AI-Solutions
… (Subline tbd)
Die weltweiten Ausgaben für KI erreichen 2026 rund 2,6 Billionen US-Dollar (Prognose Gartner, Mai 2026). Gut die Hälfte davon fließt in Infrastruktur — getragen von Anbietern und Hyperscalern, nicht von Anwenderunternehmen. Auf der Ergebnisseite sieht es anders aus: Nur ein kleiner Teil der KI-Initiativen erreicht einen messbaren Geschäftsbeitrag. Die Ursache liegt selten beim Modell. Es fehlt das Fundament darunter — und die Disziplin, alles zu einer Architektur zusammenzuführen.
Jeder Baustein funktioniert für sich. Zusammen bilden sie das Fundament.
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Modelle sind verfügbar. Das Fundament fehlt.
Modelle lassen sich heute überall beziehen — als API, als Open-Source-Komponente, als Bestandteil bestehender Plattformen. Was fehlt, ist die Schicht darunter.
Aus einem funktionierenden Piloten wird erst dann produktive KI, wenn Daten, Plattform, Sicherheit und Betrieb ihn tragen. Sicherheit und Betrieb sind dabei keine Schicht, sondern Querschnitt: Sie berühren jede Ebene.
Voraussetzungen statt Produkt
KI lässt sich nicht als Produkt einkaufen. Was zählt, sind fünf Voraussetzungen, die zusammen erfüllt sein müssen — ausgehend von der Strategie des Kunden.
Vision & Strategie
Ausgangspunkt jeder KI-Initiative
Agents & Use Cases
Auswahl, Schnitt und Form der konkreten Use Cases — Assistent, Agent oder eingebettete Funktion.
AI-Platform
Eine gemeinsame Grundlage schaffen, statt für jeden Use Case eine Insellösung zu bauen.
Hybride Bereitstellung
Pro Use Case entscheiden, wo er läuft — Cloud, On-Premises oder hybrid.
Security & Compliance
Sicherheit als Eigenschaft jedes Use Cases — und Datenhoheit nach europäischen Standards.
Betrieb
Den produktiven Betrieb gestalten: Verantwortung, Monitoring, Drift, Incidents.
Unser Ansatz
Drei Entscheidungen prägen jedes Projekt, das wir im KI-Umfeld umsetzen.
Offen & integrierbar
Jeder Baustein folgt offenen Standards und dokumentierten Schnittstellen. Er lässt sich in bestehende IT integrieren und später ersetzen, ohne dass das Fundament neu gebaut werden muss. Im KI-Umfeld verschiebt sich die Technologielandschaft alle paar Monate — diese Austauschbarkeit ist kein Komfort, sondern Voraussetzung.
Hybrid by Design
Cloud, On-Premises und hybrid sind für uns keine drei Produkte, sondern eine architektonische Voreinstellung. Für jede Anwendung prüfen wir, wo sie am besten läuft: nach Datenklassifikation, Skalierungsbedarf, Kosten pro Token und Compliance-Anforderung.
Security und Betrieb integriert
Sicherheit und Betrieb bauen wir in jeden Baustein ein — von der Datenklassifikation bis zur Erkennung von Drift, also dem schleichenden Qualitätsverlust eines Modells im laufenden Betrieb. Nachträglich angesetzt wird beides teuer.
Souveränität ist Architektur
Was Unternehmen brauchen, ist nicht Isolation, sondern fundierte Wahlfreiheit pro Anwendung.
Digitale Souveränität ist im deutschsprachigen Markt eine reale und wachsende Anforderung. Sie dogmatisch zu lesen, hilft aber niemandem: Manche KI-Workloads laufen in einer Hyperscaler-Umgebung schneller, günstiger und in besserer Qualität. Eine vollständige Unabhängigkeit von US-Anbietern ist auf absehbare Zeit ohnehin nicht realistisch.
Die architektonische Aufgabe besteht deshalb darin, pro Anwendung die richtige Entscheidung zu ermöglichen — und sie belegen zu können.
Datenhoheit
Wo liegen die Daten, wer hat technisch und rechtlich Zugriff, wer verwaltet die Schlüssel?
