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KI für Konzerne & Enterprise

KI skalieren, ohne dass Compliance euch ausbremst.

Wir bauen KI-Systeme für ATX-Unternehmen, Versicherer und Banken — vendor-agnostisch, EU-hostable, mit AI-Act-Klassifizierung von Tag eins.

Termin vereinbarenEher Mittelstand?

Was 2026 in Konzern-Lenkungskreisen diskutiert wird

Was 2026 in den Lenkungskreisen großer Häuser diskutiert wird.

„Compliance bremst jeden POC um sechs Monate.“

— Head of AI Strategy, ATX-Versicherer

„Wir wollen keinen Single-Vendor-Lock-in. Aber jeder Anbieter pitcht‘s so.“

— CTO, Bank, Wien

„1.200 Mitarbeitende und kein Change-Management — wir wissen wie das endet.“

— CIO, Industrie-Konzern 4.500 MA

„Data Governance über 8 Abteilungen funktioniert ohne KI schon nicht.“

— Chief Data Officer, Versicherung

Typische Enterprise-Use-Cases

Was bei Konzernen wirklich ROI bringt.

Multi-Agent-Systems

Verteilte Agenten mit klaren Verantwortungen, Tool-Use und Human-in-the-Loop. Audit-Trail eingebaut.

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DSGVO-konforme RAG-Architekturen

EU-Datenresidenz, Verschlüsselung at rest und in transit, rollenbasierter Zugriff.

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Modell-Routing & Cost-Optimization

Günstige Modelle für 80% der Last, teure Modelle für Edge-Cases. Senkt Inference-Kosten 40–70%.

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Compliance & Risk Monitoring

Verträge, Kommunikation und Transaktionen kontinuierlich auf Compliance- und Risk-Signale geprüft.

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MLOps & Modell-Lifecycle

Vom Prototyp zum produktiven Modell mit Versionierung, A/B-Tests, Rollback und Re-Tuning.

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AI-Governance-Framework

Klassifizierung von Risikostufen, Audit-Trails und Konformitätsbewertung für Hochrisiko-Anwendungen.

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Empfohlener Einstieg für Konzerne

Womit ihr starten solltet.

Schritt 1

Audit L

€25.000–45.000 · 4–6 Wochen. AI-Reifegrad, Use-Case-Portfolio mit Business Cases, AI-Operating-Model, DSGVO-/AI-Act Gap-Analyse.

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Schritt 2

Enterprise Build

€75.000–250.000+ · 12+ Wochen. Multi-Agent-System, Fine-Tuning oder MLOps-Stack — für regulierte Branchen mit Compliance-Anforderungen.

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Schritt 3

AI Care Enterprise

ab €8.000/Monat. Dedicated Engineer, SLA 4h-Response, 24h-Notfall-Eskalation, kontinuierliche Compliance-Updates.

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So könnte ein typisches Konzern-Projekt aussehen.

ATX-Versicherer, 1.800 MitarbeiterInnen, Privatkundengeschäft mit hohem Anteil an telefonischer Schadensmeldung. Strategisches Ziel: Customer-Service-Skalierung über drei Channels (Telefon-Transkript, E-Mail, Web-Chat) ohne lineare Personalaufstockung. Compliance- und Datenschutz-Abteilung haben in den letzten 18 Monaten zwei externe Pilots gestoppt, weil AI-Act-Einordnung und Datenresidenz nicht sauber waren.

Audit L, Woche 1–6: Cross-funktionale Analyse mit Vorstand Operations, Head of Customer Service, CDO, CISO und Datenschutzbeauftragten. Ergebnis: Multi-Agent-System mit drei spezialisierten Agenten (Erstkategorisierung, Sachverhalts-Extraktion, Empfehlungs-Generator) plus Human-in-the-Loop für alle Auszahlungs-relevanten Entscheidungen. AI-Act-Einordnung: Hochrisiko (Anhang III, regulierter Sektor), entsprechend Konformitäts-Roadmap mit CE-Pfad. DSGVO-/VAIT-Gap- Analyse identifiziert vier Anpassungen am bestehenden ISMS.

Enterprise Build, Woche 7–24: Multi-Agent-System auf Basis von Anthropic Claude über AWS Frankfurt, Zero-Data-Retention, Audit-Trail in eurer SIEM-Pipeline. Integration in Genesys (Telefonie), Microsoft Exchange (E-Mail) und LivePerson (Web-Chat). Rollout in drei Wellen: erst E-Mail, dann Web-Chat, zuletzt Telefon-Transkript. Pro Welle eine Konformitäts-Bewertung mit eurem internen Audit.

