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Enterprise-KI

KI für Enterprise

KI für Enterprise heißt, künstliche Intelligenz sicher, regelkonform und skalierbar in die Kernprozesse großer Organisationen zu bringen – integriert in SAP, Salesforce und Microsoft 365, mit Governance und menschlicher Aufsicht. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, begleitet Sie vom Proof of Concept bis zum Rollout.

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Gruppe von Bürohochhäusern, eines mit türkis getönter Glasfassade, unter bedecktem Himmel von unten fotografiertKI-generiertes Bild
Integration in SAP, Salesforce, Microsoft 365Sicherheit orientiert an ISO 27001EU AI Act und DSGVOCloud, hybrid oder On-Premise
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

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Was bedeutet Enterprise-KI?

KI-Anwendungsbereich

Enterprise-KI bezeichnet den systematischen Einsatz künstlicher Intelligenz in großen Organisationen, um Geschäftsprozesse und Entscheidungen zu verbessern. Anders als einzelne KI-Tools ist sie in bestehende Systeme integriert, zentral gesteuert, überwacht und dokumentiert – mit klaren Regeln für Sicherheit, Datenschutz und Verantwortung.

Spezialisierung
Enterprise-Integration, KI-Governance, unternehmensweite Skalierung
Technologien
Azure OpenAI, AWS Bedrock, SAP AI Core, Convex, Kubernetes
Zielgruppe
Konzerne, größerer Mittelstand, öffentliche Verwaltung
Projektdauer
PoC typischerweise 4–8 Wochen, Pilot 3–6 Monate, Rollout 6–12 Monate
Compliance
DSGVO, EU AI Act, Sicherheitsstandards nach ISO 27001, branchenspezifische Regulierung

KI-IntegrationKI-Plattform-EntwicklungEnterprise-KI-EntwicklungKI für Startups

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Welche Enterprise-KI-Lösungen bieten wir?

Sichere, skalierbare KI-Systeme für unternehmenskritische Prozesse

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Integration in bestehende Systeme

Anbindung von KI-Funktionen an SAP, Salesforce, Oracle und Microsoft-Systeme über vorhandene APIs und Datenformate – ohne bestehende Workflows zu stören oder eine Migration zu erzwingen.

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Sicherheit auf Enterprise-Niveau

Mehrstufige Sicherheitsarchitektur mit Verschlüsselung, rollenbasiertem Zugriff und Audit-Trails, ausgerichtet an ISO 27001 und DSGVO und geeignet für regulierte Branchen wie Finanzwesen und Pharma.

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Unternehmensweite Skalierung

Vom Pilotbereich zum konzernweiten Rollout: Architekturen für viele gleichzeitige Nutzer, mehrere Regionen und mehrsprachige Oberflächen, mit konsistenter Performance und zentralem Management.

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Datensilos aufbrechen

Datenpipelines verbinden verteilte Abteilungsdaten zu einer gemeinsamen Wissensbasis. RAG-Systeme und semantische Suche machen Unternehmenswissen zugänglich – von Verträgen bis zur Produktdokumentation, mit Rechtekonzept.

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KI-Governance & Monitoring

Zentrales Dashboard für alle KI-Systeme mit Echtzeit-Monitoring, Kostenkontrolle, Bias-Prüfung und Compliance-Reporting, dazu Alarme bei Anomalien und Audit-Logs für regulatorische Anforderungen.

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Change Management & Training

Erfolgreiche Einführung braucht mehr als Technik: Schulungen je Nutzergruppe, KI-Ansprechpartner in den Abteilungen und verständliche Oberflächen fördern Akzeptanz statt Widerstand.

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Wie läuft ein Enterprise-KI-Projekt ab?

  1. (01)

    Erstgespräch

    Kostenloses 30-Minuten-Gespräch per Video-Call mit Michael Kerkhoff. Wir verstehen Ihr Vorhaben, prüfen die KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit, Aufwand und Zeitrahmen.

