, Head of Data/BI, Produktteams und Security-Verantwortliche.</p><p>Typische Auslöser: mehrere Modelle in Entwicklung, steigende Betriebskosten, unklare Messbarkeit, neue Vorgaben, oder der Wunsch, Agenten und Workflows mit Gemini sicher in die Organisation zu bringen.</p>

Was steckt im Paket?

Klarer Überblick über Vertex AI – und ein pragmatischer Einstieg in die Umsetzung.

Was ist Vertex AI?

Vertex AI ist die Plattform in Google Cloud für Entwicklung, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen – von klassischem Training (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost) bis zu modernen Gemini-Workflows.

Kernkomponenten im Überblick

Typische Bausteine: Workbench für Entwicklung, Pipelines für reproduzierbare Workflows (Kubeflow-Ansatz), Model Registry für Versionierung und Freigaben sowie bewährte Praktiken für den Betrieb über den gesamten Lifecycle. Für agentische Abläufe kann die Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP) als Orchestrierungsschicht ergänzt werden.

Use Cases nach Branchen

Praxisnahe Lösungen: Dokumentenverarbeitung, Klassifikation und Prognosen, Suche/Ähnlichkeit, Assistenzsysteme und Agenten. In stark regulierten Branchen (z. B. Finance/Bank) zählen dabei besonders: Zugriff, Governance, Datenresidenz und Nachvollziehbarkeit.

Erste Schritte: von 0 auf Pilot

Schritt-für-Schritt: Anforderungen klären → Datenzugriff und Storage (cloud storage) definieren → Entwicklungsumgebung aufsetzen → erstes Modell trainieren und evaluieren → Registry & Freigaben → Inferenz bereitstellen → Leitplanken etablieren.

Du willst Vertex AI sauber aufsetzen – ohne Trial-and-Error?

Use Case, Daten, Erfolgskriterien klären
Setup, Integration und Leitplanken planen
Nächste Schritte als Roadmap festhalten

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Jonas Schwarz Profilbild GMinds Google Workspace

Erfolgsgeschichten unserer Kunden

Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen – und wie eine saubere Plattform-Umsetzung aussieht.

Bank: Nachvollziehbares ML mit Registry & Pipelines

Mitarbeiter

1800

Jahresumsatz

420

Mio. €

Eingesetzte Technologien

Google Cloud

BigQuery

Gemini-Modelle

Ausgangslage

Mehrere ML-Modelle ohne gemeinsame Leitplanken
Unklarer Zugriff auf Daten und Storage-Struktur
Training nicht reproduzierbar, wenig Betriebsstandards
Regulatorische Anforderungen spät im Projekt adressiert

Ergebnis

Einheitlicher Freigabeprozess über die Registry
Reproduzierbare Workflows über Pipelines
Messbarkeit entlang der Inferenz
Dokumentierte Governance-Strukturen für Audits

E-Commerce: Agent-gestützte Prozesse und Analytics in Google Cloud

Mitarbeiter

650

Jahresumsatz

180

Mio. €

Eingesetzte Technologien

Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP)

BigQuery

Looker

Google Cloud

Ausgangslage

Viele manuelle Workflows zwischen Teams und Tools
Reporting verteilt, KPIs nicht konsistent
Pilot ohne saubere Integration und laufende Kontrolle
Unklare Anforderungen an Zugriff und Vorgaben

Ergebnis

Agenten-Orchestrierung über Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP)
Zentrale Datenbasis in BigQuery für Analytics
Looker für Self-Service Kennzahlen und Drilldowns
Kontrollierter Betrieb mit Governance und Kontrollen

Vorgehen

In 4 Schritten zur perfekten Lösung

Unser Vorgehen verbindet Beratung, Plattform-Aufbau und Betrieb – damit KI als Produkt funktioniert.

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Wir starten mit Anforderungen: Datenklassifizierung, Zugriff, VPC-Design, Logging, Aufbewahrung sowie Leitplanken (inkl. regulatorischer Branchen). Ergebnis: ein tragfähiger Rahmen, bevor Code in Produktion geht.

