Lösungen · Enterprise AI
Enterprise-AI-Lösungen scheitern selten am Modell: Weniger als 5 % der KI-Pilotprojekte erreichen produktiven, P&L-relevanten Betrieb. Genau diese Lücke schließen wir — mit Integration in Ihre Bestandssysteme, Governance, Eval-Harness und Senior-Steuerung.
Pilot zu Produktiv · die Lücke
Die große Mehrheit der Organisationen nutzt generative KI bereits in mindestens einer Funktion. Aber laut MIT (Project NANDA, 2025) erreichen weniger als 5 % der KI-Pilotprojekte eine Lösung mit messbarem P&L-Effekt. Die Lücke ist kein Modell-Problem, sondern ein Organisations-Problem. Genau diese Lücke schließen wir — mit Integration in Ihre Bestandssysteme, Governance, Eval-Harness und Senior-Steuerung.
Was Pilot-Projekte scheitern lässt:
Das ist Engineering, kein API-Aufruf. Und genau das unterschätzen die meisten KI-Pilotprojekte, bis die Demo in Produktion auf die Nase fällt.
Klassische Beratungen verkaufen erst den Aufbau einer eigenen KI-Plattform — Monate Aufwand und ein siebenstelliger Betrag. Wir nutzen fertige KI-Dienste deutscher Cloud-Anbieter. Halbiert Aufwand und Zeit. Ihre IT bleibt frei für ihr Kerngeschäft, statt nebenbei zur KI-Spezialabteilung zu werden.
Wir setzen eine Zwischenschicht zwischen Ihre Anwendung und den Cloud-Anbieter. Ein späterer Wechsel — anderer Anbieter, besseres Modell, niedrigerer Preis — wird zur Konfigurations-Frage, kein neues Projekt. Versicherung gegen teuren Anbieter-Wechsel.
Wir starten nicht bei null — der Anteil ist ein Erfahrungswert aus unseren Projekten. Was Standard-Setup einer KI-Plattform ist — sichere Anbindung an Ihre Systeme, Berechtigungen, Audit-Logs, Test-Setup — haben wir vorgebaut. Wir fokussieren das Projekt auf Ihren Anwendungsfall, nicht auf das Fundament. Folgeprojekte werden danach deutlich günstiger.
Wir arbeiten mit kleinen Senior-Teams aus Deutschland und EU-Nearshore — keine Berater-Pyramide mit vielen Junioren auf Konzern-Tagessätzen. Gleiche Qualität, deutlich niedrigere Preise. Passend für Mittelstands-Budgets.
KI-Implementierungen werden im Markt überversprochen. Wir definieren das Lieferfenster konkret — was in 6 bis 12 Wochen produktiv steht und wo Sie heute nicht zu viel erwarten sollten.
Wir benennen die wichtigsten Komponenten — keine Versteck-Begriffe. Wer technisch tiefer einsteigen möchte, findet hier die Grundlagen unserer Plattform.
Offene Modelle Llama 3.3/Mistral auf deutscher Cloud; Modellwechsel = Konfiguration.
Wir nutzen eine etablierte Datenbank-Technologie für die KI-Wissens-Suche, die für die meisten Mittelstands-Anwendungsfälle skaliert.
Single-Sign-On gegen Ihre bestehende Benutzerverwaltung (Microsoft Entra ID oder Keycloak). Berechtigungen folgen denen Ihrer bestehenden Gruppen — die KI sieht nur, was der Nutzer sehen darf.
Jede KI-Anfrage und -Antwort wird protokolliert. Grundlage für AI-Act-Konformität und für die Verlässlichkeits-Tests vor Produktiv-Stellung.
Bewährte Workflow-Plattform mit fertigen KI-Komponenten — keine Eigenentwicklung, keine versteckten Kosten.
Gegen „Das machen wir schnell inhouse“
Wir sprechen oft mit Mittelständlern, die überlegen, KI inhouse zu bauen — meist mit GPT-4 als Wrapper. Wir verstehen den Reflex und sagen trotzdem ab: Inhouse-Teams unterschätzen den wertschöpfenden Teil der Implementierung, bis die Demo in Produktion auf die Nase fällt.
„Inhouse mit GPT-4“ heißt meist Daten an OpenAI und damit in die USA — CLOUD Act, AI Act, DSGVO. Für einen Mittelständler mit echtem geistigen Eigentum oder in einem regulierten Sektor oft schlicht nicht zulässig.
Nach unserer Projekterfahrung ist das Modell der einfachere Teil — die Wertschöpfung liegt in Ingestion, Chunking, Hybrid-Retrieval, Reranking, Zugriffskontrolle und Guardrails. Ein nackter GPT-4-Wrapper halluziniert auf Firmendaten fröhlich die falsche Artikelnummer.
„Läuft in der Demo“ ist nicht „95 % Trefferquote auf 10.000 echten Anfragen“. Ohne Eval-Harness und Regressionstests kein verantwortbarer Produktivbetrieb. Genau hier sterben Inhouse-Projekte.
Hartverdrahtet auf GPT-4 heißt Anbieterbindung plus schlecht skalierende Token-Kosten plus null Verhandlungsposition. Unser Gateway entkoppelt — dasselbe System läuft souverän zu einem Bruchteil und tauscht Modelle per Config.
