KI Softwareentwicklung für Ihr Unternehmen

Individuelle KI-Lösungen, die bei Ihnen bleiben

Wir entwickeln KI-Software, die genau zu Ihnen passt. Der entscheidende Unterschied: Alles läuft on-premise bei Ihnen, keine Cloud, volle Datenkontrolle.

Warum on-premise?

Bei verschärften Datenschutzanforderungen und steigenden Cloud-Kosten setzen immer mehr deutsche Unternehmen auf lokale KI. Besonders in Baden-Württemberg, dem Herz der deutschen Industrie, ist Datensicherheit keine Option, sondern Pflicht.

Was wir entwickeln

Enterprise KI-Anwendungen

Smarte Dokumentenverwaltung & Wissensmanagement

Wir entwickeln KI-gestützte Dokumentensysteme, die Ihre Firmendaten lokal durchsuchbar machen:

• Semantic Search: Relevante Infos in Millisekunden finden
• RAG-Systeme: Mit Ihren Dokumenten chatten wie mit ChatGPT
• Versionskontrolle: Nachvollziehbare Änderungen mit Prüfpfad
• Alle Formate: PDFs, Word, Excel, E-Mails, Confluence, SharePoint
• Deutsch-Optimierung: Extra für Fachtexte, Normen, technische Dokus

Praxisbeispiele:

• Normendatenbanken für Automobilzulieferer (über 50.000 VDA/DIN/ISO)
• Konstruktionswissen für Maschinenbauer (30 Jahre Projekterfahrung durchsuchbar)
• Regulatorische Dokus für Medizintechnik (MDR-konform)

Agentic AI & clevere Automatisierung

KI-Agenten für komplexe Geschäftsprozesse

Wir entwickeln autonome KI-Agenten, die mehrstufige Workflows eigenständig ausführen:

• ReAct-Pattern: Denken plus Handeln für intelligente Entscheidungen
• Tool-Integration: Excel, Datenbanken, ERP, CRM, PLM-Systeme
• Selbstkorrektur: Agenten prüfen und korrigieren ihre Ergebnisse
• Mehrschritt-Tasks: Planung und Ausführung komplexer Aufgaben
• On-Premise: Alle Prozesse laufen lokal bei Ihnen

Typische Anwendungen:

• Automatisierte Angebotserstellung (Maschinenbau)
• Lieferketten-Monitoring (Automotive)
• Qualitätsdoku (Produktion)
• Vertragsmanagement (alle Branchen)

Eigene ML-Modelle & Fine-Tuning

Spezialisierte Modelle für Ihre Anwendungen

• Branchenspezifisches Training: Ihre Fachbegriffe, Ihre Prozesse
• Deutsche Sprachmodelle: Optimiert für Komposita, technische Begriffe
• Classification & NER: Automatische Kategorisierung und Entitätserkennung
• Sentiment Analysis: Kundenfeedback auswerten
• Embedding-Modelle: Semantische Ähnlichkeit in Ihren Dokumenten

Integration & API-Entwicklung

Nahtlose Anbindung an Ihre Systeme

• REST APIs: Standardisierte Schnittstellen für KI-Funktionen
• SAP-Integration: Anbindung an SAP S/4HANA, MM, PM
• PLM-Systeme: Teamcenter, Windchill, ENOVIA
• ERP-Systeme: SAP Business One, Microsoft Dynamics, proAlpha
• Datenbanken: PostgreSQL, MSSQL, Oracle, MongoDB

Technologie-Stack: Open Source & Transparent

Warum Open Source?

• Transparenz: Voller Einblick in den Code
• Unabhängigkeit: Keine Vendor Lock-ins
• Kosteneffizient: Keine Lizenzgebühren
• Community: Aktive Weiterentwicklung
• Sicherheit: Code-Audits durch Community

Unsere bevorzugten Technologien

Language Models:

• Llama 3.1 (8B, 70B) - Meta’s Open-Source Modell
• Mistral (7B, 8x7B) - Europäisches Modell
• Deutsche Modelle (GermanBERT, GELECTRA)
• Custom Fine-tuned Models

Frameworks & Libraries:

• LangChain / LlamaIndex (RAG-Entwicklung)
• HuggingFace Transformers (ML-Modelle)
• Sentence Transformers (Embeddings)
• spaCy / Flair (NLP deutsch)

Datenbanken:

