Vom AI-Piloten zur geprüften Produktion.
Wir übernehmen den Weg vom Prototyp in den produktiven, revisionsfesten Betrieb — mit Referenzarchitektur, Governance und laufendem Betrieb aus einer Hand. Für Direktvermarkter, Stadtwerke und KRITIS-Umgebungen.
Unternehmen haben AI-Piloten. Aber keinen Weg in prüfungsrelevante Kernprozesse.
Probabilistisch trifft deterministisch. AI liefert Vorschläge mit Unsicherheit; Ihre Kernprozesse müssen deterministisch, freigabepflichtig und auditierbar sein. Die beiden Welten treffen aufeinander, ohne dass klar ist, wer wofür zuständig ist.
Jeder Usecase ist ein Einzelstück. Integration, Security, Evaluierung und Freigabelogik werden pro Anwendungsfall neu erfunden. Der zweite Usecase wird dadurch nicht günstiger als der erste.
Nach dem Go-live fehlt der Owner. Modelldrift, Re-Validierung, Modellwechsel und Nachweisführung liegen im Niemandsland zwischen Data Science, IT und Fachbereich. Der Pilot bleibt ein Pilot.
Es fehlen nicht die Modelle. Es fehlt die Produktionsfähigkeit.
AI als Produktionsfähigkeit — sechs Bausteine.
Deterministische Systeme rechnen, Menschen geben frei, Agenten machen den Rest. Jeder Output ist rückführbar auf Daten, Modellversion, Prompt und Freigabe.
Eine Referenzarchitektur — nicht sechzig Einzellösungen.
Standardisierte Schnittstellen für Datenanbindung, Modell-Routing, Freigabelogik und Trace. Der zweite Usecase kostet einen Bruchteil des ersten, weil die Fabrik steht.
Ihr System of Record bleibt unangetastet.
AI liest auf, prüft, bereitet vor, schlägt vor, kommentiert. Der deterministische Kern rechnet und schreibt. Zwei Welten mit klarer Trennlinie.
Trace, Eval, Back-Testing, Quality Gates.
Jede Antwort ist rückführbar. Ein Evaluierungs-Harness misst kontinuierlich; Quality Gates entscheiden, ob ein Ergebnis in den Prozess darf. Nachweisführung ist Teil der Architektur, nicht ein separates Projekt.
Ein Usecase, end-to-end, in 8 bis 12 Wochen.
Nicht als isoliertes Experiment, sondern als erstes Stück der Linie. Er beweist die Architektur, an der die nächsten Usecases entlanglaufen.
Monitoring, Drift, Re-Validierung, Audit — als Service.
Modellwechsel, Regressionsprüfung, Nachweisführung gegenüber Revision, NIS2 und KRITIS-DachG. Wir bauen nicht nur; wir bleiben.
Übergabe an IT und Fachbereich.
Runbooks, klare Rollen, definierte Betriebsprozesse. Ihre Teams können übernehmen — oder wir bleiben im Betrieb. Beides ist tragfähig.
Welche Ihrer Prozesse sind AI-tauglich — und welche werden es?
Wir wählen den Piloten so, dass er die Linie beweist, an der die nächsten Usecases entlanglaufen. Drei typische Einstiege aus der Energiewirtschaft:
Deckungsbeitrags- und Portfolioprognose
AI bereitet Marktdaten, Wetterlagen und Portfoliozustand auf und schlägt Prognosewerte vor. Der deterministische Kern rechnet, der Portfoliomanager gibt frei. Jede Freigabe ist rückführbar auf Modellversion und Datenschnitt.
Vermarktungs- und Flexibilitätsprozesse
Vorschläge für Vermarktungs- und Flexibilitätsentscheidungen mit Prüfpfad, Freigabelogik nach Volumen und revisionsfester Ablage. Direktvermarktung und Flexibilitätsvermarktung bekommen einen dokumentierten Entscheidungsweg.
Rechnungs- und Reklamationsvorprüfung
AI liest Belege, extrahiert Positionen, prüft gegen Vertrag und Preisblatt, schlägt Bewertung vor. Der Sachbearbeiter entscheidet. Jede Freigabe wird mit Trace hinterlegt — auch für die Revision.
Ein produktionsfähiger Usecase — und die Linie, auf der die nächsten folgen.
Vier Punkte, die Sie nachprüfen können.
01Fokus auf die deutsche Energiewirtschaft.
Unsere Referenzen kommen aus Direktvermarktung, Netzbetrieb und Versorgung — Uniper, Trianel, enercity, Maiwerk. EDM, Handelssysteme, NIS2- und KRITIS-Kontext sind unser Alltag, nicht Neuland.
02Wir bauen und wir betreiben.
Keine Übergabe an den nächsten Dienstleister nach dem Go-live. Monitoring, Drift, Re-Validierung und Audit-Nachweis gegenüber Revision, NIS2 und KRITIS-DachG laufen bei uns oder in Ihrem Haus mit unseren Runbooks weiter — Sie entscheiden.
03AI-native Delivery.
Unser eigener Umsetzungsprozess ist weitgehend mit KI automatisiert. Der zweite Usecase kostet bei uns strukturell weniger als der erste — weil die Fabrik steht.
04Geschäftsleitung liefert.
Im ersten Gespräch sprechen Sie mit unserer Geschäftsleitung, nicht mit einem Junior. Wer die Linie zieht, bleibt auch im Projekt am Tisch.
Drei Stufen. Klar geschnitten.
Sie steigen in der Stufe ein, die zu Ihrem Reifegrad passt. Jede Stufe hat ein definiertes Ergebnis und kann als eigenständiger Schritt beauftragt werden.
Assessment
2 Wochen · fixer Umfang
- Usecase-Priorisierung entlang Geschäftswert und Freigabepfad
- Machbarkeitseinschätzung, Datenlage und Risiken
- Zielarchitektur-Skizze auf Basis des Factory Blueprints
- Klarer Vorschlag für den ersten Piloten
Pilot
8 bis 12 Wochen · ein Usecase
- Ein Usecase produktiv deployt, mit Governance und Trace
- Referenzarchitektur steht — reproduzierbar dokumentiert
- Eval-Harness und Quality Gates aktiv
- Runbook für den Betrieb, Übergabesitzung mit IT und Fachbereich
Betrieb
Laufend · als Service
- Monitoring und Drift-Erkennung
- Re-Validierung und Modell-Updates auf Meldung oder Zyklus
- Audit-Nachweise gegenüber Revision, NIS2 und KRITIS-DachG
- Weiterentwicklung der Fabrik, neue Usecases nach Bedarf
Konditionen besprechen wir individuell im Kennenlern-Gespräch — abhängig von Usecase, Datenlage und Zielumgebung.
Zeigen Sie uns einen Piloten.
Ein 30-minütiges Gespräch mit unserer Geschäftsleitung reicht, um zu klären, ob ein Assessment sich lohnt. Kein Verkaufsgespräch, keine Präsentationsschleife — nur die Fragen, die zählen.
Kennenlern-Gespräch anfragen