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KI Engineering ist die ingenieurmäßige Umsetzung von KI-Systemen: Architektur, Datenflüsse, Integrationen, Evals, Deployment und Betrieb. Im Unterschied zu PoCs und Demos zielt KI Engineering auf KI-Implementierung, die freigabefähig in Produktion läuft – mit messbarer Qualität, steuerbaren Kosten und belastbaren Nachweisen für Security, Datenschutz, Einkauf und Revision.

Wir steigen dort ein, wo das Vorhaben gerade steht: bei Cloud- und Datenplattformen, bei der Auswahl tragfähiger Use Cases, bei der Umsetzung in AI Engineering Sprints oder beim Review bestehender AI Agents im Betrieb. Nicht jedes Projekt startet mit einem Workshop – häufig existieren bereits produktionsnahe Workflows, bei denen Kosten, Qualität oder Nachweise ungeklärt sind.

Use Case Workshops klären, welche KI-Vorhaben technisch, wirtschaftlich und regulatorisch sinnvoll sind (Geschäftswert, Datenlage, Integrationsaufwand, Risiko-Profil, Produktionsfähigkeit). AI Engineering Sprints setzen einen priorisierten Use Case als lauffähiges System um – kein Foliensatz, keine isolierte Demo.

Wenn KI-Vorhaben an Datenzugriff, Berechtigungen, Security-Freigaben, fehlenden Schnittstellen oder instabilen Deployment-Strukturen hängen. Produktive AI Agents benötigen saubere Datenflüsse, IAM, Logging/Monitoring, CI/CD, Kostenstruktur und klare Verantwortlichkeiten im Betrieb.

Integrationen erfolgen über freigegebene Schnittstellen und Betriebswege: SAP-Anbindungen, bestehende Datenplattformen, APIs, Datenbanken, Event-Systeme sowie sichere On-Prem/Cloud-Verbindungen. Vendor-Lock-in wird reduziert: Modelle, Vektor-Stores, Tools und Orchestrierung bleiben soweit möglich austauschbar.

Wir arbeiten mit Evals statt Bauchgefühl. Für kritische Use Cases entstehen Testsets, Metriken und Monitoring auf Output-Qualität, Fehlerverhalten, Latenz, Kosten und Tool-Nutzung. Drift wird über kontinuierliche Re-Evaluation gegen Goldstandard-Daten erkannt. Bei kritischen Pfaden kommen Guardrails, Human-in-the-Loop und strukturierte Outputs zum Einsatz.

Kosten werden vor dem Go-Live pro Use Case und Workflow modelliert (Modellnutzung, Tokenvolumen, Tool-Aufrufe, Datenmengen, Infrastruktur). Im Betrieb entstehen Cost Attribution pro Use Case/Modell/Workflow sowie FinOps-Maßnahmen, um Kostentreiber sichtbar zu machen und zu senken.

Wenn AI Agents oder LLM-Workflows bereits produktiv/produktionsnah laufen und Kosten steigen, Qualität schwankt oder Nachweise fehlen. Wir prüfen Architektur, Observability, Eval-Befunde, Drift, Kostentreiber und Governance-Lücken und liefern eine priorisierte Optimierungs-Roadmap inklusive konkreter Maßnahmen für Modelle, Prompts, Tools und Infrastruktur.

Beides. Manchmal reicht die Integration in einen bestehenden Ablauf. Oft entsteht Wirkung aber erst, wenn der Prozess mit KI neu geschnitten wird: andere Übergaben, andere Datenpunkte, andere Prüf- und Freigabeschritte. Wir entscheiden das im Use-Case-Workshop nach Wirkung, Risiko, Datenlage und regulatorischen Anforderungen.