    Schritt 1
  2. (02)

    Angebot & Planung

    Detaillierte Aufschlüsselung der Funktionen, technischer Architekturplan und ein schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis.

    Schritt 2
  3. (03)

    KI-beschleunigte Entwicklung

    Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und produktionsreifem Code mit automatisierten Tests. Ziel: ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen.

    Schritt 3
  4. (04)

    Launch & Betrieb

    Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und Übergabe. 30 Tage kostenlose Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung; Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.

    Schritt 4

Häufige Fragen zu Enterprise-KI

(01)Wie integriert sich KI in unsere bestehende IT-Landschaft?
Wir entwickeln Integrationsschichten, die sich über APIs und standardisierte Schnittstellen an Ihre bestehenden Systeme anbinden – etwa SAP, Salesforce, Microsoft 365 oder Oracle. Eine Ablösung bestehender Systeme ist nicht nötig. Rechte und Rollen übernehmen wir aus Ihrem Identitätsmanagement, damit die KI nur sieht, was Nutzer sehen dürfen.
(02)Welche Sicherheitsstandards erfüllen Ihre Enterprise-KI-Lösungen?
Wir konzipieren Systeme nach den Anforderungen der DSGVO und orientieren uns an ISO 27001 und BSI-Grundschutz; für regulierte Branchen berücksichtigen wir zusätzlich Vorgaben wie GxP oder BaFin-Anforderungen. Verschlüsselung, rollenbasierter Zugriff, Protokollierung und Datenhaltung in der EU gehören zum Standard jeder Architektur.
(03)Wie lange dauert ein typisches Enterprise-KI-Projekt?
Ein Proof of Concept dauert typischerweise 4–8 Wochen, ein Pilotprojekt in der Regel 3–6 Monate. Der unternehmensweite Rollout hängt von Komplexität und Anzahl der Standorte ab. Wir empfehlen ein phasenweises Vorgehen mit frühen, messbaren Ergebnissen, damit Entscheidungen auf echten Daten statt auf Annahmen beruhen.
(04)Was kostet Enterprise-KI-Entwicklung?
Die Kosten hängen von Umfang, Integrationsaufwand, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sowie der Anzahl der Nutzer ab; ein Proof of Concept ist deutlich kleiner als ein konzernweiter Rollout. Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden. Für die Priorisierung von Anwendungsfällen eignet sich ein Strategy Day zum Festpreis.
(05)Können Ihre KI-Lösungen On-Premise betrieben werden?
Ja. Wir bieten Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Deployments an. Für besonders sensible Daten kombinieren wir lokale Datenverarbeitung mit Modellen über Azure OpenAI oder AWS Bedrock in EU-Regionen oder betreiben Open-Source-Modelle vollständig in Ihrem Rechenzentrum. Die Wahl richtet sich nach Schutzbedarf, Kosten und Latenz.
(06)Wie gehen Sie mit Change Management in großen Organisationen um?
Wir begleiten den Wandel strukturiert: KI-Ansprechpartner in den Abteilungen, Schulungen für unterschiedliche Nutzergruppen, verständliche Oberflächen und regelmäßige Messung der Nutzung. Betriebsrat und Datenschutzbeauftragte binden wir von Beginn an früh ein. So entstehen echte Akzeptanz und belastbare Nutzungszahlen statt Widerstand, Umgehungslösungen und Schatten-IT.
(07)Wie stellen Sie die Qualität der KI-Ergebnisse sicher?
Durch ein mehrstufiges Qualitätssystem: automatisierte Tests, menschliche Validierung kritischer Ergebnisse, laufendes Monitoring der Modellqualität und regelmäßige Prüfungen auf Verzerrungen. Für jedes System definieren wir Zielwerte für Genauigkeit und Antwortzeit und lösen automatisch Alarme aus, wenn diese im laufenden Betrieb unterschritten werden.
(08)Unterstützen Sie die Compliance mit dem EU AI Act?
Ja. Wir klassifizieren Ihren Anwendungsfall nach den Risikostufen des EU AI Act, setzen Transparenz- und Dokumentationspflichten um und bauen Maßnahmen wie menschliche Aufsicht, Protokollierung und Risikomanagement direkt in das System ein. So entsteht die technische Dokumentation, die Ihre Compliance-Abteilung für Prüfungen benötigt.
(09)Wie skaliert die KI-Lösung bei wachsender Nutzung?
Unsere Enterprise-Architekturen basieren auf Container-Orchestrierung mit Kubernetes und automatischer Skalierung. Die Systeme passen sich der Last an, sodass Antwortzeiten auch bei Spitzen stabil bleiben. Caching, Modell-Routing und Kostenlimits halten die Betriebskosten kontrollierbar; Deployments in mehreren Regionen sind für international tätige Unternehmen möglich.
(10)Bieten Sie langfristige Wartung und Weiterentwicklung an?
Ja. Ab der finalen Lieferung gilt eine 30-tägige kostenlose Fehlerbehebung; danach bieten wir Ihnen Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung an – mit Modell-Updates, Sicherheits-Patches, Monitoring und strategischer Beratung. Umfang, Monitoring und Review-Rhythmus legen wir gemeinsam mit Ihrer IT-Abteilung und den Fachbereichen fest.
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Technologie-Stack für Enterprise-KI

