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# SERVICE 01 / 04

KI, die in Produktion geht, nicht nur in die Demo

Ihr KI-Pilot lief in der Demo. Sechs Monate später hängt er immer noch im Staging — kein MLOps, kein Monitoring, kein Verantwortlicher. Wir bringen Agenten, RAG-Pipelines und MCP-Integrationen in den Live-Betrieb, typischerweise in unter 90 Tagen. Die EU-AI-Act-Klassifizierung ist Teil der Umsetzung, nicht nachträglich aufgesetzt.

<90 T

bis zur Produktion

15–20 %

Produktivitätszuwachs

6 Wo.

bis zum ersten Release

Integriert

EU AI Act ready

# THE-PROBLEM

Warum das zählt

KI-Piloten sterben im Staging. Niemand hat die MLOps-Pipeline gebaut, niemand das Monitoring aufgesetzt, und niemand geplant, wie das Ganze nach der Demo tatsächlich Wert schafft. Nur rund 26 % der Unternehmen haben KI-Projekte über das Pilotstadium hinaus gebracht.

Laut McKinseys „State of AI“-Report 2024 haben nur 26 % der Unternehmen KI-Projekte über das Pilotstadium hinaus in den vollen Produktivbetrieb gebracht. Unser Liefermodell mit unter 90 Tagen existiert, weil die anderen 74 % nicht an der Technik scheitern — sondern an der Operationalisierung.

// KOMMT DAS BEKANNT VOR?

  1. Der POC hängt sechs Monate später immer noch im Staging.
  2. Kein CI/CD für Modelle — Retraining ist manuell, falls überhaupt.
  3. EU-AI-Act-Frist rückt näher, ohne Klassifizierung in der Akte.
  4. KI kommt nicht an echte Daten — die APIs wurden nie gebaut.

# IS-IT-FOR-YOU

Wo wir passen — und wo nicht.

// passt für

  • Sie haben einen konkreten KI-Anwendungsfall — kein „wir brauchen eine KI-Strategie“
  • Ihr Team kann uns auf die Daten zeigen, über die die KI schließen soll
  • EU-AI-Act-Konformität gehört zur Aufgabe, nicht als nachträglicher Gedanke
  • Sie wollen die Leute, die es bauen, in jedem Call — keinen Delivery-Manager

// passt nicht für

  • Grüne-Wiese-„KI-Transformation“ ohne konkreten ersten Anwendungsfall
  • Forschungsnahe Projekte ohne Produktionsziel
  • Mehrjährige Konzern-Rollouts — wir sind ein Zweierteam, keine Großberatung

# HOW-WE-WORK

Vier Schritte, ohne Zeremonie.

  1. Scoping & Klassifizierung

    Anwendungsfall, Datenrealität und EU-AI-Act-Risikoklasse — geklärt in Woche eins.

  2. Pipeline bauen

    Agenten, RAG und MCP-Integrationen, verdrahtet mit Ihren echten Systemen.

  3. Produktions-Engineering

    MLOps, Monitoring, Drift-Erkennung, menschliche Aufsicht — das Unspektakuläre, das KI funktionieren lässt.

  4. Launch & Iteration

    Deployment auf Ihre Infrastruktur, dokumentiert, Team geschult, Iteration auf echter Nutzung.

// TYPICAL 90-DAY DELIVERY

scoping & klassifizierung
Wo. 1

pipeline bauen
Wo. 2–5

produktions-engineering
Wo. 6–9

launch & iteration
Wo. 10–12

Das erste benannte Release geht meist um Woche 6 live — mitten im Production Engineering, nicht erst am Ende.

// typische Anker: Architecture Audit ab €5.900 netto (Festpreis) · Fixed-Scope-Builds ab €12.000 netto · Fractional Lead ab €1.200 netto/Tag

# THE-STACK

Produkterprobte Tools, keine Wunschliste.

LangChainOpenAIAnthropicRAGMCPMLOpsPythonVektor-Datenbanken

# DEFINITION

Was ist angewandte ki & maßgeschneiderte lösungen-Beratung?

Angewandte-KI-Beratung ist die Praxis, produktionsreife KI-Systeme — Agenten, RAG-Pipelines und MCP-Integrationen — für konkrete Anwendungsfälle im Unternehmen zu bauen, mit Fokus auf messbare Geschäftsergebnisse und regulatorische Konformität. Für mittelständische Unternehmen im DACH-Raum liefern wir das inklusive EU-AI-Act-Risikoklassifizierung und Dokumentation in jedem Projekt.

# FAQ

Häufige Fragen.

  • Wie lange dauert es, einen KI-Agenten in Produktion zu bringen?
    Die meisten Projekte erreichen die Produktion in unter 90 Tagen — Architektur, Entwicklung, Tests, MLOps und EU-AI-Act-Klassifizierung. Die Dauer hängt von Datenreife und Integrationskomplexität ab. Ein funktionierendes internes Release liegt typischerweise nach 6 Wochen vor.
  • Übernehmen Sie die EU-AI-Act-Konformität?
    Ja. Jedes Projekt enthält eine Risikoklassifizierung nach Artikel 6. Wir erstellen Dokumentation, Audit-Trails und menschliche Aufsicht vor der Frist im August 2026. Juri verantwortet die Konformität, Oleks baut die technischen Kontrollen.
  • Was ist MCP und warum ist es relevant?
    MCP (Model Context Protocol) verbindet KI-Agenten mit Ihren Geschäftssystemen — CRMs, Datenbanken, interne Apps — ohne pro Integration eigenen Code. Wir bauen MCP-Server, damit Ihre KI auf echten Geschäftsdaten liest und handelt.

// AUS DEM JOURNAL

Die Langform dazu.

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Ein 30-Minuten-Gespräch. Wir bringen eine Architektur-Skizze und eine grobe Zahl mit.

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