Automatisierung. Integration. Betrieb.

Wir bringen KI in bestehende Geschäfts- und IT-Prozesse. Kontrolliert, integriert und betriebsfähig.

  • 25+ Jahre Projekterfahrung
  • KI auf eigener Infrastruktur
  • Von Analyse bis Betrieb

Referenzstationen

  • Deutsche Telekom
  • WURM GmbH
  • EVENTIM AG
  • Atruvia AG
  • Energienetz-Steuerung
  • NGDA e-Rezept
  • Siemens
  • BITMARCK
  • Dataport
  • DEBEKA
  • NXP Semiconductors

Ausgewählte Stationen aus über 25 Jahren Projekterfahrung.

Von der Analyse
bis zum Betrieb.

Vier Schritte. Ein durchgängiger Prozess.

  1. 01

    Analyse

    Prozessaufnahme, Prüfung der Datenlage, Bewertung von Risiko und Wirtschaftlichkeit. Es wird zuerst gemessen, dann gebaut.

    2–3 Wochen

    Priorisierte Use-Case-Liste mit Aufwand und Risiko

  2. 02

    Engineering

    Umsetzung in iterativen Sprints. Jeder Sprint endet mit einem Baustein, der produktionsreif ist — nicht mit einer Vorführung.

    Sprints alle 2–3 Wochen

    Lauffähige Agenten und Workflows mit Eval-Suite und Audit-Log

  3. 03

    Integration

    Anbindung an die Bestandssysteme: ERP, CRM, Ticketsystem, Wissensbasis, Monitoring, Verzeichnisdienst.

    anschließend

    Betrieb im Regelbetrieb, nicht neben ihm

  4. 04

    Betrieb

    Monitoring, Drift-Erkennung, Roll-Back-Pfad und regelmäßige Reviews. Verantwortung endet nicht mit der Übergabe.

    laufend

    Betriebs-Runbook und geschultes Team

Kontrolliert. Dokumentiert. Nachvollziehbar.

Erfahrung, die trägt.

Ausgewählte Stationen aus über 25 Jahren Projekterfahrung.

  • Deutsche Telekom — Telekom Security
    Sicherheit
    On-Premise-LLM-Infrastruktur und KI-gestütztes SIEM auf dem ELK-Stack im VS-NfD-Umfeld. Echtzeit-Anomalieerkennung, automatische Ticket-Erstellung und intelligentes Routing, vollständig ohne Cloud-Abhängigkeit.
    VS-NfD
  • EVENTIM AG
    Ticketing
    KI- und automatisierungszentrierte IT-Infrastruktur für einen der führenden Ticketing-Konzerne Europas. ML-gestützte ITIL-CMDB mit automatischer Asset-Erkennung.
    ITIL-CMDB
  • Energienetz-Steuerung
    Energie
    KI-gestützte Big-Data-Automatisierung im Energiesektor. Skalierbare LLM- und Agent-Workflows auf Databricks und Azure ML für die Ende-zu-Ende-Datenautomatisierung.
    Databricks · Azure ML
  • NGDA — e-Rezept
    Gesundheit
    Mitwirkung an der Einführung des E-Rezepts in deutschen Apotheken, inklusive Abrechnungs-API und Container-Betrieb.
    Abrechnungs-API
  • Atruvia AG
    Banking
    Multi-Cloud-Kubernetes-Architektur und DevOps-Transformation. Compliance nach BaFin, BSI und C5.
    BaFin · BSI · C5

Ausgewählte Highlights aus über 25 Jahren Projekterfahrung. Weitere Stationen: Siemens, BITMARCK, Dataport, DEBEKA und NXP Semiconductors. Die vollständige Referenzliste und Referenzen mit Logo und Zitat stellen wir nach einem Erstgespräch zur Verfügung.

Messbare Ergebnisse

8 Kennzahlen

Sechs anonymisierte Fälle aus den Leistungsbereichen. Auf Wunsch der Kunden sind Branche und Zahlen verfremdet — der Charakter der Aufgabe bleibt erhalten. Diese Kennzeichnung ist Teil der Aussage, nicht Kleingedrucktes.