Auditierbarkeit & Nachweisführung
Herkunft der Modelle, Trainingsdaten und Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein. Mit dem EU AI Act wird das zur Pflicht.
Vendor- und Lieferketten-Resilienz
Welche Abhängigkeiten in der KI-Kette sind kritisch, welche ersetzbar? NIS2 und der Cyber Resilience Act verlangen diese Betrachtung.
Vertrauen als Geschäftsanforderung
Vertrauen ist Vertragsbestandteil. Auch die Kunden unserer Kunden verlangen heute Nachweise.
KI-Adaption verläuft in Phasen
Vier Phasen, zyklisch durchlaufen — und innerhalb einer Organisation selten gleichzeitig. Das ist der Grund, warum wir modular bauen.
Ein monolithischer Aufbau optimiert für eine Phase. Eine modulare Plattform funktioniert in allen.
Lösungsangebot
Jeder Baustein funktioniert für sich. Zusammen bilden sie das Fundament, auf dem KI produktiv läuft. Wählen Sie einen Baustein für Details und Beratungspakete.
Cloud
KI-Infrastruktur in der Public Cloud — von der Bereitstellung bis zum Betrieb. Wir bauen die Umgebung so, dass Workloads später verschoben werden können.
On-Premises
KI im eigenen Rechenzentrum, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Inklusive GPU-Kapazität, Speicher und Netz.
AI Security
Sicherheit für Modelle, Daten und Zugriffe — plus Compliance und Nachweisführung nach europäischen Anforderungen.
Netzwerk
Konnektivität für hybride KI-Workloads: Bandbreite, Latenz und Segmentierung zwischen Rechenzentrum, Cloud und Standorten.
Betrieb
Service- und Betriebsprozesse für KI-Workloads — inklusive Managed Service über unser ISO-27001-zertifiziertes Customer Service Center.
Platform
Aufbau und Betrieb der Plattformschicht: Container, Orchestrierung, Automatisierung, Modell- und Agenten-Runtime.
Observability
Transparenz im laufenden KI-Betrieb: Monitoring, Drift-Erkennung, Logging, Incidents. Was nicht messbar ist, lässt sich nicht zuverlässig betreiben.
OT
KI in Produktions- und Industrieumgebungen – mit den Sicherheits- und Verfügbarkeitsanforderungen, die dort gelten.
Beratung
Begleitung über alle Disziplinen hinweg: Use-Case-Auswahl, Architekturentscheidungen, Roadmap.
Use Cases
Was das Fundament konkret leistet, zeigt sich am besten an Beispielen aus dem Betrieb.
Agentic SOC-Level-1-Analyst
Eine agentische SOC-Plattform übernimmt wiederkehrende Level-1-Aufgaben: Alarm-Triage, Fehlalarm-Erkennung und Freigabe-Vorschläge für Black- und Whitelisting. Sie ist in die bestehende Tool-Kette eingebunden; kritische Entscheidungen bestätigt der Mensch.
Die Plattform schlägt Einordnungen und Maßnahmen vor und begründet jede Empfehlung nachvollziehbar. Der Effekt liegt nicht darin, Analysten zu ersetzen, sondern die Menge vorzusortieren, die sie sonst manuell sichten.
[Platzhalter] Entwicklungsunterstützung – z. B. Claude Code
Kurzbeschreibung, Nutzen, Abgrenzung. Werkzeuge von Drittanbietern klar als solche kennzeichnen und den Controlware-Beitrag benennen: Integration, Absicherung, Betrieb.
[Platzhalter] Weiterer Use Case
Der Bereich ist als Liste angelegt, damit weitere Use Cases ohne Umbau der Seite ergänzt werden können.
Wie wir arbeiten
Wir sind Systemintegrator, keine Unternehmensberatung. Wer genau sagt, was er verantwortet und was nicht, ist berechenbarer als jeder Anbieter, der alles anbietet.
Kunde
Vision, Priorisierung der Use Cases, Risikoappetit. Auf Wunsch begleitet durch unseren Strategiepartner.
Gemeinsam
Use Cases in Architektur übersetzen, Daten klassifizieren, Make-vs-Buy entscheiden.
Controlware
Umsetzung in IT-Architektur, Sicherheit und Betrieb — getragen von unseren technischen Disziplinen.
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