Vom KI-Prototyp zur produktiven Anwendung
KI-Integration
Viele Unternehmen haben KI bereits ausprobiert. Es gibt einen Prototyp, ein Pilotprojekt, einen Proof of Concept, der im Test überzeugt hat. Danach wird es schwierig. Die Anwendung läuft in einer Testumgebung, aber nicht im ERP, nicht im CRM und nicht im Fachsystem, in dem die Mitarbeitenden tatsächlich arbeiten. Die Datenbasis trägt im Echtbetrieb nicht, die Schnittstelle ins Zielsystem fehlt, Verantwortlichkeiten für den Betrieb sind ungeklärt. So bleibt die KI eine Insel, und der erhoffte Nutzen bleibt aus.
Wir integrieren KI-Anwendungen in Ihre bestehende Systemlandschaft: von der Bewertung der Produktivreife über die Anbindung von Daten und Schnittstellen bis zum abgesicherten Betrieb. Unser Ausgangspunkt ist nicht das Modell, sondern Ihre Systeme, Ihre Daten und Ihre Abläufe. Herstellerunabhängig, aus einer Hand, DSGVO-konform.
Beispiele aus der Praxis
Anwendungen
KI direkt im ERP
Prognosen, Vorschlagswerte oder Klassifikationen erscheinen nicht in einem separaten Tool, sondern als Feld im ERP, dort, wo disponiert und bestellt wird.
Dokumente direkt weiterverarbeiten
Rechnungen, Aufträge oder Anfragen werden ausgelesen, geprüft und ohne Medienbruch an Buchhaltung, Auftragsabwicklung oder Ticketsystem übergeben.
Predictive Maintenance mit Folgeprozess
Ausfallrisiken aus Maschinen- und Sensordaten werden nicht nur angezeigt, sondern können direkt Wartungsprozesse im bestehenden System auslösen.
Prognosen in der Planung
Prognosemodelle liefern ihre Ergebnisse als Vorschlagswerte in die Planungssysteme, mit nachvollziehbarer Herkunft und Freigabe durch den Fachbereich.
KI-Assistenten im Arbeitskontext
Fachabteilungen stellen Fragen an interne Quellen direkt aus Teams, SharePoint oder dem Fachsystem heraus, mit Berechtigungen, die den bestehenden entsprechen.
KI-Agenten mit Systemanbindung
Mehrstufige Aufgaben über Systemgrenzen hinweg: Daten abrufen, prüfen, Vorlagen erstellen und in das Zielsystem schreiben, mit Prüfschritt vor jeder Änderung.
Lösungsansätze
Die vier Bruchstellen
der KI-Integration
Prototypen scheitern selten am Modell. Sie scheitern an einer von vier Stellen.
Je nachdem, wo Ihre Anwendung hängt, setzen wir unterschiedlich an.
Datenbasis
- Daten, die im Echtbetrieb tragen
Testdaten waren sauber, Produktivdaten sind es nicht. Wir bauen Datenpipelines, Qualitätsprüfungen und Zugriffe auf Quellsysteme so, dass das Modell dauerhaft mit verlässlichen Daten versorgt wird, z. B. Anbindung von ERP-Stammdaten, Sensordaten, Dokumentenablagen.
Systemlandschaft
- Schnittstellen ins Zielsystem
Die KI liefert Ergebnisse, aber niemand sieht sie dort, wo gearbeitet wird. Wir binden die Anwendung über APIs, Konnektoren oder Middleware an ERP, CRM, DMS oder Fachsysteme an, z. B. SAP, Microsoft Dynamics, Microsoft 365, individuelle Fachanwendungen.
Sprachverarbeitung
- In Abläufe integrieren
Technisch läuft es, fachlich wird es nicht genutzt. Wir klären Verantwortlichkeiten, Freigabeschritte, Monitoring und Schulung, damit die Anwendung im Alltag ankommt, z. B. Review-Frontend für den Fachbereich, Eskalationsregeln, Betriebsübergabe.
Betrieb
- Dauerhaft zuverlässig
Nach dem Go-live beginnt die eigentliche Arbeit. Wir richten Monitoring, Retraining-Routinen und Kostenkontrolle ein, damit die Anwendung auch nach Monaten noch korrekt und wirtschaftlich arbeitet, z. B. Modellüberwachung, Token-Budgets, Fallback-Regeln.