Ergebnis ab Monat 12: Durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Erstkontakt von 9,4 auf 3,1 Minuten reduziert, Erstlösungsquote von 41% auf 68% gestiegen, CSAT-Score stabil bei 4,3/5. AI Care Enterprise läuft mit Lead Engineer plus Backup, SLA 4h Response, quartalsweise Compliance-Update mit Datenschutzbeauftragten und CISO. Welle 4 (Underwriting-Support) ist in Vorbereitung.

Hypothetisches Beispiel — keine echten Kundendaten. Konkrete Cases im Abschnitt Cases.

Häufige Fragen aus dem Konzern-Segment

Was Compliance-, IT- und Strategie-Verantwortliche zuerst klären.

Wie ordnet ihr KI-Anwendungen unter dem EU AI Act ein?
Im Audit L führen wir eine systematische Klassifizierung durch: verboten (Art. 5), Hochrisiko (Anhang III), beschränktes Risiko (Transparenzpflichten) oder minimales Risiko. Für jede Anwendung dokumentieren wir die Einordnung schriftlich, inklusive Begründung und Implikationen für CE-Konformität, Risikomanagement-System und Data-Governance. Bei Hochrisiko-Anwendungen entwickeln wir ein konformitätsfähiges Operating Model mit eurer Compliance-Abteilung.
Wo werden unsere Daten verarbeitet?
Default-Architektur: Anthropic Claude über AWS Frankfurt mit EU-Datenresidenz, Zero-Data-Retention-Vereinbarung und SCC-konformer Vertragsbasis. Für besonders sensible Workloads bieten wir vollständig EU-gehostete Open-Weight-Modelle (Mistral, Qwen) auf Hetzner oder eurer eigenen Azure-/AWS-Region. On-Premises-Deployment ist möglich, aber wirtschaftlich erst ab bestimmter Last sinnvoll — wir bewerten das Use-Case-spezifisch.
Akzeptiert ihr Konzern-Frameworks wie ISO 27001 oder TISAX als Audit-Basis?
Ja. Unsere Audit-L-Methodik integriert ISO 27001 (Information Security), ISO 42001 (AI Management Systems), TISAX (Automotive) und branchenspezifische Frameworks wie BAIT für Banken oder VAIT für Versicherer. Wir liefern Gap-Analysen, die direkt in eure bestehenden Audit-Zyklen einfließen, und arbeiten mit euren internen Compliance- und Datenschutz-Teams auf gemeinsamer Toolchain.
Wie verhandelt sich ein dedicated Engineer in Bezug auf Backup/Urlaub?
AI Care Enterprise umfasst einen Lead Engineer als primären Ansprechpartner plus eine namentlich benannte Vertretung mit vollem Kontextzugang. Bei geplantem Urlaub erfolgt die Übergabe mindestens 14 Tage vorab, dokumentiert in eurem Ticket-System. Für 24h-Notfall-Eskalation gibt es eine On-Call-Rotation über drei Personen — keine Single-Person-Dependency. Das ist Teil des SLA und vertraglich fixiert.
Funktioniert das mit unserem Procurement-Prozess?
Ja. Wir sind in mehreren Konzern-Lieferantendatenbanken registriert und haben Erfahrung mit klassischen Procurement-Anforderungen: Lieferantenfragebögen, Datenschutz-Auditierung, Wirtschaftsprüfungs-Berichte, Versicherungsnachweise (Berufs- und Vermögensschadenhaftpflicht). Rahmenverträge mit individuellen SOWs sind möglich; typische Vorlaufzeiten für eine erste Konzern-Onboarding sind 4–8 Wochen.
Können wir KI-Lösungen on-Premises in unserem RZ deployen?
Ja, mit zwei Caveats. Erstens: Open-Weight-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) sind on-prem deploybar, Closed-Source-Modelle wie Claude oder GPT bleiben API-basiert — das ist eine Lizenz-, keine Technik-Frage. Zweitens: Die TCO für eigenes GPU-Hosting ist erst ab signifikanter Token-Last günstiger als EU-Cloud. Wir liefern eine fundierte Make-or-Buy-Analyse als Teil des Audit L.
Wie bindet ihr unsere internen Compliance- und Datenschutz-Teams ein?
Frühe und kontinuierliche Einbindung ist Standard. Im Audit L sind Compliance, Datenschutz, Informationssicherheit und Betriebsrat als Stakeholder fest eingeplant. Im Enterprise Build laufen alle Architektur- und Modell-Entscheidungen durch ein dokumentiertes Approval-Verfahren mit euren Gremien. Wir liefern fertige Vorlagen für DSFA, AI-Risk-Assessment und Betriebsvereinbarungs-Anhänge — den finalen Sign-off macht euer Haus.

Compliance-konform skalieren.

60-Minuten-Discovery — wir hören euch zu, mappen auf AI-Act-Risikostufen und schlagen ein passendes Audit-L-Scoping vor.

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