KI-Infrastruktur aus Berlin

KI-Plattform-Entwicklung

KI-Plattform-Entwicklung schafft eine gemeinsame technische Basis, auf der Ihre Teams viele KI-Anwendungen schnell, sicher und kontrolliert bauen – statt für jedes Projekt alles neu zu erfinden. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, entwickelt solche Plattformen mit Modell-Gateway, Datenanbindung, Governance und Monitoring.

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KI-natives Entwicklungsstudio aus BerlinClaude · GPT · Gemini · Open SourceMulti-Tenant-ArchitekturGovernance und Kostenkontrolle

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Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand: 1. Oktober 2026

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Was ist eine KI-Plattform?

KI-Dienstleistung

Eine KI-Plattform ist eine zentrale technische Infrastruktur, auf der mehrere KI-Anwendungen eines Unternehmens laufen. Sie stellt gemeinsam genutzte Bausteine bereit – Modellzugang, Datenanbindung, Sicherheit, Monitoring und Governance –, damit neue Anwendungen schneller, günstiger und regelkonform entstehen.

Spezialisierung: Plattformarchitektur, Modell-Orchestrierung, API-Gateways, MLOps
Technologien: Convex, Kubernetes, Model Context Protocol, Terraform
Zielgruppe: CTO und CIO, Enterprise-IT, Plattformteams, Organisationen mit mehreren Geschäftsbereichen
Projektdauer: Typischerweise 10–20 Wochen für eine erste Plattformversion
Compliance: DSGVO, Sicherheit orientiert an ISO 27001, Anforderungen des EU AI Act

Enterprise-KI-Entwicklung KI-Integration KI-API-Entwicklung KI-SaaS-Entwicklung

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Welche Bausteine gehören zu einer KI-Plattform?

Gemeinsame Komponenten statt Insellösungen

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Multi-Modell-Orchestrierung

Claude, GPT, Gemini, Llama und eigene Modelle über eine einheitliche Schicht: Die Plattform wählt je Anfrage das passende Modell nach Qualität, Kosten und Datenschutz und ermöglicht Wechsel ohne Umbau der Anwendungen.

(02)

Zentrales LLM-Gateway

Ein Gateway bündelt Authentifizierung, Rate Limiting, Protokollierung und Kostenerfassung für alle Modellaufrufe. So behalten Sie Nutzung und Budgets je Team oder Anwendung im Blick.

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Daten-Infrastruktur

Vektordatenbanken wie pgvector, Pinecone oder Weaviate und Echtzeitdaten mit Convex machen Unternehmenswissen für alle Anwendungen nutzbar – mit einheitlichem Rechtekonzept.

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Governance & Compliance

Zentrale Regeln für Datenschutz, Freigaben und Dokumentation erleichtern die Einhaltung von DSGVO und EU AI Act. Jede Anwendung erbt die Leitplanken der Plattform.

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Monitoring & Observability

Metriken, Logging und Tracing für alle KI-Operationen mit Langfuse, LangSmith und Grafana zeigen Qualität, Latenz und Kosten transparent.

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Self-Service für Entwickler

Vorlagen, Dokumentation und ein Portal ermöglichen Ihren Teams, neue KI-Anwendungen eigenständig auf der Plattform zu bauen – schneller und nach gemeinsamen Standards.

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Wie entsteht eine KI-Plattform?

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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
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Angebot & Planung
Detaillierte Aufschlüsselung der Funktionen, technischer Architekturplan und ein schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis.
Schritt 2
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KI-beschleunigte Entwicklung
Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und produktionsreifem Code mit automatisierten Tests. Ziel: ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen.
Schritt 3
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Launch & Betrieb
Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und Übergabe. 30 Tage kostenlose Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung; Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.
Schritt 4

Fragen zur KI-Plattform-Entwicklung

(01)Wann braucht ein Unternehmen eine zentrale KI-Plattform?

Sobald mehrere Teams eigene KI-Anwendungen bauen, entstehen doppelte Integrationen, uneinheitliche Sicherheitsregeln und unkontrollierte Kosten. Eine Plattform bündelt diese Aufgaben einmal zentral und macht sie für alle Teams nutzbar. Sie lohnt sich typischerweise ab dem zweiten oder dritten KI-Anwendungsfall oder wenn Governance und Kostenkontrolle unternehmensweit gefordert sind.

(02)Können wir die Plattform schrittweise aufbauen?

Ja, und das empfehlen wir. Wir starten mit den Bausteinen, die Ihr erster Anwendungsfall braucht, etwa Modell-Gateway, Datenanbindung und Monitoring, und erweitern die Plattform mit jeder weiteren Anwendung. So entsteht früh Nutzen, und Architekturentscheidungen werden an echten Anforderungen statt an Annahmen geprüft.

(03)Wie lange dauert der Aufbau einer KI-Plattform?