Was wir konkret liefern
KI-Integration
Assessment der Produktivreife
Bewertung Ihrer KI-Anwendung entlang der drei Bruchstellen Datenbasis, Systemlandschaft und Organisation. Mit der konkreten Blockade und dem nächsten Schritt.
Datenanbindung und Datenqualität
Aufbau der Pipelines, die Produktivdaten aus Ihren Quellsystemen zuverlässig bereitstellen. Inklusive Qualitätsprüfungen, Historisierung und Berechtigungen.
Schnittstellen und Systemintegration
Anbindung an ERP, CRM, DMS oder Fachsysteme über APIs, Konnektoren oder Middleware. Rückschreiben der Ergebnisse dorthin, wo sie gebraucht werden.
Produktivierung des Modells
Überführung des Prototyps in eine betreibbare Anwendung: Containerisierung, Deployment, Versionierung, Lasttests, Absicherung.
Monitoring & Qualitätssicherung
Überwachung von Modellqualität, Laufzeiten und Kosten. Retraining-Routinen, Fallback-Regeln und klare Eskalationswege.
Dokumentation, Schulung des Fachbereichs und der IT, Übergabe in den Regelbetrieb. Auf Wunsch übernehmen wir den Betrieb als Managed Service.
Kostenlos · Sofort-Reifegrad · 5 Minuten
KI-Prototyp Assessment starten
Das KI-Prototyp-Assessment startet mit einem Self-Assessment. In fünf Minuten sehen Sie den Reifegrad Ihrer Anwendung. Auf Wunsch sehen wir uns Ihre KI-Anwendung ganz genau an, also Code, Datenschema und Schnittstellen, und liefern einen TIQ-Report mit dem nächsten Schritt.
Vom Prototyp in den Produktivbetrieb
Unser Vorgehen
1
Assessment
Wir bewerten Ihre bestehende KI-Anwendung, Code, Datenschema und Schnittstellen eingeschlossen. Sie erhalten den Reifegrad je Bruchstelle und die eine Blockade, an der es aktuell hängt.
2
Integrationskonzept
Wir legen fest, wie die Anwendung an Ihre Systeme angebunden wird: welche Daten, welche Schnittstellen, welche Freigabeschritte. Auf dieser Basis erhalten Sie ein Festpreis-Angebot, gerechnet an Ihren Daten.
3
Umsetzung und Test
Wir bauen die Anbindung, härten die Datenbasis und testen mit Produktivdaten. Der Fachbereich ist von Anfang an beteiligt und prüft die Ergebnisse im realen Ablauf.
4
Go-live und Betrieb
Rollout in Ihre IT-Landschaft, Übergabe mit Dokumentation und Monitoring. Wir bleiben Ansprechpartner, auch nach dem Go-live.
Integration, KI und Data Engineering
Von uns eingesetzte Technologien
Data Science, Machine Learning &
Statistik
Pandas · NumPy · SciPy · SimPy · scikit-learn · XGBoost · PySpark · Matplotlib · Seaborn · Plotly · PyTorch · TensorFlow · Keras · NLTK · Hugging Face Transformers · Weights & Biases · Google Colab · R Tidyverse · R Markdown · GRETL · Azure ML Studio · YOLO · MediaPipe
KI, GenAI &
LLM
OpenAI / ChatGPT · Azure OpenAI · Azure AI Studio · Azure AI Services · Azure Document Intelligence · Azure Cognitive Search · Google Gemini · Claude / Claude Code · DeepSeek Coder · Ollama · Hugging Face · LangChain · LangGraph · LangSmith · Langfuse · LlamaIndex · n8n · Browser-Use · Siemens AI SDK · Google Antigravity · RAG · Vektor-Embeddings · BERT-Klassifikation
Big Data &
Data Engineering
Apache Spark / PySpark · Apache Hadoop · Cloudera CDH · Apache Hive · HBase · Pig · Sqoop · Apache Flink · Databricks / Azure Databricks · Delta Tables · Azure Data Lake Storage · Snowflake · Gradoop · doAzureParallel · Azure Big Data Stack
Datenintegration &
ETL / ELT
Azure Data Factory · Microsoft SSIS · Informatica PowerCenter · Talend Data Integration / MDM · SAP Data Services (BODS) · Oracle Warehouse Builder · Oracle Data Integrator · WhereScape RED · Pentaho Kettle · dbt · Delta Live Tables · Apache Oozie · Sqoop · Microsoft Fabric Data Pipelines · SQL-Views / Staging · REST-API-Integration · Web Scraping · Text / CSV / XML / JSON
Jetzt den ersten Schritt machen
KI in den Produktivbetrieb bringen
Wir unterstützen Sie dabei, Ihre KI-Anwendung aus der Testumgebung in die Systeme zu bringen, in denen Ihr Unternehmen arbeitet.
