Banking & Versicherungen
KI für die Vorbereitung von Kreditentscheidungen, Schadenbearbeitung und regulatorisches Reporting – mit menschlicher Freigabe und prüffähiger Dokumentation.
KI für Großunternehmen
Enterprise KI-Entwicklung
Enterprise KI-Entwicklung bringt KI sicher in die Prozesse großer Organisationen: mit Governance, Zugriffskontrolle, Audit-Logging und Integration in SAP, Salesforce oder Azure. Context Studios entwickelt skalierbare KI-Systeme für mehrere Geschäftsbereiche, berücksichtigt EU AI Act und Datenschutz von Anfang an und arbeitet innerhalb Ihrer bestehenden IT-Governance.
Enterprise-Grade ArchitekturSecurity by DesignRollout-fähige ArchitekturBeratung auf C-Level
- Workshop
- Setup
- Sprint
- Build & Begleitung
Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h
Stand:
(01)
Was bedeutet Enterprise KI-Entwicklung?
KI-Dienstleistung
Enterprise KI-Entwicklung ist die Konzeption und Implementierung von KI-Systemen für Großunternehmen. Im Unterschied zu Startup-Projekten stehen Sicherheit, Governance, Genehmigungsprozesse und die Integration in gewachsene IT-Landschaften im Mittelpunkt. Context Studios berücksichtigt Multi-BU-Architekturen, SAP-Integration und EU-AI-Act-Compliance von Anfang an.
- Spezialisierung
- KI-Strategie für Konzerne, Multi-BU-Rollout, AI Governance
- Technologien
- Claude Enterprise, Azure OpenAI, Convex, SAP AI, Kubernetes
- Zielgruppe
- CTO/CIO, CDO, Transformation Office
- Typische Projektdauer
- Typischerweise 12–24 Wochen für Konzern-Implementierungen
- Relevante Standards
- ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, EU AI Act
(02)
Was unterscheidet KI-Entwicklung für Großunternehmen?
Die Anforderungen, die wir in jedem Enterprise-Projekt adressieren
(01)
Multi-BU-Architektur
KI-Architekturen für mehrere Geschäftsbereiche mit zentraler Governance und dezentraler Konfiguration. Jede Business Unit erhält eigene Datenräume, Rollen und Prompts, während Modellwahl, Kostenkontrolle und Sicherheitsrichtlinien zentral gesteuert werden.
(02)
Security & Compliance
Verschlüsselung im Transit und im Ruhezustand, rollenbasierte Zugriffskontrolle mit LDAP- oder SSO-Anbindung und lückenloses Audit-Logging. So bleibt nachvollziehbar, wer welche Daten mit welchem Modell verarbeitet hat.
(03)
Legacy-Integration
Integration in SAP, Oracle und Salesforce über stabile Schnittstellen, ohne bestehende Systeme zu destabilisieren. Wir bauen KI-Funktionen an Ihre Kernsysteme an, statt sie zu ersetzen, und respektieren Ihre Release- und Change-Prozesse.
(04)
Change-Management
Strukturiertes Change-Management mit Stakeholder-Kommunikation, Schulungsprogrammen und Erfolgsmessung. KI wird nur dann genutzt, wenn Teams verstehen, was sie kann und wo ihre Grenzen liegen.
(05)
Governance & Ethics
KI-Governance mit klaren Verantwortlichkeiten, definierten Entscheidungsprozessen und ethischen Leitlinien gemäß EU AI Act. Wir dokumentieren Risikoklassen, Datenflüsse und Kontrollen so, dass Revision und Datenschutz sie prüfen können.
(06)
Skalierbare Infrastruktur
Kubernetes-basierte Deployments, die mit wachsender Nutzerzahl skalieren und auf hohe Verfügbarkeit ausgelegt sind. Monitoring, Kosten-Tracking pro Geschäftsbereich und klare Betriebsverfahren gehören von Anfang an dazu.
(03)
Wie läuft ein Enterprise-KI-Projekt ab?
- (01)
Beratungsgespräch
Kostenloses Erstgespräch (30 Minuten). Wir verstehen Ihre Ausgangslage, Ihre IT-Landschaft und identifizieren KI-Potenziale mit dem größten Hebel.
Tag 1 - (02)
Planung & Angebot
Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden.
Tag 2–3 - (03)
Entwicklung
Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und Zwischenständen, abgestimmt mit IT-Security, Datenschutz und Fachbereichen.
Wochen 1–8 - (04)
Launch & Betrieb
Deployment, Monitoring und kontinuierliche Optimierung.
Laufend
Häufig gestellte Fragen zur Enterprise-KI
(01)Was macht KI-Entwicklung für Großunternehmen teurer?
