Die größten Hebel liegen vor der ersten Zeile Code: welche KI-Anwendungsfälle sich lohnen, welche Daten dafür nötig sind und welche Architektur trägt. Wir bewerten strukturiert und dokumentieren Entscheidungen so, dass sie gegenüber Geschäftsleitung, Fachbereichen und Auditoren belastbar sind.
Large Language Models (LLMs), Preise und KI-Anbieter ändern sich im Monatsrhythmus. Mit Hybrid-AI-Architekturen kombinieren wir Cloud-, europäisch betriebene und lokale KI-Modelle je nach Use Case – und sorgen dafür, dass ein Anbieterwechsel eine Konfigurationsfrage bleibt und kein Neubau wird.
KI-Anwendungen und KI-Agenten greifen auf echte Daten und Systeme zu. Wir verankern Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und die Anforderungen des EU AI Act in der Architektur – von Anfang an und nicht als nachträgliche Dokumentation.
Wir sind an keinen KI-Anbieter und keine Plattform gebunden. Unsere Empfehlungen orientieren sich an Ihrem Use Case – und wenn es an die Umsetzung geht, begleiten wir Ihr Team oder Ihre Dienstleister als technische Instanz auf Ihrer Seite.
Klären, wo künstliche Intelligenz im Unternehmen wirklich Wert schafft – und in welcher Reihenfolge es sich lohnt, die Vorhaben anzugehen.
Leistungsbausteine
Ergebnis Ein priorisiertes Use-Case-Portfolio und eine KI-Roadmap, die im Management Bestand hat.
Die technische Grundlage entwerfen, auf der Ihre AI-Anwendungen sicher, flexibel und wirtschaftlich laufen – von generativer KI bis zu KI-Agenten.
Leistungsbausteine
Ergebnis KI-Zielarchitektur, dokumentierte Architekturentscheidungen und eine belastbare Technologieempfehlung.
Den Rahmen schaffen, in dem künstliche Intelligenz verantwortungsvoll eingesetzt und wirtschaftlich gesteuert werden kann.
Leistungsbausteine
Ergebnis Governance-Rahmen, Sicherheitskonzept und ein Kennzahlenmodell zur Steuerung Ihrer KI-Landschaft.
Wenn es an die Umsetzung geht, bleiben wir die technische Instanz auf Ihrer Seite – gemeinsam mit Ihrem Team oder Ihren Dienstleistern.
Leistungsbausteine
Engagement-Modell Projektbezogen oder als wiederkehrende Begleitung mit definiertem Stundenrahmen.
Was wir leistenUse-Case-Bewertung, Zielarchitektur und KI-Roadmap – bevor Budgets gebunden werden.
Was wir leistenArchitektur-Review, Produktionskonzept und unabhängige technische Begleitung.
Was wir leistenPlattformstrategie, KI-Governance und AI Controlling für eine steuerbare KI-Landschaft.
Was wir leistenHybrid- und Self-hosted-Architekturen mit Open-Weight-Modellen sowie Governance by Design.
Phase 1
Gemeinsam mit Fachbereichen und IT erfassen wir Use Cases, Datenlage, Systemlandschaft und Rahmenbedingungen. Jeder Use Case wird nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko bewertet – und mit Kennzahlen hinterlegt, an denen der Erfolg später gemessen wird.
Phase 2
Wir entwerfen die Zielarchitektur, bewerten Modelle, Plattformen und Anbieter und entwickeln das Daten- und Berechtigungskonzept. Alle wesentlichen Entscheidungen werden nachvollziehbar dokumentiert – inklusive Alternativen und Konsequenzen.
Phase 3
Kritische Annahmen zu Qualität, Kosten und Machbarkeit validieren wir mit echten Daten, bevor größere Budgets gebunden werden. So wird aus einer überzeugenden Demo eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Phase 4
Ihr Team oder Ihre Dienstleister setzen um – wir bleiben die technische Instanz auf Ihrer Seite: Architekturaufsicht, Reviews und Qualitätssicherung. Bei Bedarf übernehmen wir einzelne Bausteine selbst.
OptionalPhase 5
Mit AI Controlling wird sichtbar, was Ihre AI-Systeme kosten und leisten. Wir beobachten den Markt, bewerten neue Modelle und Anbieter und passen die Architektur an – denn die AI-Landschaft bewegt sich schneller als jede einmalige Entscheidung.
FortlaufendAI Engineering – auf Deutsch auch KI-Engineering – bezeichnet die ingenieurmäßige Konzeption, Integration und Steuerung von Systemen mit künstlicher Intelligenz. Dazu gehören die Auswahl geeigneter KI-Modelle, die Anbindung von Unternehmensdaten, Sicherheit, Governance und die Messung von Kosten und Nutzen. Ziel ist, dass KI nicht nur im Prototyp, sondern im produktiven Einsatz verlässlich funktioniert.
Klassische KI-Beratung endet häufig bei Strategie und einer Liste möglicher Use Cases. AI Engineering verbindet die Strategie mit technischer Tiefe: Zielarchitektur, Modellwahl, Datenanbindung und Governance werden so konzipiert, dass sie umsetzbar sind. Bei der Umsetzung begleiten wir Ihr Team oder Ihre Dienstleister als technische Instanz auf Ihrer Seite.
Wir beraten herstellerneutral. Infrage kommen Large Language Models (LLMs) von Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google oder Mistral ebenso wie Open-Weight-Modelle, die sich in europäischen Rechenzentren oder im eigenen Haus betreiben lassen. Welche Kombination passt, entscheidet der Use Case – im Abgleich von Qualität, Kosten, Datenschutz, Verfügbarkeit und Regulatorik. Diesen Ansatz nennen wir Hybrid AI.
Ja. Je nach Anforderung setzen wir auf europäisch betriebene KI-Modelle oder auf selbst gehostete Open-Weight-Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur. Bei der Anbindung von Unternehmenswissen per Retrieval-Augmented Generation (RAG) sorgt ein Berechtigungskonzept dafür, dass die KI nur Informationen verwendet, die der jeweilige Nutzer sehen darf.
Seit dem 2. August 2026 gelten unter anderem die Transparenzpflichten nach Artikel 50 des EU AI Act, und das EU AI Office kann Anbieter von General-Purpose-Modellen prüfen. Wir ordnen Ihre KI-Anwendungen technisch ein, identifizieren relevante Anforderungen und verankern Nachvollziehbarkeit, Protokollierung und Governance in der Architektur. Eine Rechtsberatung ersetzt das nicht – wir arbeiten dafür gern mit Ihrer Rechtsabteilung zusammen.
AI Controlling macht transparent, was KI-Systeme kosten und was sie leisten. Die zentrale Messgröße ist nicht der Token, sondern die erfolgreich erledigte Aufgabe – inklusive Nacharbeit und menschlicher Eingriffe. So wird sichtbar, wann sich ein Modellwechsel, eine andere Betriebsform oder ein anderer Workflow wirtschaftlich lohnt.
Am Anfang steht ein Discovery-Workshop, in dem wir mit Fachbereichen und IT mögliche Use Cases, Datenlage und Rahmenbedingungen klären. Daraus entstehen eine priorisierte KI-Roadmap und eine Zielarchitektur. Kritische Annahmen validieren wir anschließend in einem Proof of Concept mit echten Daten – bevor größere Budgets gebunden werden.
Schreiben Sie uns und wir finden gemeinsam die passende Lösung.