Individuelle Lösungen

Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Ihre Anforderungen

Wir entwickeln KI-Systeme für Anwendungsfälle, bei denen Standardprodukte die Anforderungen an Daten, Integration, Souveränität oder Prozesse nicht erfüllen können.

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Standard-KI löst Standardprobleme. Wir entwickeln die Lösung, die zu Ihnen passt.

Standard-KI-Produkte eignen sich gut für typische Anwendungsfälle. Besonders interessant wird es jedoch dort, wo individuelle Anforderungen ins Spiel kommen, etwa bei branchenspezifischen Prozessen, unternehmenseigenen Daten, komplexen Integrationen oder wenn Daten eine kontrollierte Infrastruktur nicht verlassen dürfen. Genau hier stoßen Standardlösungen an ihre Grenzen.

Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen in Bereichen wie Conversational AI, RAG und Graph-RAG, Machine Learning, Computer Vision, Predictive Analytics, Operational Intelligence und agentenbasierten Workflows.

  • Passgenaue Architektur: KI-Systeme, die auf Ihre Daten, Prozesse, Integrationen und betrieblichen Anforderungen abgestimmt sind.
  • Schneller vom Prototyp zum produktiven Einsatz: Klare Vorgehensweisen für Prototypen und die vollständige Umsetzung produktiver Systeme.
  • Private Bereitstellung, wenn es darauf ankommt: Cloud, Hybrid oder On-Premises Architekturen für regulierte Umgebungen und Anwendungen mit besonderen Anforderungen an den Datenstandort.
  • Von Anfang an für den produktiven Einsatz gedacht: Evaluation, Monitoring, Security, Governance und Betrieb werden bereits bei der Entwicklung berücksichtigt.

Stillstand kostet mehr, als Sie denken

Jeder Monat, den Sie mit der Bewertung einer Standardlösung verbringen, ist ein Monat, in dem andere den Prozess bereits automatisieren, den Sie noch manuell durchführen. Mit Standardprodukten allein lässt sich dieser Vorsprung oft nicht aufholen.

Die Herausforderung

Ihr KI-Prototyp funktioniert in der Demo. Im produktiven Einsatz gelten andere Anforderungen.

Standard-KI-Lösungen passen nur selten zu komplexen Unternehmensanforderungen. Ein Prototyp kann vielversprechend aussehen und trotzdem vor dem Go-live scheitern, wenn Themen wie Integration, Monitoring, Evaluation und menschliche Kontrolle nicht von Anfang an berücksichtigt wurden. Produktive Systeme müssen sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen integrieren, ohne neue Datensilos zu schaffen. Bei privaten Umgebungen kommen zusätzlich Anforderungen wie GPU-Orchestrierung und Model Hosting hinzu.

Standardlösungen passen nicht immer

Ihre Prozesse, Daten und Compliance-Anforderungen sind oft zu spezifisch für eine Standardlösung. Vorgefertigte Lösungen decken allgemeine Anforderungen ab, aber nicht unbedingt Ihre.

Pilotprojekte scheitern oft am Schritt in den produktiven Betrieb

Bei vielen Prototypen fehlen Monitoring, Evaluation und eine klare Übergabe in den Betrieb. Was in einer Demo überzeugt, muss sich erst unter den Anforderungen des täglichen Betriebs bewähren.

Daten werden zum Engpass

Datenzugriff, Datenqualität, Governance und die Verknüpfung verschiedener Datenquellen erfordern fundierte technische Arbeit. Genau hier entstehen bei KI Projekten häufig Verzögerungen und nicht beim Modell selbst.

Private KI Umgebungen erhöhen die Komplexität

Für KI im eigenen Rechenzentrum braucht es Expertise rund um GPUs, Modelle und Infrastruktur, die intern nicht immer vorhanden ist. Auch bei hohen Anforderungen an Datensouveränität müssen die gleichen Standards für einen zuverlässigen produktiven Betrieb erfüllt werden.

