Gemeinsam erarbeiten wir in einem Workshop, in welchen zu priorisierenden Bereichen generative KI einen Mehrwert bieten kann, und bilden dann die entsprechenden Prozesse durchgängig ab, um Ineffizienzen zu identifizieren. Dies unterstützt gezielte Verbesserungen in F&E, Fertigung, Qualitätssicherung und den Unternehmensfunktionen mittels Digitalisierung und GenAI – für optimierte Qualität, Geschwindigkeit und Kosten.

Ergebnis:
Ein GenAI-Readiness Assessment - mit Fokus auf Datenqualität, technologischen Grundlagen und organisatorischer Reife  

Zusammen identifizieren wir die Anwendungsfälle, die am stärksten von generativer KI profitieren können. Wir nutzen dazu entweder einen technologieorientierten Ansatz, bei dem unsere Fachleute geeignete GenAI-Technologien für Ihre Umgebung beurteilen, oder einen geschäftsorientierten Ansatz, bei dem das Hauptaugenmerk auf Ihren Kernabteilungen mit höchster Geschäftsrelevanz liegt. Anschließend priorisieren wir die Anwendungsfälle mit dem höchsten Mehrwert-Potenzial basierend auf Attraktivität, Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit unter Berücksichtigung Ihrer individuellen Prozessanforderungen.

Ergebnis:
Eine Prioritätenliste potenzieller GenAI-Anwendungsfälle, die als Proof of Concept oder operative Lösung entwickelt werden können.

Wir unterstützen Sie beim Aufbau von Teams mit hoher GenAI-Expertise und bei Ihrer organisatorischen Ausrichtung, indem wir aktuelle Kompetenzprofile beurteilen, Wissenslücken in Bereichen wie Data Science und AI Engineering identifizieren, gezielt Lernpfade zum Kompetenzaufbau entwickeln und die wichtigsten Stakeholder ins Boot holen, um Unterstützung durch die Führungsebene zu sichern und Governance-Strukturen im Sinne einer nachhaltigen Akzeptanz zu schaffen.

Ergebnis:
Eine übergeordnete Roadmap, ein Proof-of-Concept-Plan für schnelle Erfolge sowie Beurteilungen von Anwendungsfällen, um Ihr Unternehmen GenAI-fähig zu machen.

Wir starten mit einem umfassenden Data-Readiness Assessment und bewerten Ihre Daten hinsichtlich Verfügbarkeit, Qualität, Struktur und Labeling. Dann implementieren wir gezielte Verbesserungen, damit Ihre Daten eine verlässliche Grundlage für GenAI-Lösungen bilden. Anschließend erfolgt die zügige Entwicklung und Bereitstellung von Proofs of Concept für Ihre Anwendungsfälle mit höchster Priorität, der Aufbau der erforderlichen Infrastruktur, der Pipelines und der Sicherheitsmaßnahmen. Schließlich führen wir unter Nutzung definierter Testskripte und KPIs strukturierte Analysen zum Impact durch, um Anwenderfeedback einzuholen, die Funktionalität zu validieren und den Business Impact zu quantifizieren.

Ergebnis: 
Implementierter und getesteter Proof of Concept, der den konkreten Mehrwert und das Potenzial für Ihr Unternehmen belegt

Wir unterstützen Sie dabei, Ihren PoC in eine produktionsreife GenAI-Lösung zu überführen, durch die Erweiterung von Funktionen und Integrationen, den Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur mit Optionen wie CI/CD und Autoscaling sowie die Etablierung durchgängiger MLOps-Pipelines. So können Sie Ihre KI-Anwendung zuverlässig betreiben, weiterentwickeln und skalieren.

Ergebnis:
GenAI-fähige Infrastruktur für die Skalierung Ihrer GenAI-Anwendung

Gemeinsam schaffen wir die Grundlage für eine regelkonforme und verantwortungsvolle Nutzung von KI, indem wir Ihnen im Regulierungsdschungel den Weg weisen – ob EU AI Act, DSGVO, HIPAA oder branchenspezifische Regulierungen. Wir übersetzen die Formulierungen in klare Anforderungen in Sachen Datenschutz, Transparenz, Fairness und Überprüfbarkeit. Außerdem integrieren wir von Beginn an ethische Leitplanken und Risikomanagementprozesse in Ihre GenAI-Lösungen. Im Umgang mit dem Wandel im Unternehmen stehen wir an Ihrer Seite, indem wir Widerstände gezielt adressieren, erste Nutzer sowie erfahrene Nutzer identifizieren und maßgeschneiderte Schulungskonzepte entwickeln.

Ergebnis:
Compliance-Anforderungen, Spezifikations- & Lückenanalyse, Governance- & Risikoregister (einschließlich Richtlinien, Rollen und Risikominderungspläne)

Wir unterstützen Sie bei der Planung und Bereitstellung einer resilienten, serviceorientierten Infrastruktur, die für die Workloads von Interaktion mit KI-Agenten optimiert wurde. Durch Nutzung von Microservices und Kommunikation per MCP (Model Context Protocol) sowie A2A (Agent-to-Agent) sorgen wir dafür, dass Ihre GenAI-Anwendungen optimal in bestehende Systeme greifen, bei neuen Anforderungen automatisch skalieren und MLOps-Best Practices befolgen, sodass Sie von einer stabilen, zukunftssicheren Basis für kontinuierliche Innovation profitieren.

Ergebnis:

• Skalierbare Architektur: Dynamische Ressourcenerweiterung zur Bewältigung wachsender Workloads
• Nahtlose Integration: Interoperabilität mit Altsystemen, Drittanbieterdiensten und neuen KI-Agenten
• Zukunftsfähiges Design: Modulare Frameworks, die sich für komplexe Anwendungsfälle mit Agentic AI eignen
• Operative Exzellenz: Automatisierte CI/CD-Prozesse, Monitoring, Drift-Erkennung und Wartungs-Workflows

GenAI-Innovationen und regulatorische Änderungen, etwa im Rahmen von EU AI Act, DSGVO oder HIPAA, haben wir stets im Blick und übersetzen neue Möglichkeiten und Pflichten in klare technische Anleitungen, Risikokontrollen und Compliance-Maßnahmen, sodass Sie mit Ihren KI-Lösungen im Einklang mit den regulatorischen Anforderungen an der Spitze bleiben.

Ergebnis: 

Vierteljährlicher Bericht zu GenAI-Technologie und Regulierungsradar, Compliance-Lückenanalyse.

Wir unterstützen Sie beim Aufbau einer GenAI-Enterprise-Plattform, indem wir eine hybride Cloud/On-premises-Architektur definieren, die richtigen Partner auswählen und sicheres LLM-Hosting ermöglichen. Gleichzeitig bieten wir modulare Pipelines, APIs und Governance-Frameworks zur zügigen Entwicklung und Bereitstellung sowie zur einfachen Implementierung und Verwaltung zukünftiger KI-Lösungen. Zusätzlich begleiten wir Sie bei der Konzeption Ihrer Strategie für die KI-Souveränität, damit die Kontrolle über Ihre Daten, Modelle und Infrastruktur sichergestellt, Compliance mit regionalen Regulierungen ermöglicht und die Abhängigkeit von Drittanbietern reduziert wird.

Ergebnis:
Referenzimplementierung & Entwickler-Toolkit (APIs, SDKs, Vorlagen), Schulungsunterlagen und Übergabedokumentation.