  • Mittlere Erstreaktion im Ticketbetrieb

    4 h → 35 min

  • Automatische Routing-Quote bei 600 Tickets pro Woche

    manuell → 72 %

  • Automatische Vorerfassung von Eingangsrechnungen

    manuell → 85 %

  • Time-to-Publish im Content-Workflow

    9 Tage → 3 Tage

  • Einarbeitungszeit im Service-Desk-Onboarding

    6 Monate → 3 Monate

  • Interne Rückfragen nach dem Wissensassistenten

    Basis → −40 %

  • MTTR für kritische Patches bei 5.000+ offenen CVEs

    45 Tage → 8 Tage

  • Datenkonsistenz über vier Kernsysteme

    89 % → 99,7 %

Technik mit Substanz.

  • Cloud & Infrastruktur

    • Azure & AWS
    • Multi-Cloud
    • Kubernetes & OpenShift
    • Terraform & Ansible
    • Landing Zones
    • Hub & Spoke
  • KI & Daten

    • LLM-Integration
    • On-Premise AI
    • RAG
    • LangChain
    • Databricks & Azure ML
    • pgvector · Qdrant · Weaviate
  • Security & Compliance

    • ELK-SIEM
    • Anomalieerkennung
    • BSI Grundschutz · KRITIS · NIS2
    • VS-NfD · ISO 27001
    • Zero Trust & RBAC
    • Microsoft Sentinel & Defender
  • DevOps & Automatisierung

    • Jenkins · GitLab · GitHub Actions
    • Azure DevOps
    • n8n · Airflow · Kafka
    • OpenTelemetry
  • ITSM & Betrieb

    • ITIL V2/V3 · CMDB
    • ServiceNow · Jira · Confluence
    • Zabbix · Grafana · Prometheus
    • KIX · OTRS · Zammad
  • Plattformen & Datenhaltung

    • Windows Server · Red Hat Linux
    • Active Directory · EntraID
    • MS SQL · Oracle · PostgreSQL
    • MongoDB · Redis · M365

Team

Matthias Barth

Geschäftsführer · Lead AI & Infrastructure Architect

Vom C64 mit 14 Jahren bis zu über 25 Jahren Projekterfahrung in regulierten Umgebungen.

  • MSc Computer Science — The Open University
  • PRINCE2 Practitioner & Trainer
  • ITIL Service Manager & Trainer
  • Certified Scrum Master
  • Sicherheitsüberprüft nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG)

Deutsch · Englisch · Schwedisch

Mehr über Matthias Barth

Eigenentwicklung

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Aktuell in Entwicklung — Early Access auf Anfrage.

  • Orientierung, Programm, Navigation und Wartezeiten
  • Anonyme Kapazitätsmessung und Besucherstrom-Analyse
  • Notruf mit genauer Lokalisierung und KI-Ersteinschätzung
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  • Privacy by Design — kein Benutzerkonto nötig
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Erstgespräch anfragen

Häufige Fragen

8 Fragen
Wie lange dauert ein KI-Projekt?

Der erste produktive Use-Case läuft nach vier bis sechs Wochen. Begonnen wird mit einer zwei- bis dreiwöchigen Analyse: Prozessaufnahme, Prüfung der Datenlage, Bewertung von Risiko und Wirtschaftlichkeit. Umgesetzt wird anschließend in Sprints von zwei bis drei Wochen; jeder Sprint endet mit einem Baustein, der produktionsreif ist. Bei größeren Vorhaben wie einer vollständigen Systemintegration liegt der Ende-zu-Ende-Durchstich nach etwa sechs Wochen, die vollständige Plattform-Anbindung bei drei bis sechs Monaten.

Wo laufen die KI-Modelle?

Wahlweise auf eigener Infrastruktur in Deutschland, in Ihrer eigenen Umgebung oder in einer DSGVO-konformen Cloud im DACH-Raum. Die Inferenz läuft im eigenen Rechenzentrum in Deutschland, ohne externe Modellanbieter. Für den On-Premise-Betrieb kommen offene Modelle wie Gemma, Llama oder Mistral über vLLM, llama.cpp oder Ollama zum Einsatz.