Die gute Nachricht: Sie müssen nicht bei null anfangen.

Entscheidend ist ein Partner, der den produktiven Betrieb von Anfang an mitdenkt und nicht erst dann, wenn der Prototyp bereits steht.

Unsere Lösung

Eine Analyse. Ein Weg, der zu Ihren Anforderungen passt.

Maßgeschneiderte KI beginnt mit einer strukturierten Analyse Ihres Anwendungsfalls, Ihrer Daten, Ihrer Systemlandschaft, der notwendigen Integrationen sowie der regulatorischen und betrieblichen Anforderungen. Nicht mit einer vorgegebenen Standardarchitektur.

Auf dieser Grundlage definieren wir den passenden Weg. Manche Anwendungsfälle starten mit einem interaktiven Prototyp, um Anforderungen gemeinsam zu konkretisieren. Andere gehen direkt in Requirements Engineering, Systemdesign, Implementierung und Deployment über. Wir entwickeln unter anderem Conversational AI Agents, RAG und Graph RAG Systeme, individuelle ML Pipelines für Klassifizierung, Prognosen und Anomalieerkennung sowie Lösungen für Computer Vision und NLP. Dazu kommen Fine Tuning und agentenbasierte Workflows.

Benefits

  • Erst analysieren, dann die passende Architektur entwickeln
  • Ob Cloud, Hybrid oder On Premises, es gelten dieselben Standards
  • Wiederverwendbare Komponenten als Basis für zukünftige KI Projekte

Maßgeschneiderte KI-Lösungen

Von konkreten Anforderungen bis zum produktiven Einsatz

Ausgangssituation verstehen

Bevor wir eine Lösung entwickeln, betrachten wir zunächst die konkreten Rahmenbedingungen.

• Anwendungsfall und Geschäftsziele
• Bestehende Prozesse und Workflows
• Verfügbarkeit und Qualität der Daten
• Systemlandschaft und Integrationen
• Security, Compliance und betriebliche Anforderungen

DER PASSENDE ANSATZ RICHTET SICH NACH::
Reifegrad des Anwendungsfalls, Datenqualität und Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand sowie regulatorischen Anforderungen.

Die Grundlage schaffen

Damit KI im Arbeitsalltag wirklich funktioniert, müssen Prozesse, Daten und Systeme zusammenspielen.

• Anpassung bestehender Prozesse
• Datenzugriff und Integration
• Anbindung von APIs und Altsystemen
• Human in the Loop
• Governance und klare Verantwortlichkeiten

OFT ENTSCHEIDEND::
Prozessanpassungen sowie die Verfügbarkeit und Qualität der Daten sind häufig die eigentlichen Engpässe.

Die passende Lösung entwickeln

Die richtige Technologie für den jeweiligen Anwendungsfall.

• Conversational AI Agents
• RAG und Graph RAG Systeme
• Individuelle ML Pipelines
• Computer Vision und NLP
• Agentenbasierte Workflows
• Fine Tuning, wenn es sinnvoll ist

DER ANWENDUNGSFALL GIBT DEN WEG VOR:
Prototyp, MVP oder produktive Lösung, abhängig von den konkreten Anforderungen.

Bereitstellung und Betrieb

Zuverlässig betreiben und kontinuierlich weiterentwickeln.

• Cloud, Hybrid oder Private Deployment
• Evaluation und Monitoring
• Observability und Audit Trails
• Optimierung und Retraining
• Übergabe an Ihr Team oder Managed Operations


PRIVATE DEPLOYMENT:
Wenn regulatorische oder betriebliche Anforderungen es erfordern.

Die Grundschicht für alle vier Phasen

Production Engineering
Der Unterschied zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem System, das auch im produktiven Betrieb zuverlässig funktioniert.
CI/CD | Security Review | Evaluation Pipelines | Data Governance | Observability | Operational Readiness

Der passende Weg richtet sich nach dem jeweiligen Anwendungsfall und nicht nach einer festen Vorlage.