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AI & ML

Anthropic ClaudeOpenAI GPT & Azure OpenAIGoogle GeminiAWS BedrockOpen-Source-LLMs (Llama, Mistral) im Self-HostingRAG & VektordatenbankenSAP- und Salesforce-KonnektorenKubernetes & Auto-Scaling
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Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
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Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
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DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
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Enterprise-KI nach Branche

Finanzdienstleistungen

Risikobewertung, automatisiertes Reporting, Geldwäsche-Prävention und personalisierte Beratung – mit Anforderungen von BaFin und MiFID II von Anfang an berücksichtigt.

Pharma & Life Sciences

Unterstützung in Forschung und klinischen Studien sowie KI-gestützte Qualitätskontrolle – GxP-konform mit Validierungsdokumentation.

Automobilindustrie

Predictive Maintenance, KI-gestützte Qualitätsprüfung und Supply-Chain-Optimierung, integriert in MES- und ERP-Systeme.

Versicherungen

Automatisierte Schadenbearbeitung, Risikobewertung und Betrugserkennung mit intelligenter Dokumentenanalyse.

Energie & Versorgung

Lastprognosen mit Machine Learning, prädiktive Wartung der Infrastruktur und Integration erneuerbarer Energien.

Öffentliche Verwaltung

Dokumentenverarbeitung, Bürgerkommunikation über KI-Assistenten und automatisierte Antragsbearbeitung, orientiert an BSI-Grundschutz.

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Enterprise-KI: Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Industrie

Konzernweiter Wissensassistent

Ein RAG-Assistent beantwortet Fragen aus Richtlinien, Handbüchern und Verträgen, übernimmt Berechtigungen aus dem Identitätsmanagement und nennt Quellen.

Rechtekonzept aus dem IAM · Quellenbasierte Antworten · Mehrsprachig
Versicherung

Schadenbearbeitung mit KI-Agenten

Agenten lesen Schadenmeldungen, prüfen Unterlagen auf Vollständigkeit und bereiten Entscheidungen vor; Sachbearbeiter entscheiden abschließend.

Menschliche Aufsicht · Audit-Trail · Ziel: kürzere Durchlaufzeiten
Konzern

KI-Governance-Plattform

Ein zentrales Portal erfasst alle KI-Anwendungen, klassifiziert sie nach EU AI Act und überwacht Kosten, Qualität und Nutzung.

EU-AI-Act-Klassifizierung · Kosten-Tracking · Compliance-Reporting
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Enterprise-KI – Beratung in Berlin

Gründer KI-nativ seit
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