Make Agentic AI, Data, AI, Software, ML Work
Die Alexander Thamm GmbH – kurz [at] – ist eine auf Daten und Künstliche Intelligenz spezialisierte Beratung. Sie wurde 2012 von Alexander Thamm gegründet und zählt heute mit mehr als 500 Mitarbeitenden zu den Top-Beratungen in Europa.
[at] versteht sich als Partner, der kompetente Beratung mit konkreter Umsetzung in Einklang bringt. So konnte [at] bisher mehr als 2,500 Daten und KI-Projekte realisieren. [at] begleitet zahlreiche DAX-Konzerne und Mittelständler auf ihrer Data Journey und unterhält Standorte in Deutschland (München, Berlin, Köln, Frankfurt, Stuttgart, Leipzig, Essen), Österreich (Innsbruck, Wien) und der Schweiz (Zürich).
Unsere Leistungen und Produkte
Die Alexander Thamm [at] ist seit über 10 Jahren Ihr Partner und begleitet Sie entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Beratung und Entwicklung bis zur Wartung Ihrer Daten- und KI-Projekte.
XAIT-Beratung: Lösungen zu VAIT, BAIT, KAIT, ZAIT
Die digitale Transformation bringt neue Risiken für den Versicherungs- und Finanzsektor, besonders im IT-Bereich hinsichtlich Sicherheit und…
4 Säulen für Ihre Digitale Transformation
Daten und KI eröffnen uns allen neue Möglichkeiten. Um dieses enorme Potenzial zu nutzen und Innovationen zu ermöglichen, gliedern wir unsere Services in vier Bereiche:
DataStrategy
Eine fundierte Daten- und KI-Strategie ist unverzichtbar – sowohl für Unternehmen, die neu in die Welt der Daten und KI einsteigen, als auch für jene, die ihre Reise bereits gestartet haben. Sie verbindet Ihre Geschäftsstrategie mit bestehenden oder zukünftigen Daten- und KI-Lösungen und zeigt klar auf, wie diese den Erfolg Ihres Unternehmens positiv beeinflussen können. Unsere Data Strategy Practice entwickelt individuelle Ansätze, um Daten und KI bestmöglich in Ihrem Unternehmen zu verankern– mit einem Fokus auf die Bereiche People, Processes und Technology.
Dabei decken wir alle strategisch relevanten Handlungsfelder ab: von Data & AI Governance und Data Quality Management, über Data Intelligence und Data Product bis hin zu Data Culture & Change. Unser Ansatz basiert auf dem bewährten Prinzip: Assessment – Development – Operationalisierung. So schaffen wir eine Balance zwischen einem ganzheitlichen Ansatz und einer schnellen, praxisnahen Umsetzung – mit messbaren Ergebnissen, die die Wirksamkeit Ihrer Strategie schnell sichtbar machen.
DataLab
Nach der Festlegung eines strategischen Fahrplans zur Einbindung von Daten- und KI Lösungen in Ihrem Unternehmen, konzentriert sich unser Data Lab auf die technische Umsetzung. Dabei entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, testen sie und erstellen erste Prototypen.
Unser Data Lab deckt zahlreiche technische Disziplinen ab und setzt gezielte Schwerpunkte: von Explainable AI (XAI) und Recommender-Systemen über Anomaly Detection und Natural Language Processing (NLP) bis hin zu Forecasting und Computer Vision. Besonderes Augenmerk liegt derzeit auf der Entwicklung von GenAI- und Agentic-AI-Lösungen, wie beispielsweise Multi-Agenten-Systeme (MAS). Dabei verfügen wir über Expertise in der Gewährleistung eines zuverlässigen KI-Betriebs, der Interaktion zwischen KI, Daten und Menschen, der Optimierung von Prompts sowie der Verknüpfung von Modellen über verschiedene Modalitäten wie Text, Audio, Video und Bild.
DataFactory
In unserer Data Factory dreht sich alles um Skalierung. Dazu entwickeln wir zu Beginn einen umfassenden Skalierungsplan, der Märkte, Funktionen und Marken priorisiert und als Grundlage dient, um Ihren Prototyp zunächst in ein Minimum Viable Product (MVP) und schließlich, durch kontinuierliches Testen und Optimieren in der Entwicklungsumgebung, in ein marktreifes Datenprodukt zu überführen.
Ein wesentlicher Fokus liegt dabei auf der Auswahl der optimalen Datenplattform für Ihre spezifischen Anforderungen – ob Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse. Unsere Expertise umfasst außerdem die Datenmodellierung und die Sicherstellung der Datenqualität, um Ihnen langfristig robuste und zuverlässige Datenprodukte zu garantieren. Mit einer effizienten Datenaufbereitung und aussagekräftigen Datenvisualisierung befähigen wir Ihr Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und sich entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern.
DataOps
Langfristiger Mehrwert Ihrer Daten- und KI-Anwendung entsteht erst durch kontinuierliche Wartung, Optimierung und Verbesserung. Hier greift unsere DataOps-Praxis ein: Sie gewährleistet die Skalierbarkeit des Produkts und stärkt dessen Leistung, Sicherheit und Robustheit. Als interdisziplinäre Praxis des Datemanagements bringt unserer DataOps Dateningenieure, Datenwissenschaftler und IT-Operationen zusammen. Sie ist von den Prinzipien von DevOps inspiriert, die Automatisierung, Zusammenarbeit und kontinuierliche Bereitstellung betonen, jedoch speziell auf die Herausforderungen des Managements von Datenpipelines zugeschnitten. Das Ziel von DataOps ist es, die Zeitspanne von der Datenerfassung bis zu verwertbaren Erkenntnissen zu verkürzen, während die Datenqualität, Sicherheit und Compliance gewährleistet bleiben.
Entdecken Sie unsere spannenden Webinare
Best Practices und Industry Exchanges – Live oder on demand ansehen.
Zu den Webinaren[at] blog
Entdecken Sie Fachartikel rund um Data & AI sowie aktuelle Branchenmeldungen.
- Grundlagen
Einsatzgebiete von KI in Unternehmen
Künstliche Intelligenz hält mittlerweile Einzug in alle Branchen und spielt auf allen Ebenen der Wertschöpfungskette eine immer stärker werdende…
Weiterlesen![Von RAG zu GraphRaG: Der nächste Schritt für intelligente Wissensabfrage, Deep Dive, Lenny Julien Klump, Alexander Thamm [at]](/fileadmin/_processed_/1/b/csm_von-rag-zu-graphrag-lenny-klump-alexander-thamm-at_f8cd146958.jpg "Von RAG zu GraphRaG")
- Deep Dive
Von RAG zu GraphRAG
Im Jahr 2022 erreichte ChatGPT in kürzester Zeit enorme Popularität: Fünf Tage nach Veröffentlichung zählte die Anwendung bereits über eine Million…
Weiterlesen
- Grundlagen
Meta-Learning: Eine Einführung
In der KI und im maschinellen Lernen erfordert die Erstellung leistungsfähiger Modelle oft große Mengen an Trainingsdaten. Tatsächlich ist die…
Weiterlesen
- Deep Dive
RAG: Eine Einführung
„Das klingt plausibel – ist aber falsch.“
So oder so ähnlich lautet oft das Fazit, wenn man sich auf die Antworten von Large Language Models (LLMs)…
Weiterlesen