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Technischer Deep Dive

Maßgeschneiderte KI ist selten eine einzelne Lösung.

Sie kombiniert verschiedene Komponenten wie Managed Model Endpoints, Retrieval Systeme, Vector und Graph Stores, Orchestrierung, Fine Tuning, Evaluation Pipelines und Kontrollmechanismen für den Betrieb.

Prozesse und Anwendungen anpassen

KI schafft selten einen echten Mehrwert, wenn sie lediglich in bestehende Prozesse integriert wird, ohne diese anzupassen. Deshalb analysieren wir zunächst, wie der jeweilige Prozess heute funktioniert. Dabei betrachten wir Nutzer, Anwendungen, Datenflüsse und Entscheidungspunkte und passen den Workflow anschließend so an, dass KI ihn zuverlässig unterstützen kann.

Dazu können beispielsweise Übergaben und Freigabeprozesse angepasst, bestehende Systeme über APIs angebunden, Human in the Loop Controls integriert oder Anwendungsschnittstellen optimiert werden. Auch die Art, wie Informationen erfasst und wiederverwendet werden, kann Teil der Anpassung sein.

So entsteht nicht nur eine KI Komponente, sondern eine Prozess und Anwendungslandschaft, in der KI auch im produktiven Betrieb zuverlässig eingesetzt werden kann.

Cloud native Entwicklung auf Azure

Für Azure Umgebungen entwickeln wir Lösungen mit Azure Landing Zones, AKS, Azure Storage, Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure ML und Managed Observability Services. Die Anwendungsschichten passen wir an die bestehende Systemlandschaft an oder entwickeln sie individuell auf Basis Ihrer Anforderungen.

Lakehouse Architektur mit Databricks

Für datenintensive KI Systeme bietet Databricks eine leistungsfähige Lakehouse Basis über verschiedene Hyperscaler hinweg. Wir nutzen Databricks Agent Bricks, Mosaic AI, MLflow und Lakehouse native Pipelines für ML und LLM Workflows, bei denen zentrale Data Governance, Model Lifecycle Management und plattformübergreifende Analysen eine wichtige Rolle spielen.

Private und On Premises Lösungen

Wenn Anforderungen an Datenstandort, Datensouveränität oder den Schutz geistigen Eigentums öffentliche Endpunkte ausschließen, entwickeln wir private KI Architekturen auf Basis der VMware Private AI Foundation with NVIDIA.

Modelle, Vector Stores, Orchestrierungsdienste und Anwendungskomponenten können vollständig innerhalb der Kundenumgebung betrieben werden. Das ist besonders relevant für BaFin regulierte Umgebungen, KRITIS, den Verteidigungsbereich, den öffentlichen Sektor sowie andere regulierte oder sicherheitskritische Anwendungsfälle.

Technische Vorteile

Sechs Gründe, warum unsere Lösungen auch im produktiven Betrieb überzeugen

Auf Ihre Anforderungen zugeschnitten

Architekturentscheidungen richten sich nach Ihren Daten und Rahmenbedingungen, nicht nach einer festen Vorlage.

Einheitliche Standards in jeder Umgebung

Für Azure, Databricks und On Premises gelten dieselben Standards für Evaluation und Governance.

Von Anfang an für den Go Live ausgelegt

Integration, Fehlerbehandlung und Monitoring werden bereits vor dem Go Live berücksichtigt und nicht erst im Nachhinein.

Von Anfang an wiederverwendbar gedacht

Bewährte Komponenten reduzieren den Aufwand für zukünftige KI Projekte.

Betrieb von Anfang an mitgedacht

Runbooks, Telemetrie und klare Verantwortlichkeiten werden bereits in der Architekturphase berücksichtigt.

Auf Compliance Anforderungen ausgerichtet

Audit Trails, Model Lineage und Human Oversight unterstützen den Einsatz in regulierten Umgebungen.

