Systemintegration für KI & Engineering
Wir entwickeln die technischen Bausteine, damit KI zuverlässig mit Ihren Unternehmenssystemen, Prozessen und Daten zusammenarbeitet. APIs, Schnittstellen, Datenpipelines, Backends, Worker, Dashboards, CLI- und Admin-Tools, Logging, Monitoring, Audit-Trails — alles, was KI von der Spielerei zum produktiven Werkzeug macht.
Für wen, welches Problem, welches Ergebnis
Unternehmen mit gewachsener Systemlandschaft, die KI nicht als isolierte Insel betreiben wollen, sondern in echte Geschäftsprozesse integrieren. Wo Daten zwischen Systemen fließen müssen, wo Workflows mehrere Tools überspannen, wo Audit-Trails Pflicht sind. Ergebnis: KI wird produktiv nutzbar, Insellösungen verschwinden, Medienbrüche werden weniger, Datenflüsse sind sauber dokumentiert, Automatisierung skaliert.
Typische Einsatzfälle
- API-Integration zwischen ERP, CRM, Ticketsystem, Wissensbasis und KI-Modellen
- Schnittstellenentwicklung (REST, gRPC, GraphQL, Webhook, Event-Streams)
- Datenpipelines (ETL/ELT) mit Airflow, dbt, Camel, Kafka, Spark
- Backends für KI-Workflows mit FastAPI, Worker-Queues (Celery, RQ, Dramatiq)
- Dashboards und Admin-Tools (Streamlit, Plotly Dash, Custom-React/Vue)
- CLI- und Admin-Tools für Betrieb und Wartung
- Logging-Architektur mit strukturierten Logs, Korrelations-IDs, OpenTelemetry
- Monitoring mit Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry, OpenSearch
- Audit-Trail-Pipelines für KI-Entscheidungen — KRITIS-, ISO- und BaFin-tauglich
Vorgehen
- System-Landschaft kartieren — welche Systeme, welche Schnittstellen, welche Datenflüsse existieren heute? Welche sind dokumentiert, welche „magisch"?
- Anforderungs-Analyse — welche KI-Workflows sollen integriert werden? Welche Verfügbarkeits-, Sicherheits-, Latenz-Anforderungen?
- Architektur-Skizze — Komponenten, Verantwortlichkeiten, Datenflüsse, Fehlerbehandlung. Wir bevorzugen einfache, wartbare Architektur über trendige Komplexität.
- Iterative Umsetzung — vertikale Slice, also End-to-End-Funktion in 2–3 Wochen-Sprints. Keine Halbfertige-Schichten.
- Betrieb & Wartung — Monitoring, Alerting, Runbook, dokumentierte Schnittstellen-Verträge. Übergabe oder weiterführende Wartung möglich.
Tech-Stack
Deliverables
- API-Schnittstellen mit OpenAPI/AsyncAPI-Spezifikation und Versionierung
- Datenpipelines mit Idempotenz, Retry-Logik und Konsistenzgarantien
- Backend-Code modular, getestet, dokumentiert, mit CI/CD
- Dashboards für Betrieb, Fachbereich und Compliance
- Monitoring-Stack mit Alerting-Regeln und Eskalationspfaden
- Audit-Trail-Pipelines mit revisionssicherer Speicherung
- Betriebs-Runbook und Schulung Ihrer Engineering-Teams
Kundennutzen
- KI wird produktiv nutzbar, nicht nur prototyp-haft
- Weniger Insellösungen — Workflows nutzen vorhandene Systeme statt sie zu umgehen
- Weniger Medienbrüche, weil Schnittstellen sauber definiert sind
- Bessere Datenflüsse mit Konsistenzgarantien und Audit-Spur
- Höhere Automatisierung skaliert ohne lineares Engineering-Wachstum
- Verlässliche technische Umsetzung — wartbar, nicht magisch
Compliance & Standards
- DSGVO & ePrivacy — Datenflüsse mit Datenklassifikation und Auftragsverarbeitung
- ISO/IEC 27001 — Informationssicherheits-Managementsystem-konforme Architektur
- BSI C5 / BSI IT-Grundschutz wo Auftrag oder Branche es verlangt
- KRITIS / NIS-2 mit Audit-Trail und Verfügbarkeits-SLAs
- BaFin / KWG / MaRisk-konforme Schnittstellen in Banking-Umgebungen
FAQ
Bauen Sie Greenfield oder integrieren Sie Bestand?
Beides — wir sind explizit für gewachsene Bestände gemacht. Eine reine Greenfield-Architektur ist die Ausnahme. Wir respektieren bestehende Systeme, Datenmodelle und Prozesse und bauen die Integration so, dass nichts Bestehendes „abgelöst werden muss, damit Neues läuft".
Welche Sprachen und Frameworks bevorzugen Sie?
Python (FastAPI, Pydantic) als Standard für KI-Backends und Datenpipelines. TypeScript für Frontend und Edge. Go oder Rust, wo Performance oder Memory-Safety wichtig sind. Wir nehmen das passende Werkzeug, nicht das modische.
Wie testen Sie KI-Integrationen?
Drei Ebenen: (1) Unit-Tests für deterministische Logik. (2) Vertragstests gegen Schnittstellen-Spezifikationen. (3) Eval-Suites für KI-Komponenten mit Gold-Set und Regressions-Gate. Test-Coverage ist messbar und Pflicht für Production-Deploys.
Wie sieht Ihr Betriebsmodell aus?
Flexibel: vollständige Übergabe, geteilter Betrieb, oder Managed Service durch uns. In allen Fällen kommt ein dokumentiertes Betriebs-Runbook, ein Monitoring-Setup mit Alarmen und ein klarer Eskalationspfad.
Wie lange dauert ein typisches Integrations-Projekt?
Sechs Wochen für einen ersten End-to-End-Slice (z. B. Ticket-Triage in Ihr Ticketsystem). Vollständige Plattform-Integration mit mehreren KI-Workflows und Compliance-Anforderungen typisch drei bis sechs Monate.
Integrations-Vorhaben besprechen
Welche Systeme sollen mit KI zusammenarbeiten? Wo liegen heute die Bruchstellen? Wir antworten mit einer ersten Architektur-Skizze und Aufwand-Einschätzung.
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