KI, die ein Audit besteht, nicht nur eine Demo.

Use-Case-Discovery und Machbarkeit

Der schwere Teil ist nicht, eine KI-Idee zu finden. Er ist, die drei, die sich rechnen, von dem Dutzend zu trennen, das an Ihren Daten, Ihren bestehenden Systemen oder einer Budgetprüfung scheitert. Ein Anwendungsfall, der auf dem Whiteboard sauber aussieht, hängt oft an einer Änderung der SAP-Stammdaten, die niemand eingeplant hat.

• Eine Auswahl an Anwendungsfällen, sortiert nach Machbarkeit und Amortisation, bewertet anhand der Daten und Systeme, die Sie tatsächlich betreiben.
• Machbarkeit beurteilt von Fachleuten, die sechsstellige Azure-KI-Projekte in Fertigung und Chemie im Presales zum Abschluss gebracht haben.
• Use-Case-Identifikation in den Microsoft- und Unternehmenssystemen, die Sie bereits betreiben, keine Wunschliste auf der grünen Wiese.

Generative KI auf Azure: RAG, Document Intelligence, Copilot Studio

Eine Retrieval-Demo auf zehn Dokumenten macht im Meeting Eindruck. Dasselbe Muster scheitert bei 500 Nutzern und einem echten Dokumentenbestand an Grounding, Zugriffskontrolle und den Antworten, die niemand prüft.

• Dokumentenverarbeitung, die Bestell-PDFs in validierte SAP-Aufträge verwandelt, nicht nur extrahierten Text.
• Enterprise-Suche und RAG für mehr als 500 Nutzer, an die Quellen gebunden und auf das beschränkt, was der jeweilige Nutzer sehen darf.
• Copilot-Studio- und Azure-AI-Foundry-Implementierungen auf Ihren Daten, bei denen die Trefferqualität geprüft statt vorausgesetzt wird.

Agentische Systeme und Multi-Agent-Orchestrierung

Ein Agent, der ein Werkzeug aufruft, ist ein Skript. Ein Agent, der mehrere koordiniert, Zustand hält und sicher scheitert, ist eine Architektur, und die meisten machen diesen Unterschied nicht, bevor sie bauen.

• Agentische Systeme auf dem Microsoft Agent Framework mit MCP und A2A, inklusive eigener MCP-Server für Ihre Werkzeuge und Daten.
• Multi-Agent-Orchestrierung über Claude, GPT und Gemini, geroutet zum Modell, das zu jedem Schritt passt, statt standardmäßig zu einem Anbieter.
• Guardrails, Zustand und Fehlerbehandlung eingebaut, damit ein Agent, der entgleist, stoppt statt zu improvisieren.

Machine Learning und Predictive Analytics

Ein Modell, das in einem Notebook gut abschneidet, ist kein Ergebnis. Das Ergebnis ist der Ausfall, den es verhindert, oder der Preis, den es richtig trifft, in der Produktion, auf Daten, die sich ständig ändern.

• Industrielle Computer Vision und Anomalieerkennung, laufend gegen Live-Prozessdaten.
• Predictive-Modelle für Ausfälle und Preise, gebaut und validiert auf Ihren historischen Daten.
• Ein Modell, das über den Proof of Concept hinaus so weit gebracht wird, dass der Betrieb sich darauf verlassen kann.
• Jede Vorhersage kommt mit dem Validierungsprotokoll, sodass sich ein Ausfall- oder Preisvorschlag bis zu den Trainingsdaten zurückverfolgen lässt.

KI-Governance und Readiness für die EU-KI-Verordnung

Die Pflichten der KI-Verordnung greifen, bevor das System produktiv geht, nicht erst danach. Anhang-IV-Dokumentation und eine Risikoklassifizierung nachträglich auf ein bereits produktives System zu setzen, kostet weit mehr, als sie einzuplanen.

• Jedes KI-System vor dem Design in seine Risikoklasse nach der KI-Verordnung eingeordnet, mit den Pflichten dieser Klasse von Anfang an in der Umsetzung berücksichtigt.
• Anhang-IV-Dokumentation als technisches Arbeitsergebnis erstellt, keine Policy-Vorlage am Ende übergeben.
• Eine KI-Governance-Funktion, geprägt von einem IAPP AI Governance Professional, der ein AI Center of Excellence gebaut und geführt hat.
• Dieselbe Fachkraft trägt auch die Zertifizierung AB-731 AI Transformation Leader, eingebracht in jedes Projekt statt an einen Subunternehmer weitergegeben.

MLOps, AIOps und Betrieb

Die Kosten eines KI-Systems zeigen sich nach dem Start: Drift, stilles Versagen und das Retraining, das niemand geplant hat. Ein Modell ohne Betriebsmodell verschlechtert sich, und niemand merkt es, bis es zählt.

• AIOps mit Predictive Analytics und Anomalieerkennung, die die Systeme überwachen, die Ihre Umgebung überwachen.
• Ein Weg vom Proof of Concept in die Produktion, mit Überwachung, Retraining und Rollback, definiert vor dem Go-live.
• Ein Betriebs-Retainer, damit das Modell nach der Übergabe kontrolliert und genau bleibt.