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AI & Custom Development

Von der Idee zur produktionsreifen Lösung.

Überblick

Was diese Leistung umfasst

AI & Custom Development bedeutet: unternehmensspezifische KI-Anwendungen statt generischer Copilots. Wir entwickeln KI-Agents, Prozessautomatisierung und individuelle Softwarelösungen auf Basis von Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service und Microsoft Copilot Studio. Unser Fokus liegt auf produktionsreifen Lösungen, die DSGVO-konform in Ihrer Azure-Umgebung laufen — mit voller Datensouveränität und ohne Datenabfluss an externe KI-Dienste. Von der Use-Case-Priorisierung über den Prototypen bis zum skalierten Produktivbetrieb begleiten wir den gesamten Lifecycle.

Für wen

Für wen sich das eignet

  • Unternehmen mit wiederkehrenden, dokumentenbasierten Prozessen (Rechnungen, Verträge, Anfragen)
  • IT- und Fachbereichs-Leiter, die KI strategisch statt als Spielerei einführen wollen
  • Organisationen mit strengen Datenschutz-Anforderungen (DSGVO, ISO 27001, NIS2)
  • Teams, die einen Copilot-Rollout mit klarer Governance planen
Challenges

AI & CUSTOM DEVELOPMENT

Fehlende KI-Strategie

Datensilos und schlechte Datenqualität

Integration in bestehende Systeme

Skalierung vom Prototyp zur Produktion

Security und Compliance bei KI

Fehlende interne Expertise

Leistungen

Leistungen im Detail

Standardmäßige KI-Tools reichen nicht immer. Wir entwickeln individuelle AI Agents und Copilot-Erweiterungen, die exakt auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten sind – intelligent, kontextbewusst und nahtlos integriert.

Microsoft Copilot StudioCustom AI AgentsCopilot Erweiterungen & PluginsAzure AI Foundry

Repetitive Aufgaben kosten Zeit und Geld. Wir automatisieren Ihre Geschäftsprozesse mit intelligenten Workflows – von der Dokumentenverarbeitung bis zur automatisierten Entscheidungsfindung.

Dokumentenverarbeitung & OCRIntelligente WorkflowsPower Platform & AI BuilderRobotic Process Automation

Wenn Standardlösungen nicht reichen, bauen wir. Von internen Tools bis hin zu kundenorientierten Anwendungen – entwickelt auf modernen Frameworks mit Azure als Fundament.

Web & Cloud ApplicationsAzure App Services & FunctionsAPI Development & IntegrationPower Apps & Low-Code

Daten sind der Treibstoff für KI. Wir schaffen die Grundlage – von der Datenarchitektur über ETL-Pipelines bis hin zu aussagekräftigen Dashboards und prädiktiven Analysen.

Azure Data PlatformPower BI & ReportingDatenarchitektur & PipelinesPredictive Analytics

Moderne Systeme müssen miteinander sprechen. Wir verbinden Ihre Anwendungen, Cloud-Services und Drittanbieter-APIs zu einem durchgängigen Ökosystem.

REST & GraphQL APIsAzure API ManagementDrittanbieter-IntegrationenEvent-Driven Architecture
Ablauf

So läuft ein Projekt ab

  1. 01

    Use-Case-Workshop (1 Woche)

    Identifikation der größten Hebel mit Priorisierung nach Business-Impact und Machbarkeit.

  2. 02

    Prototyp (2–6 Wochen)

    Technische Umsetzung eines fokussierten Use Cases zur Validierung — Entscheidungsgrundlage statt PowerPoint.

  3. 03

    Produktivsetzung

    Skalierung auf Azure mit Monitoring, Guardrails, rollenbasiertem Zugriff und Kostenkontrolle.

  4. 04

    Betrieb & Weiterentwicklung

    Kontinuierliche Optimierung, neue Use Cases und Integration in bestehende Systeme (ERP, CRM, M365).