• ChromaDB / Qdrant (Vektordatenbanken)
• PostgreSQL + pgvector (Hybride Lösung)
• Elasticsearch (Full-Text Search)
• Redis (Caching)

Deployment:

• Docker / Kubernetes (Container)
• NGINX / Traefik (Reverse Proxy)
• Prometheus / Grafana (Monitoring)
• GitLab CI/CD (Automatisierung)

Entwicklungsprozess: Agil & Transparent

Phase 1: Discovery & Anforderungsanalyse (1-2 Wochen)

• Workshop: Gemeinsame Analyse Ihrer Prozesse
• Use-Case Definition: Konkrete Anwendungsfälle identifizieren
• Datenanalyse: Verfügbarkeit und Qualität Ihrer Daten prüfen
• Machbarkeitsstudie: Technische Umsetzbarkeit bewerten
• Kostenschätzung: Transparentes Angebot

Phase 2: Proof of Concept (2-4 Wochen)

• Prototyp: Funktionierende Demo mit Ihren Daten
• Performance-Test: Geschwindigkeit, Genauigkeit messen
• User-Feedback: Erste Nutzer testen
• Technische Architektur: Detailliertes Design
• Go/No-Go: Gemeinsame Entscheidung

Phase 3: Entwicklung (8-16 Wochen)

• Sprint-basiert: 2-Wochen-Sprints mit regelmäßigen Demos
• Agile Methodik: Scrum mit täglichen Stand-ups
• Code-Reviews: Qualitätssicherung durch Peer-Reviews
• Testing: Unit-, Integration-, Akzeptanztests
• Dokumentation: Technische Docs & User-Guides

Phase 4: Deployment & Go-Live (2-4 Wochen)

• Staging-Umgebung: Finale Tests in produktionsnaher Umgebung
• Schulungen: Train-the-Trainer & End-User-Schulungen
• Migration: Datenübernahme aus Legacy-Systemen
• Go-Live: Gestaffelter Rollout (Pilot → Vollbetrieb)
• Hypercare: Intensive Betreuung in ersten 4 Wochen

Phase 5: Wartung & Weiterentwicklung (laufend)

• Support: Deutschsprachiger Support (SLA-basiert)
• Updates: Sicherheits-Patches, Bug-Fixes
• Monitoring: Proaktive Überwachung
• Optimierung: Performance-Tuning, neue Features
• Modell-Updates: Neue LLM-Versionen integrieren

On-Premise Deployment: Ihre Optionen

Option 1: Bare Metal (Maximale Performance)

Ideal für: Höchste Performance, direkte Hardware-Kontrolle

• Direkt auf physischem Server installiert
• Keine Virtualisierungs-Overhead
• Optimale GPU-Nutzung
• Volle Hardware-Kontrolle

Hardware-Empfehlung:

• CPU: AMD EPYC / Intel Xeon (32+ Cores)
• RAM: 128-256GB DDR4/DDR5
• GPU: NVIDIA A40, L40 (optional)
• Storage: 4TB NVMe SSD (RAID)

Option 2: Virtualisierung (Flexibel & Bewährt)

Ideal für: Bestehende VMware/Hyper-V Infrastruktur

• Integration in vorhandene Virtualisierung
• Einfache Snapshots & Backups
• Ressourcen-Flexibilität
• Bewährte IT-Prozesse

Option 3: Container (Modern & Skalierbar)

Ideal für: DevOps-Teams, CI/CD, Skalierung

• Docker-Container für alle Komponenten
• Kubernetes für Orchestrierung
• Einfache Updates & Rollbacks
• Horizontal skalierbar

Option 4: Edge Deployment (Produktionsnah)

Ideal für: Produktionsstätten, Niederlassungen

• Direkt am Produktionsstandort
• Keine Internet-Verbindung nötig
• Ultra-niedrige Latenz
• Hohe Verfügbarkeit

Sicherheit & Compliance

DSGVO-Konformität

• Data Minimization: Nur notwendige Daten verarbeiten
• Purpose Limitation: Zweckbindung einhalten
• Storage Limitation: Automatische Löschfristen
• Data Portability: Export-Funktionen
• Right to Erasure: Lösch-Funktionen implementiert