Ihre IT soll das Geschäft betreiben, nicht nebenbei ein RAG- und MLOps-Team werden. Wir bauen das erste Produktivsystem richtig, übergeben Plattform und Playbook. Ownership bleibt beim Kunden, die Lernkurve haben wir abgekürzt.
InnoShore ist Mitglied in zwei Verbänden, die unsere strategische Ausrichtung tragen.
Bundesverband IT-Mittelstand (BITMi): Wir vertreten im BITMi die Interessen mittelständischer IT-Dienstleister und bringen unsere Praxis-Substanz in den Verbandsdiskurs ein — vor allem dort, wo das Thema bei Mittelständlern gerade am dünnsten ist: souveräne KI- und Cloud-Architektur.
KI Bundesverband: Mitglied seit Juni 2026. Wir gestalten die Diskussion zu Sovereign AI, EU AI Act und EU-Cloud-Souveränität aktiv mit, statt sie nur zu konsumieren.
KI im Unternehmen entscheidet sich nicht nur über die Frage „wie organisieren wir das?“, sondern auch über „was tut das System?“ und „wo läuft es, wer kontrolliert?“.
Wollen Sie KI, die antwortet — oder die handelt? Wissens-Assistenten und KI-Agenten sind zwei Klassen auf einer Fähigkeitsachse. Beide brauchen das Enterprise-Fundament dieses Bereichs.
KI-AgentenWelche Kontrolle braucht Ihre KI? Sovereign by design oder Hyperscaler? Welche Datenflüsse sind zulässig? Souveränität ist eine separate Architektur-Entscheidung pro Mandat — die volle Klärung liegt im Cloud-Governance-Bereich.
Cloud-Governance & ComplianceSie verantworten IT in einem Mittelstands-Unternehmen — Industrie, Energiewirtschaft, Bahn, Public Sector, Pharma oder Defence. Wir liefern Senior-Profile und schlüsselfertige Lösungen mit deutschem Vertragsrahmen und Branchen-Verständnis.
Industrie & MittelstandSie haben Sourcing-Mandate Ihrer Endkunden und brauchen einen verlässlichen Sub-Channel-Partner mit dokumentierter Substanz in mehreren Tech-Bereichen und Nischen-Zugang (BRIM, IS-U, Energy Trading).
PersonaldienstleisterSie haben das Mandat akquiriert und brauchen Senior-Profile mit Implementierungs-Tiefe als Teil-Liefer-Partnerschaft — über einen oder mehrere Tech-Bereiche hinweg, aus Deutschland, EU-Nearshore oder Offshore.
IT-ConsultingWeder noch. Enterprise AI ist eine Betriebsform — KI, die mit allem ausgestattet ist, was ein Unternehmen braucht, um sie ernsthaft einzusetzen: Integration, Rollen- und Rechtemanagement, SSO, Audit-Logs, Governance, Skalierung, SLA.
6 bis 12 Wochen vom Kick-off bis zu ein bis zwei produktiven Use Cases plus wiederverwendbarem Fundament.
Genau das ist unsere Empfehlung. Sequenziell ist seriös, parallel ist Demo. Use Case 2, 3 und 4 werden auf dem Fundament danach einfacher in der Umsetzung.
Die Tech-Bausteine sind weitgehend dieselben. Der Unterschied liegt in Liefermodell, Rightsizing und Portabilität — Managed Inference statt GPU-Flotte, Provider-portabel by design, opinionierter Blueprint, Nearshore-Ökonomie. Wir bauen den Use Case, nicht das Fundament neu.
Das Modell ist Commodity, das Engineering nicht. 90 % der Wertschöpfung liegt in Ingestion, Retrieval, Reranking, Zugriffskontrolle, Guardrails und Eval. Ihre IT soll das Geschäft betreiben, nicht nebenbei ein RAG- und MLOps-Team werden.
Souveränität ist eine separate Architektur-Entscheidung pro Mandat. Bei regulierten Mittelständlern bauen wir Sovereign by design — Modell, Inferenz-Stack, Datenpfad und Update-Takt bleiben unter Ihrer Kontrolle. Die volle Klärung der Stufen-Wahl und Datenführungs-Logik finden Sie auf der Cloud-Governance-Lösung.
Das ist eine separate Fähigkeitsentscheidung. Wir bauen sowohl Wissens-Assistenten (antworten) als auch KI-Agenten (handeln). Beide brauchen das Enterprise-Fundament dieses Bereichs. Mehr zur Fähigkeitsachse auf der KI-Agenten-Lösung.
Mittelständische Tagessätze. Konkrete Sätze werden im Erstgespräch transparent kommuniziert — abhängig von Use-Case-Tiefe, Senior-Setup und Liefer-Modell.
Kontakt
Wenn Sie strategisch über Enterprise AI in Ihrer Organisation reden wollen — Vier-Säulen-Logik, Integration in Bestandssysteme, Compliance-Setup, Anti-Inhouse-Argumente —, ist das Erstgespräch der richtige Einstieg. Wenn Sie ein konkretes Mandat haben und einen Use Case sondieren möchten: unser Formular bringt uns schnell zusammen.