Ziel ist eine erste nutzbare Plattformversion in ca. 10–16 Wochen. Eine umfassende Plattform mit allen Enterprise-Funktionen wie Self-Service-Portal, Mandantenfähigkeit und ausgebauter Governance entsteht typischerweise über mehrere Ausbaustufen. Jede Stufe liefert einsatzfähige Funktionen, statt erst am Ende einen großen Wurf zu präsentieren.

(04)Wie integriert sich die Plattform in unsere bestehende IT?

Über APIs, Konnektoren und Ihr bestehendes Identitätsmanagement. Die Plattform bindet Datenquellen wie ERP, CRM, Dokumentenmanagement und Data Warehouse an und übernimmt Rollen und Rechte aus Systemen wie Microsoft Entra ID. Bestehende Anwendungen können die Plattformdienste schrittweise und ohne großen Umbau übernehmen.

(05)Wie werden Kosten auf Abteilungen verteilt?

Das Gateway erfasst jede Modellanfrage mit Team, Anwendung und Kosten. Daraus entstehen Berichte für die interne Verrechnung, Budgets und Limits je Bereich sowie Warnungen bei Ausreißern. So bleibt transparent, welche Anwendung welchen Nutzen und welche Kosten verursacht, und Budgets lassen sich gezielt steuern.

(06)Welche KI-Modelle kann die Plattform verwalten?

Kommerzielle Modelle wie Claude, GPT und Gemini, Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder Qwen sowie eigene, feinjustierte Modelle – in der Cloud oder im eigenen Rechenzentrum. Neue Modelle lassen sich ergänzen, ohne dass Anwendungen angepasst werden müssen, weil sie über eine einheitliche Schnittstelle angebunden sind.

(07)Wie stellen Sie die Verfügbarkeit der Plattform sicher?

Durch redundante Architektur, automatische Skalierung und Ausweichmodelle: Fällt ein Modellanbieter aus oder wird langsam, leitet das Gateway Anfragen an eine Alternative weiter. Monitoring und Alarme melden Störungen früh. Betrieb und Reaktionswege vereinbaren wir passend zur Bedeutung der Plattform für Ihr Geschäft.

(08)Können unsere Entwickler selbst KI-Anwendungen auf der Plattform bauen?

Ja, das ist ein zentrales Ziel. Vorlagen, SDKs, Dokumentation und ein Self-Service-Portal ermöglichen Ihren Teams, neue Anwendungen eigenständig zu entwickeln, während Sicherheit, Datenzugriff und Kostenkontrolle zentral geregelt bleiben. Auf Wunsch begleiten wir die ersten Projekte Ihrer Teams mit Schulungen und Code-Reviews.

Branchen

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Technologie-Stack für KI-Plattformen

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AI & ML

Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google GeminiOpen-Source-LLMs (Llama, Mistral, Qwen)LLM-Gateway & Modell-RoutingMCP (Model Context Protocol)RAG & Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone, Weaviate)Langfuse & LangSmith (Observability)Terraform & Kubernetes

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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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Wer profitiert von einer KI-Plattform?

Großunternehmen & Konzerne

Unternehmensweite KI-Infrastruktur für viele Teams und Geschäftsbereiche, die den Zugang zu KI vereinheitlicht und kontrolliert.

Technologieunternehmen

Zentrale KI-Infrastruktur für Produkte und interne Werkzeuge, die KI-Funktionen konsistent und kosteneffizient bereitstellt.

Finanzdienstleister

Regulatorisch konforme Plattformen für Analyse und Automatisierung, ausgerichtet an den Anforderungen von Banken und Versicherungen.

Gesundheitswesen

Sichere Plattformen für medizinische KI-Anwendungen, bei denen der Schutz von Patientendaten von Anfang an mitgedacht wird.

SaaS-Anbieter

KI-Backend mit Mandantenfähigkeit, das KI-Funktionen für alle Kunden bereitstellt und mit ihnen skaliert.

Forschungseinrichtungen

Flexible Umgebungen für Experimente und Modellverwaltung, die Forschungsprojekte beschleunigen.

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KI-Plattformen: Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Konzern

Interne KI-Plattform für mehrere Fachbereiche

Ein zentrales Gateway, eine Wissensdatenbank und Vorlagen ermöglichen Fachbereichen, eigene Assistenten zu bauen, mit gemeinsamen Sicherheitsregeln und Kostenkontrolle.

Kostenverrechnung je Bereich · Gemeinsames Rechtekonzept · Self-Service-Portal

Software

KI-Backend für ein SaaS-Produkt

Eine mandantenfähige Plattform stellt KI-Funktionen für alle Kunden des Produkts bereit, trennt Daten sauber und rechnet Nutzung je Kunde ab.

Mandantentrennung · Nutzungsbasierte Abrechnung · Modell-Routing

Finanzdienstleistung

Governance-Schicht für bestehende KI-Anwendungen

Vorhandene KI-Anwendungen werden an ein gemeinsames Gateway angebunden, das Protokollierung, Freigaben und EU-AI-Act-Dokumentation vereinheitlicht.

Zentrale Protokollierung · EU-AI-Act-Dokumentation · Ausweichmodelle

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