KI-Architekturen im eigenen Sicherheitsperimeter — Daten, Verfügbarkeit, Verhalten kontrollierbar. Für KRITIS-Prozesse, in denen Cloud-API nicht trägt.
Ein KI-Agent für einen konkreten Use-Case in Portfolio Management, Origination oder Vertrieb. Fixer Scope, vorab definierte Acceptance-Kriterien, Money-back.
Cloud-native Datenplattformen — Snowflake, dbt, Terraform. Legacy-Migration inkrementell mit Parallelbetrieb und Business-Abgleich.
Produktive Agenten für MaKo, Kundenservice, Wärmeplanung. Ergebnisse in 60–90 Tagen, keine Pilot-Grabmäler.
Ein-Tages-Workshop mit Vorstand, IT und Fachbereich. Priorisierte Use-Case-Roadmap. Vorstands-tauglich, IT-realistisch.
KI-gestützte Anomalie-Erkennung im Verteilnetz mit Redispatch- und Bilanzkreis-Kontext. On-prem, KRITIS-tauglich.
Was wir vorschlagen, läuft. Wir bauen fokussierte Prototypen und Piloten, die produktiv gehen — statt Strategiepapieren, die niemand mehr aufschlägt.
MaKo, Bilanzkreis, EEG, KritisV, §14a EnWG, kommunale Wärmeplanung sind für uns Default-Sprache. Kein Erklärungs-Overhead in Ihren Meetings.
Architektur läuft on-prem oder in europäischer Sovereign Cloud. Modell-Versionierung, Audit-Trail, deterministische Regel-Fallbacks — kein Cloud-API-Zwang.
Wir bauen mit, nicht statt Ihres Teams. Wissenstransfer ist Teil jedes Engagements — keine Berater-Abhängigkeit nach dem Projekt.
Cloud-native Ablösung des Legacy-DWH (Oracle/BODS) auf Microsoft Azure + Snowflake + dbt + Terraform. Migration inkrementell, mit Parallelbetrieb und business-seitigem Abgleich als Qualitätsanker.
Ergebnis: deutliche Performance-Steigerung, substanzielle Reduktion der monatlichen Plattformkosten, zero critical incidents im Live-Betrieb.
Datenarchitektur für einen Verbund kommunaler Stadtwerke: dezentrale Erzeugung, Speicher, Marktdaten in einem konsistenten Modell — Basis für Vermarktung und Engpass-Use-Cases.
Strategie-Sparring für Enercity (Stadtwerke Hannover): Wie aus heterogenen Datenquellen ein belastbares Steuerungsmodell für ein modernes Multi-Utility-Stadtwerk wird.
KI-gestützte Cloud-Bereitstellung per natürlicher Sprache statt Antragsformular. Mitarbeiter beschreiben ihre Anforderung in Alltagssprache, das System erzeugt die korrekt konfigurierte Cloud-Umgebung.
Ergebnis: schnellerer Zugriff auf Cloud-Ressourcen, spürbar höhere Datenqualität in Antragsdaten, skalierbarer Self-Service ohne Support-Engpass.