Was kostet KI-Automatisierung?

Für Projekte nennen wir keinen Pauschalpreis: Der Aufwand hängt an Prozess, Datenlage und den Systemen, die angebunden werden müssen. Erstgespräch und Ersteinschätzung sind unverbindlich. Fest kalkulierte Preise gibt es für den Emergency Support: 290 Euro netto für Basic, 790 Euro netto für Extended und 1.490 Euro netto pro Monat für den Retainer, jeweils zuzüglich Umsatzsteuer.

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten?

Ein Chatbot antwortet im Dialogfenster. Ein KI-Agent arbeitet im Linienbetrieb: Er hat klar umrissene Werkzeuge, einen dokumentierten Audit-Trail und eine Eval-Suite mit festem Testset. Wo Risiko, Verantwortung oder Freigabe es verlangen, bleibt der Mensch in der Kontrolle. Agenten ändern Konfigurationen zum Beispiel nur in niedrigen Risiko-Klassen.

Was bedeutet RAG?

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Dabei sucht das System zuerst in Ihren eigenen Quellen — Dokumente, Tickets, Wikis, Mails, Dateisysteme — und lässt das Sprachmodell die Antwort ausschließlich aus diesen Fundstellen formulieren. Jede Antwort trägt einen Quellenbezug. Zugriffsrechte aus den Quellsystemen bleiben dabei erhalten; es findet keine Rechteausweitung statt.

Was passiert mit unseren Daten?

Die Verarbeitung läuft auf eigenen Servern bei der Hetzner Online GmbH in Deutschland. Logfiles werden höchstens 14 Tage aufbewahrt. Eine Verarbeitung durch externe Modellanbieter findet nicht statt.

Für welche Unternehmen ist das geeignet?

Für Unternehmen mit regulierten Anforderungen und gewachsener Systemlandschaft — also dort, wo Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Betriebssicherheit keine Nebensache sind. Die Referenzprojekte liegen unter anderem in Sicherheit, KRITIS, Ticketing, Energie, Gesundheit und Banking. Kleine Teams profitieren besonders, weil die Entlastung dort direkt messbar ist.

Was ist der KI-Readiness-Check?

Ein Fragebogen mit sieben Fragen und etwa drei Minuten Aufwand. Sie skizzieren Branche, Größe und die größten Routinen. Die Antwort kommt innerhalb eines Werktags per Mail, typischerweise fünf bis zehn Sätze, mit einer Einschätzung zu Machbarkeit, priorisierten Einstiegs-Use-Cases und realistischen Zeitrahmen. Optional folgt ein Gespräch von 30 Minuten — ohne Verpflichtung und ohne Vertrieb.

Direkt in Kontakt.

Bits and Friends GmbH

Erstgespräch und Ersteinschätzung sind unverbindlich. Am schnellsten geht es per Telefon oder E-Mail.

45 Minuten für Ihr Vorhaben.

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  • Telefon+49 30 91495033
  • E-Mailmats@bitsandfriends.com
  • GeschäftspostBrebacher Weg 55
    12683 Berlin
  • SitzSchuhstraße 11
    23758 Oldenburg in Holstein
  • GeschäftsführungMatthias Barth
  • RegisterAmtsgericht Lübeck, HRB 26202 HL
  • USt-IdNr.DE335476969
Wo das läuft

Eigene Server bei der Hetzner Online GmbH in Deutschland. Inferenz im eigenen Rechenzentrum in Deutschland, ohne externe Modellanbieter. Logfiles höchstens 14 Tage. Eigener SMTP-Server in Deutschland.

Anfrage per E-Mail vorbereiten

Der Knopf öffnet Ihr E-Mail-Programm mit den ausgefüllten Angaben. Sie prüfen und versenden die Nachricht dort selbst. Es werden keine Daten an diese Seite übertragen und nichts gespeichert.

Bitte keine Zugangsdaten oder Passwörter übermitteln.