Strategisches Expertengespräch

Wir setzen die nötige Infrastruktur in Google Cloud auf: Entwicklungsumgebungen, Storage (cloud storage), Repos/Code-Standards, CI/CD-Integration und Basis für den Betrieb. Wenn relevant: GKE (Google Kubernetes Engine) für skalierbare Workloads.

Einführung & Umsetzung

Wir etablieren Kontrollen für Modelle, Daten und Pipelines: Drift-, Qualitäts- und Kosten-Sicht, nachvollziehbare Deployments, Registry-Standards und klarer Betrieb. So misst du Erfolg und reduzierst Risiko.

Partnerschaft auf Augenhöhe

Wir helfen beim Aufbau stabiler Workflows und Leitplanken: Freigaben, Rollen, Guardrails, Reviews. Optional begleiten wir Teams beim Trainieren und Bereitstellen zusätzlicher Modelle – bis zur produktionsreifen Umsetzung.

So wird deine Delivery steuerbar, wenn die Plattform steht

Mit Vertex AI in Google Cloud wird die Umsetzung nicht „mehr“, sondern steuerbarer: schneller in der Entwicklung, klarer im Betrieb, sicherer in Governance und Vorgaben.

Vorher

Pilot-Projekte ohne klare Roadmap
Modelle ohne saubere Versionierung und Freigaben
Integration in Infrastruktur jedes Mal neu
Kontrolle lückenhaft, Erfolg schwer messbar
Checks bremsen kurz vor Go-live

Nachher

Roadmap mit Requirements und Erfolgskriterien
Registry, Pipelines und Betriebsstandards
Wiederverwendbare Workflows und Integration
Transparenz über Training und Inferenz
Leitplanken von Anfang an

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Pakete mit klarem Business Value

Wähle den Einstieg, der zu Reifegrad und Zielbild passt.

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Starter

ab 1.900 €

Klarer Start für erste Use Cases

Use Case- und Anforderungs-Workshop
High-Level Architektur für Google Cloud
Risiken: Zugriff, Governance, Vorgaben
Roadmap für Umsetzung und Betrieb

Business

ab 12.500 €

Umsetzungspaket für Pilot bis Betrieb

Grundaufbau für Entwicklung und Betrieb
Erste Pipeline: Training bis Bereitstellen
Registry, Freigaben, Kontrollen
Integration in Daten/Storage und Prozesse

Enterprise

ab 28.000 €

Skalierung für mehrere Teams und Produkte

Mehrere Teams/Projekte auf einer Plattform
Governance-Strukturen und Audit-Fähigkeit
GKE-Optionen, Infrastruktur-Standards, VPC
Operating Model für Betrieb und Kontrollen

Du willst Vertex AI sauber aufsetzen – ohne Trial-and-Error?

Use Case, Daten, Erfolgskriterien klären
Setup, Integration und Leitplanken planen
Nächste Schritte als Roadmap festhalten

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Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Vertex AI und Gemini?

Vertex AI ist die Plattform in Google Cloud für Entwicklung, Training und Bereitstellen. Gemini sind Modelle, die du in Workflows nutzen kannst. In der Praxis kommt beides zusammen: Plattform + Modelle + Leitplanken – als Grundlage für künstliche intelligenz in Produkten.

Welche Bausteine gehören typischerweise zu Vertex AI?

Häufig genutzt werden Workbench (Entwicklung), Pipelines (Workflows) und Model Registry (Versionierung/Freigaben) sowie Betriebspraktiken. Dazu kommen je nach Architektur GKE (Google Kubernetes Engine), cloud storage sowie Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn oder XGBoost.

Bietet ihr auch KI Beratung bzw. AI Consulting an?

Ja: Als ki beratung und ai consulting unterstützen wir von der Use-Case-Auswahl über Architektur bis zur Umsetzung im Betrieb. Wenn du agentische Abläufe planst, kann die Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP) eine passende Ergänzung sein.

Wo passt Reinforcement Learning (RL) in der Praxis hinein?

Reinforcement Learning (RL) ist sinnvoll, wenn Entscheidungen über Zeit optimiert werden sollen (z. B. dynamische Steuerung, Sequenzen, Policies). Wir klären im Erstgespräch, ob RL wirklich nötig ist oder ob ein einfacherer Ansatz schneller zum Ziel führt.