Projekte für Konzerne erfordern zusätzlichen Aufwand für Sicherheitsarchitektur, Legacy-Integration, Change-Management und Compliance-Dokumentation. Dazu kommen Abstimmungen mit IT-Security, Betriebsrat und Datenschutz. Diese Arbeit ist kein Overhead, sondern Voraussetzung dafür, dass ein KI-System im Konzern produktiv betrieben werden darf. Wir planen sie deshalb von Beginn an transparent ein.
(02)Wie gehen Sie mit Genehmigungsprozessen in Konzernen um?
Wir kennen die Realität in Großunternehmen: Entscheidungsvorlagen, Security-Assessments, ROI-Analysen und Datenschutz-Folgeabschätzungen. Wir liefern die nötigen Unterlagen mit und bauen parallel einen Proof of Value, damit Entscheider eine funktionierende Lösung sehen und nicht nur ein Konzeptpapier. So verkürzt sich der Weg bis zur Freigabe.
(03)Können Sie mit IT-Governance-Strukturen arbeiten?
Ja. Wir passen uns an Ihre IT-Governance an, zum Beispiel an ITIL-Prozesse, Change-Advisory-Boards und dokumentierte Betriebsverfahren. Für uns bedeutet das, innerhalb Ihrer Strukturen zu arbeiten: mit sauber dokumentierten Releases, nachvollziehbaren Tests und klaren Übergaben an Ihren Betrieb.
(04)Wie stellen Sie EU AI Act Compliance sicher?
Wir klassifizieren jeden Use Case nach den Risikostufen des EU AI Act. Für Hochrisiko-Anwendungen setzen wir Risikomanagement, Protokollierung, menschliche Aufsicht und Transparenzpflichten um und dokumentieren sie prüffähig. Für alle anderen Anwendungen sorgen wir für die nötige Kennzeichnung und eine saubere technische Dokumentation.
(05)Welche KI-Modelle setzen Sie in Großunternehmen ein?
Wir arbeiten modellunabhängig mit Claude, GPT, Gemini und Open-Source-Modellen wie Llama oder Mistral. Häufig nutzen Konzerne bestehende Verträge, etwa über Azure. Für besonders sensible Daten betreiben wir Open-Source-Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur. Eine Abstraktionsschicht sorgt dafür, dass Sie Modelle später wechseln können, ohne die Anwendung neu zu bauen.
(06)Wie lange dauert ein Enterprise-KI-Projekt?
Ein Proof of Value ist typischerweise nach vier bis acht Wochen nutzbar. Eine konzernweite Implementierung mit Integration, Security-Freigabe und Rollout dauert in der Regel 12 bis 24 Wochen, abhängig von Genehmigungsprozessen und Anzahl der Geschäftsbereiche. Wir planen in Etappen, damit früh sichtbarer Nutzen entsteht und Budgets schrittweise freigegeben werden können.
Verwandte Seiten
(04)
Technologien für Enterprise-KI
(01)
AI & ML
Anthropic ClaudeOpenAI GPTGoogle GeminiOpen-Source LLMs (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral)ConvexRAG & Vector DBs (Pinecone, Weaviate)MCP (Model Context Protocol)Hugging Face TransformersComputer Vision (YOLO, SAM)ElevenLabs (Voice AI)Google Veo (Video AI)
(02)
Web & Mobile
Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSShadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)
Backend & Data
Node.js & Hono (Edge)PythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)
DevOps & Infrastructure
Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD-Pipelines (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
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In welchen Branchen setzen Konzerne KI ein?
Automobilindustrie
KI entlang der Wertschöpfungskette: Qualitätskontrolle, prädiktive Wartung und Optimierung der Lieferkette.
Pharma & Life Sciences
GxP-konforme KI-Systeme für klinische Forschung, Dokumentenmanagement und die Auswertung von Studiendaten.
Energie & Versorgung
KI für Netzsteuerung, Lastprognosen und Asset-Management in kritischen Infrastrukturen.
Telekommunikation
KI für Network Operations, Betrugserkennung und die Automatisierung des Kundenservice.
Handel & E-Commerce
KI für Nachfrageprognosen, Personalisierung und Sortimentsplanung.
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Projektbeispiele
Beispiele, die wir umsetzen können
Kundenservice
Support-Agent für Konzerne
Ein KI-Agent, der Erstantworten auf Kundenanfragen automatisiert – mit unternehmensweiter Wissensdatenbank und Multi-BU-Zugriffskontrolle.
Automatisierte Erstantwort · Mehrsprachig · 24/7
Wissensmanagement
Wissensmanagementsystem
Ein RAG-System für große Dokumentenbestände mit Quellenverifikation und Zugriffssteuerung.
Quellenbasiert · Skalierbar
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Beratung in Berlin
- Gründer KI-nativ seit
- 2024
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