Enterprise-KI, verankert in Ihren Daten.
KI-Assistenten, Agenten und RAG-Lösungen, die Ihr Wissen und Ihre Anwendungen nutzen und dabei Zugriffsrechte sowie Ihre Souveränitätsanforderungen respektieren.
Was wir tun
Die meisten KI-Piloten scheitern aus einem einfachen Grund. Das Modell sieht die tatsächlichen Unternehmensdaten nicht, oder es sieht Informationen, auf die der Nutzer keinen Zugriff haben sollte.
Wir bauen die fehlende Schicht: Konnektoren zu Ihren Inhaltsquellen, Erfassung gescannter und unstrukturierter Dokumente, Suche unter Wahrung bestehender Berechtigungen und Agenten, die in Ihre Geschäftsprozesse eingebunden sind.
Für Systeme jenseits von Dokumenten (ERP, Abrechnung, Ticketing) stellen wir Ihre Anwendungen über MCP-Server als kontrollierte Werkzeuge bereit. Die Integration wird wiederverwendbar und auditierbar.
Dürfen Ihre Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen, betreiben wir den gesamten Stack lokal: Open-Weight-Modelle auf Ihren GPUs, RAG-Orchestrierung, Vektordatenbank und APIs innerhalb Ihrer Netzgrenze.
Eingesetzte Technologien
Modelle & Plattformen
Integration
Daten & Suche
Entwicklung & Infrastruktur
Vier Bausteine vom Piloten zur Produktion
Die meisten Projekte kombinieren zwei oder drei davon.
Enterprise-RAG
Suche in Ihren realen Dokumenten: Chunking je Inhaltstyp, hybride Suche, Re-Ranking und Quellenangaben. Jede Antwort respektiert die bestehenden Zugriffsrechte.
KI-Agenten
Agenten, die Ihre Geschäftssysteme aufrufen, freigegebene Aktionen ausführen und im Zweifel an einen Menschen übergeben. Gebaut mit Copilot Studio oder eigener Orchestrierung.
MCP & Werkzeugintegration
Ihre Anwendungen, Datenbanken und APIs als kontrollierte Werkzeuge. Ein Agent fragt ERP, Abrechnung oder DMS über eine einheitliche, auditierbare Schnittstelle ab.
Dokumentenintelligenz
OCR, automatische Klassifikation und Feldextraktion, die gescannte Verträge und unstrukturierte Dateien in nutzbare Geschäftsdaten verwandeln.
Cloud-KI, souverän oder hybrid
Die Architektur bleibt gleich. Sie entscheiden, wo die Modelle laufen und wo die Daten liegen, und wir haben jedes dieser Szenarien umgesetzt.
Cloud-KI
Azure OpenAI und Microsoft 365 Copilot, mit kontrollierten Daten innerhalb Ihres Microsoft-Tenants.
Souverän on-premises
Open-Weight-Modelle (DeepSeek, Llama, Mistral) auf Ihren GPUs, unter Kubernetes oder OpenShift.
Hybrid
Sensible Korpora auf lokalen Modellen, alles andere in der Cloud, mit einer gemeinsamen Such- und Routing-Schicht.
Auch unser Team arbeitet mit KI
Unsere Berater nutzen KI täglich für Code, Tests, Migrationsskripte, Datenanalyse und Dokumentation.
Das Ergebnis: mehr Zeit für Architektur, Geschäftslogik und Entscheidungen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Die Agenten- und Suchmuster, die wir vorschlagen, nutzen wir selbst.
Wo wir es intern einsetzen
- Code in .NET, Angular, Power Platform und PowerShell: Generierung, Refactoring und Review
- Automatisierte Tests und Coverage-Analyse
- Migrations- und Provisionierungsskripte
- Dokumentation, die während der Umsetzung entsteht
- Anforderungsanalyse und Ausschreibungsantworten
- Fehlersuche über Log- und Telemetrieanalyse
So läuft das Projekt ab
- 01Rahmen
Die Entscheidung oder Aufgabe, die KI verbessern soll
- 02Verankern
Dokumente anbinden und aufbereiten
- 03Bauen
Suche, Agenten, Werkzeuge und Leitplanken
- 04Bewerten
Genauigkeit, Quellen und Berechtigungstests
- 05Betreiben
Monitoring, Feedback und laufende Optimierung
Typische Einsatzbereiche
Wissensassistent für Mitarbeitende
Antworten in natürlicher Sprache, verankert in Richtlinien, Verfahren und Verträgen, begrenzt auf die Rechte jedes Nutzers und mit Quellenangabe.