Der Partner Ihrer Wahl

Strukturierte Beratung von Anfang an.
Engineering für den produktiven Betrieb.

evoila verbindet strukturierte KI Beratung mit Production Engineering über den gesamten Lebenszyklus maßgeschneiderter KI Lösungen. Von den Anforderungen über Architektur und Implementierung bis hin zu Deployment und kontinuierlicher Optimierung.
Dabei arbeiten wir mit Microsoft Azure, Databricks und der VMware Private AI Foundation with NVIDIA. Unsere Erfahrung reicht von BaFin relevanten Finanzdienstleistungen und KRITIS Infrastrukturen bis hin zum öffentlichen Sektor und Verteidigungsumfeld.

Technologien & Partner

Für jedes Projekt die passende Technologie

Microsoft Partner Ecosystem
Als Microsoft Partner entwickelt evoila maßgeschneiderte KI Lösungen mit Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure ML und weiteren Azure Services. Für geeignete kundenspezifische Projekte können zudem Möglichkeiten zur gemeinsamen Finanzierung über Microsoft zur Verfügung stehen.

Broadcom-Partner-Ökosystem
Als Broadcom Partner unterstützt evoila private und souveräne KI-Deployments mit Broadcom VMware Private AI Foundation mit NVIDIA für On-Premises-LLM-Szenarien unter strikten Datenresidenz- oder regulatorischen Anforderungen.

Databricks Partner Ökosystem
Als Databricks Partner nutzen wir Databricks Mosaic AI, MLflow und Lakehouse native Data Pipelines für ML, LLM und Operational Intelligence Workloads über verschiedene Hyperscaler hinweg.

Modellübergreifendes LLM Ecosystem
Wir arbeiten mit Managed Model Endpoints und Open Weight Deployments verschiedener Anbieter. Je nach Projekt bewerten wir die Modelle anhand von Genauigkeit, Latenz, Kosten, Security und Anforderungen an den Datenstandort.

Offene Protokolle und Frameworks
Model Context Protocol, OpenAPI, MLflow, LangGraph, Pydantic AI, FastAPI und Streamlit ermöglichen die Integration von KI Systemen in bestehende Unternehmensarchitekturen, Developer Workflows und betriebliche Prozesse.

Open Source als technologische Basis
Unsere Lösungen basieren unter anderem auf PyTorch, Hugging Face, MLflow und weiteren etablierten Open Source Technologien. Dabei kombinieren wir Enterprise Plattformen mit bewährten Lösungen aus der Open Source Community, wenn sie zum jeweiligen Anwendungsfall passen.

Referenzen

Vier Branchen, ein einheitlicher Engineering Ansatz

Von Stahllisten bis Sovereign RAG: passgenau für jeden Anwendungsfall

Financial Services
Conversational AI Agent

Für einen führenden deutschen Finanzdienstleister entwickelte evoila einen Conversational AI Agent für fachspezifische Interaktionen mit Kunden und Mitarbeitenden. Das Projekt reichte von der Anforderungsanalyse und dem Dialogdesign über die Implementierung mit Azure OpenAI, LangGraph, Streamlit und FastAPI bis zur Integration in die bestehende Infrastruktur. Kontinuierliche Evaluation und Optimierung stellen sicher, dass die Lösung langfristig fachlich relevant bleibt und auch im produktiven Betrieb zuverlässig funktioniert.

Immobilien
Plattformübergreifende Mietverwaltung

Für einen der führenden Anbieter digitaler Immobilienplattformen in Deutschland entwickelte evoila eine Anwendung zur Mietverwaltung auf Microsoft Azure. Die Lösung verbindet ein Mieterportal für Vertragszugriff und Vertragsänderungen mit einem Dashboard für Vermieter zur Immobilien und Geschäftsverwaltung. KI gestützte Workflows automatisieren wiederkehrende Prozesse, reduzieren den manuellen Koordinationsaufwand und ermöglichen ein skalierbares Betriebsmodell.