Dabei stellen wir sicher, dass:
- die Datenbasis auch im Echtbetrieb trägt
- die Anwendung in ERP, CRM oder Fachsystem ankommt statt in einem separaten Tool
- Verantwortlichkeiten, Freigaben und Monitoring geklärt sind
-
Ihre Mitarbeitenden die Anwendung im Alltag tatsächlich nutzen
So wird aus dem Prototyp eine Anwendung, die Entscheidungen verbessert, Zeit spart und sich wirtschaftlich rechnet.
Sprechen Sie mit uns über Ihre KI-Anwendung und ihren Weg in den Produktivbetrieb. Unverbindlich und kostenfrei.
Inspiration für Ihre Anwendung
Kundenreferenzen
KI-Integration
Automatisierung der eingehenden Bestellverarbeitung auf Basis lokaler KI mit Review-Frontend zur manuellen Überwachung.
KI-Agenten
KI-Automatisierung
Prozessautomatisierung
Kurz und knapp beantwortet
Häufige Fragen zur KI-Integration
Warum erreichen KI-Prototypen so oft nicht den Produktivbetrieb?
Selten liegt es am Modell. Meist trägt die Datenbasis im Echtbetrieb nicht, die Schnittstelle ins Zielsystem fehlt, oder im Fachbereich gibt es keinen festen Platz für die neue Anwendung im Arbeitsablauf. Genau an diesen drei Stellen setzen wir an.
Wir haben bereits einen Prototyp. Können Sie darauf aufsetzen?
Ja. Wir bewerten Ihre bestehende Anwendung im Assessment und bauen darauf auf, statt neu zu beginnen. Ist der Prototyp schon nah am Produktivbetrieb, schreiben wir Ihnen genau das.
Welche Systeme können angebunden werden?
Grundsätzlich jedes System mit Schnittstelle: ERP-Systeme wie SAP oder Microsoft Dynamics, CRM-Systeme, Dokumentenmanagement, Microsoft 365, Produktions- und Instandhaltungssysteme sowie individuelle Fachanwendungen. Fehlt eine Schnittstelle, prüfen wir Alternativen wie Datenbankzugriff, Dateischnittstellen oder Middleware.
Müssen wir für die Integration ein bestimmtes KI-Modell oder eine Plattform nutzen?
Nein. Wir arbeiten herstellerunabhängig und wählen Modell und Plattform passend zu Ihrer Systemlandschaft, Ihren Datenschutzanforderungen und Ihrem Budget. Auch lokal betriebene Modelle sind möglich.
Wie stellen Sie Datenschutz und Compliance sicher?
Wir setzen Anwendungen DSGVO- und GoBD-konform auf. Wo erforderlich, bleiben Daten in Ihrer Infrastruktur oder in europäischen Rechenzentren. Berechtigungen übernehmen wir aus Ihren bestehenden Systemen.
Wie lange dauert es bis zum Produktivbetrieb?
Das hängt vom Zustand des Prototyps und der Systemlandschaft ab. Das Assessment liefert innerhalb weniger Tage Klarheit über Blockade und Aufwand. Die Integration selbst planen wir als Festpreisprojekt mit klarem Zeitrahmen.
Was passiert nach dem Go-live?
Wir übergeben die Anwendung mit Dokumentation und Monitoring an Ihr Team. Auf Wunsch übernehmen wir den Betrieb als Managed Service, inklusive Modellüberwachung, Retraining und Weiterentwicklung.