Enterprise Security Features

• Authentifizierung: JWT, OAuth2, SAML, LDAP/AD
• Autorisierung: RBAC (Role-Based Access Control)
• Verschlüsselung: TLS 1.3, AES-256 at rest
• Audit-Trail: Lückenlose Protokollierung aller Zugriffe
• Penetration Tests: Regelmäßige Security-Audits

Branchen-spezifische Compliance

• TISAX: Automotive (Information Security Assessment)
• ISO 27001: Informationssicherheit
• ISO 9001: Qualitätsmanagement
• MDR: Medical Device Regulation (Medizintechnik)
• BaFin: Finanzsektor (BAIT-Anforderungen)

Pricing & ROI

Transparente Kostenstruktur

Einmalige Kosten:

• Konzeption & Design: 15.000 - 30.000€
• Entwicklung: 50.000 - 200.000€ (je nach Komplexität)
• Deployment & Schulung: 10.000 - 20.000€
• Hardware (optional): 25.000 - 50.000€

Laufende Kosten:

• Wartung & Support: 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr
• Strom & Infrastruktur: ~5.000€/Jahr
• Updates & Erweiterungen: Nach Aufwand

ROI-Berechnung

Beispiel: Mittelständischer Maschinenbauer (180 MA)

Investition:

• Entwicklung: 120.000€
• Hardware: 30.000€
• Gesamt: 150.000€

Einsparungen/Jahr:

• Zeitersparnis Angebotserstellung: 80.000€/Jahr
• Reduzierte Cloud-Kosten: 30.000€/Jahr
• Bessere Angebotsqualität (höhere Quote): 50.000€/Jahr
• Gesamt: 160.000€/Jahr

ROI: < 12 Monate

Warum mit uns arbeiten?

10+ Jahre Erfahrung in KI & Enterprise Software

• Track Record: 50+ erfolgreiche Projekte
• Branchen-Know-how: Automotive, Maschinenbau, Medizintechnik
• Technische Tiefe: Von Research bis Production
• Agile Methodik: Scrum-zertifizierte Teams

Made in Germany, Hosted in Germany

• Standorte: deutsche Industrie (Stuttgart/Karlsruhe Region)
• Deutschsprachig: Native German Speakers im Team
• Vor-Ort: Persönliche Betreuung, keine Remote-Only
• Langfristig: Lokaler Partner für langfristige Zusammenarbeit

Open Source First

• Transparenz: Voller Code-Zugriff für Sie
• Unabhängigkeit: Keine Vendor Lock-ins
• Community: Profitieren Sie von weltweiter Entwicklung
• Kosteneffizienz: Keine Lizenzgebühren

Oder rufen Sie uns an: +49 (0) XXX-XXXXXXX

Häufige Fragen (FAQ)

Q: Wie lange dauert die Entwicklung einer KI-Lösung?
A: Ein Proof of Concept dauert 2-4 Wochen. Die Gesamtentwicklung bis zum Go-Live typischerweise 3-6 Monate, abhängig von Komplexität und Integrationsaufwand.

Q: Benötigen wir teure GPU-Hardware?
A: Nicht zwingend. Für viele Anwendungen reichen CPUs mit ausreichend RAM. GPUs beschleunigen die Inferenz, sind aber optional. Wir beraten Sie zur optimalen Hardware-Dimensionierung.

Q: Können wir bestehende Cloud-KI zu On-Premise migrieren?
A: Ja, wir haben Erfahrung mit Cloud-to-On-Premise Migrationen. Funktionen wie OpenAI GPT können durch Open-Source Modelle (Llama, Mistral) ersetzt werden.

Q: Wie funktioniert Support und Wartung?
A: Wir bieten SLA-basierten Support (8x5, 24x7 optional) mit deutschsprachigen Ansprechpartnern. Remote-Zugriff (nach Freigabe) für schnelle Problemlösung.

Q: Was passiert, wenn wir die Zusammenarbeit beenden?
A: Sie erhalten vollständigen Quellcode und Dokumentation. Keine Abhängigkeiten, keine Lock-ins. Ihre Lösung läuft weiter, auch ohne uns.

Nächste Schritte

1. Erstgespräch (30-45 Min): Ihre Anforderungen verstehen
2. Workshop (halber Tag): Use-Cases definieren, Machbarkeit prüfen
3. Angebot: Transparente Kostenschätzung
4. Proof of Concept: 2-4 Wochen mit Ihren Daten
5. Go-Live: 3-6 Monate bis zur Produktivlösung