Enterprise AI · Organisations-Achse für den DACH-Mittelstand
Enterprise AI für den Mittelstand — vom Pilot zur P&L-Relevanz in 6 bis 12 Wochen.
Weniger als 5 % der KI-Pilotprojekte erreichen produktiven, P&L-relevanten Betrieb. Diese Lücke schließen wir — mit Integration in Ihre Bestandssysteme, Governance, Eval-Harness und Senior-Steuerung.
Wir bauen KI, die in Ihren Workflows wirklich funktioniert — angebunden an Bestandssysteme, abgesichert über bestehende Berechtigungsgruppen, monitorbar über Audit-Logs, verlässlich durch Eval-Harness. Implementiert in 6 bis 12 Wochen, zu mittelständischen Tagessätzen. Souveränitätsanforderungen erfüllen wir architektonisch.
MIT-Daten · KI noch selten messbar
71 % der Organisationen in Deutschland nutzen KI. Weniger als 5 % erreichen messbaren P&L-Effekt.
71 % der Organisationen nutzen generative KI bereits in mindestens einer Funktion. Aber laut MIT erreichen weniger als 5 % der KI-Pilotprojekte eine Lösung mit messbarem P&L-Effekt. Diese Lücke ist kein Modell-Problem — sie ist ein Organisations-Problem.
Was Pilot-Projekte scheitern lässt:
- Fehlende Integration in Bestandssysteme
- Keine Anbindung an interne Datenquellen
- Keine SSO-Anbindung, keine Berechtigungs-Kontrolle
- Kein Audit-Logging
- Kein Eval-Harness als Verlässlichkeits-Nachweis
- Kein produktiver Monitoring-Stack
Das ist Engineering, kein API-Aufruf. Und genau das unterschätzen die meisten KI-Pilotprojekte, bis die Demo in Produktion auf die Nase fällt.
Architektur-Differenzierung
Vier Säulen — die Lücke zwischen Pilot und Produktiv schließen.
Vier strategische Entscheidungen, die uns von Konzern-Beratungen und Inhouse-Aufbau unterscheiden — und Ihren Pilot in den produktiven Betrieb bringen.
Säule 1 — Wir bauen keine eigene KI-Infrastruktur, sondern nutzen deutsche Cloud-Anbieter
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.
Säule 2 — Sie binden sich an keinen Cloud-Anbieter
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.
Säule 3 — 80 Prozent des Fundaments steht am ersten Tag
Wir starten nicht bei null. 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.
Säule 4 — Mittelstands-Preise statt Konzern-Tagessätze
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.
Lieferzeit
Was wir tatsächlich liefern — und was bewusst nicht.
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.
Was geht (produktiv, nicht nur Prototyp):
- Ein bis zwei konkrete KI-Anwendungen im Produktivbetrieb — interner Wissens-Bot für Mitarbeiterfragen, automatische Verarbeitung Ihrer Eingangsrechnungen oder KI-gestützte Entscheidungs-Vorbereitung mit menschlicher Freigabe.
- Das technische Fundament — die KI-Plattform inklusive Anbindung an Ihre bestehenden Systeme, Berechtigungen, Audit-Logs und Test-Setup. Auf diesem Fundament können wir weitere KI-Anwendungen später schnell und günstig aufbauen.
- Vollständige Übergabe — Sie erhalten Plattform und Handbuch zur eigenständigen Pflege. Kein Abhängigkeitsverhältnis.
Was bewusst mit uns NICHT geht:
- KI auf alle Abteilungen und Dokumenttypen in einem Zug ausrollen — sequenziell ist seriös, parallel überfordert die Organisation
- Eigene KI-Modelle trainieren — braucht der Mittelstand fast nie
- Vollautomatische kritische Entscheidungen ohne menschliche Prüfung
- Mehrere KI-Anwendungen parallel produktiv stellen — eine nach der anderen funktioniert
6 bis 12 Wochen heißt: ein bis zwei KI-Anwendungen produktiv plus eine wiederverwendbare Plattform. Wer ‚die ganze Firma KI-fähig in acht Wochen' verspricht, lügt oder liefert eine Demo.
Was wir konkret einsetzen
Was technisch hinter unseren Lösungen steht.
Wir benennen die wichtigsten Komponenten — keine Versteck-Begriffe. Wer technisch tiefer einsteigen möchte, findet hier die Grundlagen unserer Plattform.