Vertrags- und Dokumentenprüfung
Erkennung von Risikoklauseln, Inkonsistenzen und Versionsunterschieden. Extraktion von Pflichten und Fristen vor der Freigabe.
Operative Agenten
Sie fragen Ihre Systeme über MCP ab, entwerfen Antworten, bereiten Freigaben vor und eskalieren im Zweifel an einen Menschen.
Kontrolle, von Anfang an eingeplant
KI, die sich nicht auditieren lässt, hat in einem regulierten Unternehmen keinen Bestand. Diese Prinzipien sind Teil jedes Projekts.
Menschliche Freigabe
Keine folgenreiche Entscheidung läuft automatisch. Die KI beschleunigt, die Fachkraft entscheidet und bleibt verantwortlich.
Vollständige Nachvollziehbarkeit
Anfragen, herangezogene Quellen, Antworten und Aktionen werden protokolliert und sind prüfbar.
Erklärbarkeit
Jede Antwort nennt die Auszüge und Referenzen, auf denen sie beruht, damit sie überprüft werden kann.
Granulare Zugriffskontrolle
Getrennte Rollen für Nutzende, Prüfende, Administrierende und Auditierende. Die Suche liefert nie Inhalte, die der Nutzer nicht direkt öffnen könnte.
KI und Geschäftsregeln
Kritische Prüfungen stützen sich ergänzend zum Modell auf deterministische Regeln, um Halluzinationen zu begrenzen.
Datenqualität
Vorlagen, Korpora und Quellrepositories werden kontrolliert, denn die Suche ist nur so gut wie das, was sie durchsucht.
Eine souveräne KI-Plattform für das Vertragsmanagement
Für einen nationalen Telekommunikationsanbieter haben wir eine KI-Plattform für das juristische Vertragsmanagement entworfen, die vollständig auf der lokalen KI-Farm des Kunden läuft: On-Premises-LLMs, RAG-Orchestrierung und eine Vektordatenbank, angebunden an das bestehende Dokumentenrepository, ohne Public-Cloud-KI-Dienste.
Wenn Ihre Branche verlangt, dass Daten und Inferenz im Haus bleiben, ist diese Architektur bereits entworfen und erprobt.
Oder alle Referenzen in diesem Bereich ansehen.
Assessment anfragen
Eine strukturierte Arbeitssitzung mit einem Architekten, um Ihre Anwendungsfälle, Ihre Daten und die benötigte Infrastruktur zu bewerten.
Assessment anfragenBevor Sie uns anfragen
Ja. Unsere Lösungen binden Microsoft 365 und Ihre weiteren Quellen an und respektieren dabei Ihre Architektur und Ihre Zugriffsrechte. Für den Start muss nichts neu gebaut werden.
Model Context Protocol ist ein offener Standard, der Systeme und Daten KI-Modellen als strukturierte Werkzeuge bereitstellt. Ein Agent wird einmal an Ihr ERP oder Abrechnungssystem angebunden, über eine kontrollierte, versionierbare und auditierbare Schnittstelle, statt einer Einzelintegration je Anwendungsfall.
Ja, das haben wir bereits umgesetzt. Open-Weight-Modelle wie DeepSeek, Llama oder Mistral laufen auf Ihren GPU-Servern, unter Kubernetes oder OpenShift, mit Vektordatenbank, RAG-Schicht und APIs in Ihrem Netz. Inhalte und Inferenz bleiben innerhalb Ihrer Grenze.
Das hängt von Modellgröße, Anzahl gleichzeitiger Nutzer und Dokumentenvolumen ab. Die Konfigurationen reichen von geclusterten RTX-6000-Ada-GPUs für kleinere Lasten bis zu A100- oder H100-Servern für größere Korpora. Das Sizing ist Teil des Assessments.
Nicht zwingend. Copilot ist eine Option, eine dedizierte Suchschicht auf Azure OpenAI eine zweite, eine vollständig lokale Bereitstellung eine dritte. Die Wahl hängt von Ihren Dokumenten, Ihrer Lizenzsituation, Ihren Souveränitätsanforderungen und dem Anwendungsfall ab. Wir beraten und liefern die Lizenzen auch selbst.