Öffentlicher Sektor
RAG basierte Conversational AI

Für Organisationen im Bereich der öffentlichen Sicherheit mit hohen Anforderungen an Datenstandort und Datensicherheit entwickelte evoila ein RAG basiertes Conversational AI System. Die Lösung kombiniert Semantic Retrieval, Prompt Optimisation, Context Management und Monitoring der Antwortqualität.
Über eine kontrollierte Benutzeroberfläche können Nutzer auf komplexe Informationen zugreifen. Gleichzeitig wird das Risiko von Halluzinationen reduziert und ein sicherer Zugriff auf fachspezifisches Wissen ermöglicht.

Industrie
Operational Intelligence Platform

Für einen etablierten Anbieter von Software für industrielle Prozesse entwickelte evoila eine Operational Intelligence Platform, die Logistikdaten, Fertigungsprozesse und Informationen aus dem Arbeitsumfeld über mehrere Unternehmenssysteme hinweg zusammenführt. Agentic Workflows erfassen, verknüpfen und analysieren Betriebsdaten aus verschiedenen Plattformen und ermöglichen so Echtzeit Einblicke und Warnmeldungen für Fertigungs und Logistikprozesse.

Industrie
Graph RAG Wissensplattform

Für einen Industriekunden übernahm evoila die strategische Beratung, Konzeption und Architektur einer Graph RAG basierten Wissensplattform auf Microsoft Azure. Das Projekt umfasste einen Proof of Concept, Kostenoptimierung, technisches Design und die Implementierung.
Das interne Wiki des Kunden wurde dabei zu einer KI gestützten Wissensbasis weiterentwickelt, die Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht. Informationen werden kontrolliert abgerufen und Antworten bleiben nachvollziehbar.

Industrie
KI System zur Extraktion von Stahllisten

Für ein Unternehmen aus der Stahlverarbeitung entwickelte evoila eine KI Anwendung zur Extraktion, Bearbeitung und Verwaltung von Stahllisten aus komplexen technischen Dokumenten. Das Projekt umfasste die Anforderungsanalyse, Implementierung und den Betrieb der Lösung.
Zum Einsatz kamen verschiedene KI Verfahren wie Graph Attention Networks, Object Detection, Image Segmentation und OCR. Dadurch können Daten aus unterschiedlichen Stahllistenvorlagen sowie aus technischen Zeichnungen und bemaßten Biegeformskizzen zuverlässig extrahiert werden.

Keine Kompromisse mit Standardlösungen. KI, die zu Ihren Anforderungen passt.

Eine strukturierte Analyse zeigt, welcher Ansatz für Ihren Anwendungsfall sinnvoll ist. Vom ersten Prototyp bis zur vollständigen produktiven Lösung. So erhalten Sie innerhalb weniger Wochen Klarheit über den passenden Weg.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf

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Direkter Austausch mit unserem AI Lead, ohne Umwege über Tickets oder Warteschlangen.

Dominic Petrak

Dominic Petrak

Unit Lead – AI

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen zu maßgeschneiderten KI-Lösungen

Nein. Agentic AI bezeichnet autonome Systeme, die selbstständig Tools nutzen und Aufgaben ausführen können. Maßgeschneiderte KI-Lösungen gehen darüber hinaus und umfassen beispielsweise RAG, klassische ML Pipelines, Computer Vision und Integrationsprojekte, bei denen nicht zwingend AI Agents zum Einsatz kommen.

Ja. Wir entwickeln private KI-Lösungen auf Basis der VMware Private AI Foundation with NVIDIA und lokal betriebenen Open Weight Modellen. Damit unterstützen wir auch BaFin relevante, KRITIS bezogene und andere sicherheitskritische Umgebungen.

Kontaktieren Sie uns und beschreiben Sie kurz Ihren Anwendungsfall, Ihre Daten und die relevanten regulatorischen Anforderungen. Gemeinsam klären wir, welcher nächste Schritt am besten passt, zum Beispiel eine Solution Design Session, ein erster Prototyp oder die vollständige Entwicklung einer produktiven Lösung.