Die KI-Modelle
Wir setzen auf offene Modelle (z. B. Llama 3.3, Mistral) auf deutscher Cloud-Infrastruktur. Ein Modellwechsel ist Konfigurations-Sache, kein neues Projekt — siehe Säule 2.
Die Wissensbasis
Wir nutzen eine etablierte Datenbank-Technologie für die KI-Wissens-Suche, die für die meisten Mittelstands-Anwendungsfälle skaliert.
Anbindung an Ihre Systeme
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.
Sicherheit und Audit
Jede KI-Anfrage und -Antwort wird protokolliert. Grundlage für AI-Act-Konformität und für die Verlässlichkeits-Tests vor Produktiv-Stellung.
Workflow-Automation
Bewährte Workflow-Plattform mit fertigen KI-Komponenten — keine Eigenentwicklung, keine versteckten Kosten.
Detaillierte Architektur und konkrete Modell-Versionen klären wir im Erstgespräch — passend zu Ihren Anforderungen.
Gegen „Das machen wir inhouse mit GPT-4"
Das Modell ist Commodity. Engineering, Eval und Betrieb sind das Produkt.
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 die wertschöpfenden 90 % der Implementierung, bis die Demo in Produktion auf die Nase fällt.
1. Compliance ist Voreintrittsbedingung
„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.
2. 90 % der Wertschöpfung ist Engineering, nicht Modell
Das Modell ist die einfachen 10 %. Die wertschöpfenden 90 % sind Ingestion, Chunking, Hybrid-Retrieval, Reranking, Zugriffskontrolle und Guardrails. Ein nackter GPT-4-Wrapper halluziniert auf Firmendaten fröhlich die falsche Artikelnummer.
3. Eval-Harness statt Demo-Magie
„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.
4. Lock-in und TCO
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.
5. Opportunitätskosten
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.
Verbands-Engagement für den Mittelstand
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: Wir gestalten die Diskussion zu Sovereign AI, EU AI Act und EU-Cloud-Souveränität aktiv mit, statt sie nur zu konsumieren.
Drei Achsen, eine Story
Enterprise AI ist die Organisations-Achse — zwei weitere Achsen klären Fähigkeit und Jurisdiktion.
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?". Drei Achsen, drei Bereiche bei uns:
KI-Agenten (Fähigkeitsachse)
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.
Cloud-Governance & Compliance (Jurisdiktions-Achse)
Welche 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.
Personaldienstleister mit
KI-Bedarf
Sie liefern KI-Spezialisten an Ihre eigenen Endkunden und brauchen ergänzende Sourcing-Partnerschaft mit Enterprise-AI-Implementierungs-Tiefe.
Direkter Endkunde im Mittelstand
Sie wollen KI vom Pilot zur produktiven Lösung führen — in Industrie, Energie, Bahn, Public Sector, Pharma oder Defence.
IT-Consulting-Haus mit KI-Mandat
Sie haben das KI-Mandat akquiriert und brauchen ergänzende Senior-Profile mit Enterprise-AI-Implementierungspraxis.
Häufige Fragen zur Organisations-Achse
Was uns oft gefragt wird.
FAQ 1: Was ist Enterprise AI — ein Modell oder eine Plattform?
Weder 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.
FAQ 2: Wie schnell startet das erste Mandat?
6 bis 12 Wochen vom Kick-off bis zu ein bis zwei produktiven Use Cases plus wiederverwendbarem Fundament.
FAQ 3: Können wir mit einem Use Case starten?
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.
FAQ 4: Was unterscheidet Sie von anderen Beratungshäusern?
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.
FAQ 5: Was unterscheidet Sie von Inhouse-Entwicklung?
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.
FAQ 6: Wie ist das mit Souveränität?
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.
FAQ 7: Wollen Sie autonome KI-Agenten?
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.
FAQ 8: Wie sind die Tagessätze positioniert?
Mittelständische Tagessätze. Konkrete Sätze werden im Erstgespräch transparent kommuniziert — abhängig von Use-Case-Tiefe, Senior-Setup und Liefer-Modell.
Erstgespräch oder Use-Case-Sondierung
Sondieren Sie Ihre KI-Pilotstrategie — oder fragen Sie einen Use Case an.
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: das Formular bringt uns schnell in die Tiefe. Beides geht.