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AI INTEGRATION: Vom Hype zum produktiven Einsatz

Wir integrieren generative KI tief in Ihre Kernsysteme als skalierbare, produktionsreife Architekturkomponente.

Let's talk

Die Integration macht den Unterschied

Die meisten AI‑Projekte geraten nicht durch Technologiefragen ins Stocken, sondern wegen fehlender Anbindung. LLMs ohne Zugriff auf Echtzeit-Unternehmensdaten halluzinieren. Agenten ohne Zugriff auf die notwendigen Systeme können nicht handeln.

Als Expert:innen für das Zusammenspiel komplexer Architekturen integrieren wir AI-Systeme sicher in Produktionsumgebungen. Damit machen wir aus Experimenten und Proofs of Concept echte Wettbewerbsvorteile. Technologie-agnostisch und Enterprise-ready.

Was wir tun

AI Systemintegration

AI wird Teil Ihrer Kernsysteme – eingebettet in Geschäftsprozesse, angebunden an Echtzeitdaten, wirksam ab Tag eins.

AI Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Abläufe laufen automatisch. Durchlaufzeiten sinken, Fehlerquoten auch.

Agentic Workflows

AI-Agenten, die eigenständig Informationen holen, Entscheidungen vorbereiten und Aktionen auslösen – entlang definierter Leitplanken.

Wissensmanagement / RAG-Systeme

Internes Wissen wird zugänglich: RAG-basierte Assistenten binden Ihre Daten sicher an und machen sie gezielt nutzbar.

AI Search

Semantische Suche, die versteht, was gemeint ist – auch bei Tippfehlern, Synonymen oder Fremdsprachen. Mehr Treffer, weniger Supportaufwand.

AI Use Case Evaluation

Welche AI-Anwendung bringt den größten Hebel? Wir bewerten Use Cases nach Business Value, Machbarkeit und Risiko – und priorisieren eine Roadmap.

AI-native Softwareagentur für komplexe Architekturen

Als Softwareagentur denken wir AI-native. Statt nur in Pilotprojekten integrieren wir AI dort, wo echter Geschäftswert entsteht: in laufenden Commerce-Plattformen, PIM-Systemen, CMS und Middleware. Direkt in komplexen Architekturen mit echtem Traffic und Business-Constraints.

Unsere Basis dafür: 25+ Jahre Erfahrung in der Integration komplexer Enterprise-Systeme. Wir kennen die Architekturen, in die AI hinein muss – weil wir sie selbst entwickeln. Dieses Systemverständnis macht den entscheidenden Unterschied.

AI-native bedeutet für uns:

  • AI ist tief eingebettet in Architekturen und Lösungen,

  • AI assistiert in unseren Arbeitsweisen und

  • AI verstärkt Ergebnisse für unsere Auftraggeber.

AI Embedded

AI ist ein funktionaler Baustein der Systeme, die wir entwickeln. Modelle laufen direkt in Commerce-Workflows, personalisieren Inhalte in CMS/PIM oder übernehmen Entscheidungen in Backend-Services. Wir gestalten Architekturen so, dass AI-Komponenten skalierbar, sicher und wartbar Teil des Gesamtsystems sind.

AI Assisted

Unsere Teams nutzen AI, um Entwicklungszyklen zu verkürzen und die Ergebnisqualität zu erhöhen. Dazu zählen automatisierte Code-Generierung und -Reviews, datengetriebene Entscheidungshilfen bei Technologie- und Design-Wahl sowie intelligente Test- und Debug-Pipelines.

AI Enhanced

Applikationen, die wir entwickeln, liefern durch AI klaren Mehrwert: Prozesse, die sich selbst optimieren, Assistenzfunktionen für operative Teams, automatisierte Analyse- und Monitoring-Funktionen sowie Systeme, die datenbasierte Entscheidungen treffen. Ziel ist messbare Wirkung – Effizienz, Einsparungen oder bessere Nutzungserfahrung.

Wie wir arbeiten

AI‑gestützt zu neuer Effizienz in der Entwicklung

Unsere Teams arbeiten mit AI-Coding-Agents, die Routineaufgaben in der Entwicklung übernehmen: Setup, Scaffolding, Tests, Code Reviews, Dokumentation. So konzentrieren sich unsere Engineers auf das, was zählt – Architektur, Designentscheidungen und komplexe Problemlösung. Das Ergebnis: kürzere Entwicklungszyklen, höhere Code-Qualität und schnellere Iterationen vom Prototyp bis zum produktiven System.

So setzen wir AI in der Produktion ein:

Code-Generierung

AI unterstützt uns bei der Codeerstellung, damit sich Developer auf Architektur, Design und komplexe Probleme konzentrieren können.

Qualitätssicherung

AI automatisiert Tests und Code‑Analysen, findet Schwachstellen früher und erhöht die Zuverlässigkeit der Software.

Projekt‑Setup & Deployment

AI beschleunigt Setup und CI/CD, erkennt Fehler in Pipelines früh und sorgt für stabile Deployments.