FAQ

Häufige Fragen zu AI & Custom Development

Nach einem ersten Gespräch zu Ihren Zielen und Anforderungen erstellen wir ein Konzept oder einen Prototyp. So können Sie den Nutzen früh bewerten, bevor wir in die produktive Lösung gehen.
Datenschutz und Governance sind von Tag eins Teil unseres Entwicklungsprozesses. Wir setzen auf Azure-basierte Infrastruktur mit europäischer Datenresidenz, implementieren Zugriffskontrollen und sorgen dafür, dass Ihre KI-Lösungen DSGVO-konform und auditierbar sind.
Wir lassen Sie nicht allein. Ob Monitoring, Optimierung oder Weiterentwicklung – über unsere Managed Services betreuen wir Ihre Lösung im laufenden Betrieb und stellen sicher, dass sie mit Ihren Anforderungen mitwächst.
Der Aufwand hängt an fünf Treibern: Zahl und Alter der anzubindenden Quellsysteme, Zustand der Daten, Umfang der Governance-Anforderungen, Zahl der Nutzer im Zielbild und die Frage, ob eine Copilot-Erweiterung reicht oder eine eigene Anwendung nötig ist. Wir arbeiten mit Festpreisen für klar abgegrenzte Phasen — Use-Case-Workshop, Prototyp, Produktivsetzung — und mit Time-and-Material dort, wo der Umfang zu Beginn offen ist. Davon getrennt zu betrachten sind die laufenden Azure-Kosten: Die Modellnutzung rechnet Microsoft bei Standard-Bereitstellungen nach verbrauchten Tokens ab, das läuft direkt über Ihre eigene Subscription. Vor jedem Angebot steht eine schriftliche Aufwandsschätzung.
Drei Varianten, je nach Klarheit des Umfangs. Erstens Festpreis je Phase mit definiertem Ergebnis und förmlicher Abnahme — juristisch ein Werkvertrag nach § 631 BGB, bei dem der Erfolg geschuldet ist und nicht die aufgewendete Zeit. Zweitens Time-and-Material mit Aufwandsschätzung und vereinbarter Obergrenze, sinnvoll für Prototypen und explorative Arbeit. Drittens ein monatliches Kontingent für Weiterentwicklung und Betrieb nach dem Go-Live. Azure-Verbrauch und Microsoft-Lizenzen laufen über Ihre eigenen Verträge und werden nicht über uns weiterberechnet. Welches Modell passt, entscheiden wir nach dem Use-Case-Workshop — davor wäre jede Festpreiszusage geraten.
Der Quellcode und die zugehörigen Nutzungsrechte gehen an Sie über. Repository, CI/CD-Pipelines und Infrastructure-as-Code-Vorlagen liegen von Anfang an in Ihrem eigenen Azure-DevOps- oder GitHub-Bereich, nicht bei uns. Zum Abschluss übergeben wir Architektur- und Betriebsdokumentation, Runbooks für den Störungsfall, Testfälle sowie eine Liste aller Dienstkonten und Berechtigungen. Unsere Zugänge sind benannte Gastkonten in Ihrem Tenant und werden zum Stichtag deaktiviert. Eingesetzt werden ausschließlich Standardkomponenten von Azure und gängige Open-Source-Frameworks — es gibt keine proprietäre Alendris-Laufzeitumgebung, die Sie an uns bindet.
Der Use-Case-Workshop dauert etwa eine Woche, ein belastbarer Prototyp zwei bis sechs Wochen. Von Ihnen brauchen wir je einen Ansprechpartner aus Fachbereich und IT mit Entscheidungsbefugnis, eine Azure-Subscription mit ausreichenden Rechten, Zugriff auf repräsentative Echtdaten oder eine anonymisierte Stichprobe, die Freigabe von Datenschutz und gegebenenfalls Betriebsrat sowie eine Entscheidung über den Deployment-Typ. Der häufigste Verzögerungsgrund ist nicht die Technik, sondern die ausstehende Freigabe der Datenquellen — es lohnt sich, diese parallel zum Workshop anzustoßen.
Das entscheiden Azure-Region und Deployment-Typ, und beides halten wir schriftlich fest. Bei einer Standard-Bereitstellung verarbeitet Microsoft Prompts und Antworten in der Region Ihrer Bereitstellung, bei einer Data-Zone-Bereitstellung innerhalb der EU-Datenzone — diese folgt der Azure EU Data Boundary und kann neben EU-Mitgliedstaaten auch EFTA-Länder wie Norwegen und die Schweiz umfassen. Nur der Typ Global erlaubt Verarbeitung in jeder Region, in der das Modell bereitsteht; den setzen wir ausschließlich nach ausdrücklicher Freigabe ein. Ruhende Daten bleiben in allen Fällen in der gewählten Azure-Geografie, und Microsoft nutzt Prompts und Antworten nicht zum Training der Basismodelle. Für Bereitstellungen im EWR sitzen die zur Missbrauchsprüfung berechtigten Microsoft-Mitarbeiter im EWR; die Speicherung für diese Prüfung entfällt nur, wenn Microsoft einen Antrag auf eingeschränktes Missbrauchsmonitoring genehmigt.
Sie haben die Wahl: Übergabe an Ihr IT-Team mit Dokumentation und Einweisung, oder Betrieb über unsere Managed Services. Im Managed-Service-Fall gilt unsere Servicezeit Montag bis Freitag von 08:00 bis 17:00 Uhr, ausgenommen gesetzliche Feiertage in Bayern, mit vertraglich nach Kritikalität gestaffelten Reaktionszeiten und einem festen Ansprechpartner. Technisches Monitoring sowie Alarme auf Fehlerraten und Kosten laufen dabei durchgehend und automatisiert. Eine personelle Erreichbarkeit außerhalb der Servicezeit ist nicht Standard, sondern als Rufbereitschaft für definierte kritische Systeme vertraglich zubuchbar.