Rapid Prototyping

AI hilft uns, UI‑Ideen und Features schneller zu prototypen und mit realem Nutzerfeedback zu iterieren.

Dokumentation

AI generiert und aktualisiert technische Dokumentation automatisch – immer auf dem Stand des Codes.

Datenanalyse & Visualisierung

AI analysiert Projektdaten und Nutzungsmetriken und bereitet sie als verständliche Dashboards für bessere Entscheidungen auf.

AI Tech Stack

AI Use Cases

Kundenservice

Mail Triage Agent

Eingehende Kundenanfragen per E-Mail werden automatisch erkannt, kategorisiert und an den richtigen Prozessschritt übergeben. Ein Klassifikationsmodell analysiert Betreff, Text und Anhänge, extrahiert relevante Entitäten (Kunde, Frist, Referenzen) und leitet die Anfrage an die passende Pipeline weiter.

  • Weniger manueller Inbox-Screening-Aufwand

  • schnellere Reaktionszeiten auf RFQs

  • sauberer Einstieg in den digitalen Angebotsprozess

Datenintegration

BOM Agent

Unterschiedliche Stücklisten-Formate (BOMs) werden in ein einheitliches Austauschformat überführt. Modelle erkennen Tabellenstrukturen, Spaltenbedeutungen und Einheiten und mappen Kundenbeschreibungen auf interne Produktstrukturen.

  • Medienbrüche im Angebotsprozess werden eliminiert

  • Stücklisten können systemübergreifend automatisiert weiterverarbeitet werden.

Beschaffung

Parts Recommendation Agent

Das System schlägt automatisch alternative Teile für angefragte Komponenten vor. Recommendation-Logiken greifen auf eine zentrale Datenplattform mit Produkten, Preisen, Partnern und historischen Orders/Quotes zu und priorisieren Alternativen nach Preis, Verfügbarkeit und Marge.

  • Bessere Angebotsqualität

  • höhere Marge

  • resilientere Lieferkette ohne manuellen Rechercheaufwand

Commerce

Semantische Produktsuche

Semantische Suche, die Tippfehler, Synonyme, Fremdsprachen und unterschiedliche Formulierungen versteht. Transformer-Modelle wandeln Produkte und Suchanfragen in Vektoren um, die in einem Vektorindex per Ähnlichkeitssuche abgefragt werden; das Modell wird mit echten Suchanfragen und Domänendaten feinjustiert und in eine hybride Suche integriert, bei der Semantik den Recall verbessert und bestehende Regeln das Ranking steuern.

  • Bessere Trefferqualität trotz Tippfehlern und Sprachmix

  • höhere Conversion und Zufriedenheit

  • weniger Supportaufwand

  • Basis für Conversational Search oder Self-Service

Prozessautomatisierung

RFQ Generator

Freitext-E-Mails und Anhänge werden in strukturierte Angebotsanfragen (RFQs) überführt. AI-gestützte Information Extraction identifiziert Bauteile, Mengen, Lieferbedingungen und weitere Parameter und schreibt sie in ein einheitliches RFQ-Format.

  • Deutlich reduzierte manuelle Datenerfassung

  • konsistente Datenbasis für weitere Automatisierungsschritte

Softwareentwicklung

CRAG: Contextual-RAG Assistent für Developer Teams

Ein internes RAG-System, das Projektcode und Sessions als Wissensgraph modelliert und Entwickler:innen bei Fragen zum Code und Projektwissen unterstützt. Die Code-Struktur wird in einer Graph-DB abgebildet, Abfragen laufen über lokale LLM-Backends mit optionalem Reranking und Web-UI. Widersprüche im Wissensgraph können per CLI erkannt und aufgelöst werden.

  • Weniger manuelle Kontextsuche im Code

  • schnellere Beantwortung komplexer Dev-Fragen

  • konsistenteres Projektwissen

IT Support

IT Support Assistant

Eine unternehmensinterne App dient Einstiegspunkt für IT-/SysAd-Support, die einfache Anfragen direkt beantwortet und nur komplexe Fälle als Jira-Ticket eskaliert. Nutzer schreiben eine Nachricht, der Service versucht zuerst eine LLM-Antwort; falls das nicht reicht, wird automatisch ein Ticket mit Kontext angelegt, Fehler landen in einem internen Log-Channel.

  • Weniger Routinearbeit für SysAd-Teams

  • kürzere Reaktionszeiten auf Support-Anfragen

  • transparente Eskalation bei größeren Problemen

Workshop

First things first: AI Readiness Workshop

AI-Projekte scheitern nicht an Ideen. Sondern an der technischen Grundlage. Unser Workshop macht den Reality-Check: Wir prüfen Ihre Infrastruktur, bewerten Ihre AI-Readiness und entwickeln gemeinsam einen umsetzbaren Fahrplan.

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Lassen Sie uns über Ihre AI-Projekte sprechen – ganz gleich ob Idee, Pilot oder laufendes System.

Timothy Becker