Eine Auswahl unserer Arbeit – mit echten Kennzahlen. Sensible Projekte zeigen wir anonymisiert, im Einklang mit unseren Vertraulichkeitszusagen.
KI-gestützter IT-Support & Ticket-Dispatching
IT-Dienstleistungen
netcos GmbH
Wachsende Mengen an E-Mails und Tickets mussten manuell gesichtet, klassifiziert und weitergeleitet werden – bis zu zwei Personentage pro Woche.
Ein LLM-basierter Ticket-Sortier- und IT-Support-Assistent mit Klassifizierung, Priorisierung und Integration in bestehende Ticketing- und E-Mail-Workflows.
Ergebnis
70 % Automatisierung, über 90 % Genauigkeit und deutlich schnellere Reaktionszeiten.
3D-Computer-Vision-Qualitätssicherung
Automotive / Qualitätssicherung
B.B.W. Group
Manuelle Qualitätsprüfungen waren zeitaufwendig, inkonsistent und schwer skalierbar bei Premium-Qualitätsstandards.
Ein 3D-Computer-Vision-System mit KI-Algorithmen für automatisierte Fehlererkennung, digitale Zwillinge und Echtzeit-Qualitätsvalidierung.
Ergebnis
80 % Automatisierung und ein um rund 97 % beschleunigter Prüfprozess.
KI-Strategie & Plattform-Roadmap im Einkauf
Beschaffung / Backoffice
Materna / Infora
Einkaufsprozesse waren kostenintensiv, langwierig und komplex – mit vielen Schritten und hohem Fach- und Rechts-Know-how.
Eine feldstudienbasierte KI-Strategie: Prozess- und Datenanalyse, Stakeholder-Interviews und gemeinsame Priorisierung mit dem Management.
Ergebnis
Roadmap für eine mehrmodulige KI-Plattform und zwei bis drei priorisierte Use-Cases.
Agentische KI für Infrastruktur-Monitoring
Kritische Infrastruktur
Kritischer Infrastrukturbetreiber · Anonymisiert
Ein hochvernetztes Infrastrukturnetz mit über 30.000 Standorten erforderte Live-, Historien- und Simulationsdaten aus vielen Quellen.
Eine End-to-End-Agentic-AI-Architektur mit spezialisierten Tools für Abfragen, Visualisierung, Simulation und Monitoring – gestützt auf Graphdaten.
Ergebnis
Besseres Echtzeit-Monitoring, mehr Transparenz und belastbare Entscheidungsunterstützung.
Prozessoptimierung in der Pharmaproduktion
Pharma / Fertigung
Pharmaunternehmen · Anonymisiert
Eine teure Prozesskolonne mit vielen Aggregaten – unklar war, welche Parameter Leistung, Qualität und Effizienz optimieren.
Ein Optimierungswerkzeug für hunderte voneinander abhängige Parameter mit statistischen und ML-Methoden, unter Wahrung der Sicherheitsgrenzen.
Ergebnis
Prognostizierte +20 % Endproduktqualität und bis zu −30 % Kosten.
RAG für technische Dokumentation
Industrielle Automatisierung
Maschinenbauunternehmen · Anonymisiert
Große Mengen strukturierter Engineering-Dokumentation verteilten sich über viele Spezifikationsebenen und Dokumenttypen.
Ein End-to-End-Retrieval-System für mehrstufige Engineering-Dokumente mit dokumentübergreifender Verknüpfung und Reasoning.
Ergebnis
Zuverlässige, quellenbasierte Antworten für engineering-kritische Entscheidungen.
Agentische KI-Plattform für Engineering-Wissen & Angebote
Engineering / Infrastruktur
Europäische Engineering-Gruppe · Anonymisiert
Wissen, Angebotsdaten und Projektinformationen verteilten sich über Länder, Geschäftsbereiche und Systeme (Microsoft, ERP, SharePoint) – konsistenter Zugriff und Governance waren schwierig.
Eine Zielarchitektur für eine sichere agentische KI-Plattform, die Unternehmensdaten, Identität, Governance und Suche mit spezialisierten Agenten für Ausschreibungsanalyse, Angebotserstellung und Expertensuche verbindet.
Ergebnis
Ein skalierbarer Plattform-Blueprint mit klaren MVP-Prioritäten und einer Roadmap für den Rollout spezialisierter Agenten in Engineering-Workflows.
KI-gestütztes Operations-Monitoring
Software-Engineering / IT-Betrieb
Software-Engineering-Unternehmen · Anonymisiert
Komplexe IT-Umgebungen mit vielen vernetzten Teilsystemen machten manuelles Monitoring zeitaufwendig, reaktiv und schwer skalierbar.
Ein KI-gestützter Operations-Assistent, der Operatoren beim Monitoring unterstützt, relevante Incidents erkennt und Reaktions-Workflows beschleunigt.
Ergebnis
Transparenterer IT-Betrieb, schnellere Störungsbearbeitung und eine bessere Basis für KI-gestützte operative Entscheidungen.
Agentische Zugriffssteuerungs-Ebene
KI-Governance / Enterprise Security
AI Phase R&D · Anonymisiert
Wenn KI-Agenten mit Tools, Dokumenten und Systemen interagieren, reichen klassische Zugriffsmodelle für autonome, kontextabhängige und auditierbare Workflows nicht aus.
Ein Konzept für eine agentische Zugriffssteuerung, die Nutzer, Rollen, Tools, Datensensibilität, Freigaberegeln und Ausführungskontext in einem richtliniengesteuerten Governance-Modell verbindet.
Ergebnis
Eine forschungsbasierte Grundlage für sicherere Agenten: berechtigungsbewusste Tool-Nutzung, nachvollziehbare Aktionen und menschliche Freigaben bei sensiblen Workflows.
KI in der technischen Hochschulbildung
Bildung / Technologie
Technologieunternehmen · Anonymisiert
Studierende nutzen KI zunehmend für Programmierung, Schreiben und Recherche, während klassische Lehrmethoden kaum abbilden, wie KI Lernen und Kompetenzaufbau verändert.
Ein strukturiertes Whitepaper, das Marktrecherche, Bildungsanalyse und KI-Trendbewertung zu Empfehlungen für Curricula und künftige Lehrformate verbindet.
Ergebnis
Ein Thought-Leadership-Asset, das zeigt, wie KI verantwortungsvoll in die technische Bildung integriert wird – mit klarem Blick auf Prüfungsformate und künftige Kompetenzen.
KI-Lernbegleiter / Study Buddy
Bildungstechnologie
Technologieunternehmen · Anonymisiert
Allgemeine KI-Tools liefern Studierenden direkte Antworten, statt tiefes Verständnis zu fördern; Lehrende brauchen Tools, die das Lernen begleiten, nicht ersetzen.
Eine strukturierte Discovery-Phase mit Studierenden- und Lehrenden-Interviews, Analyse von Kursmaterial, Benchmarking und einer konkreten Feature-Definition für einen KI-Lernbegleiter.
Ergebnis
Eine validierte Grundlage für eine KI-Lernplattform: Nutzerbedürfnisse, Feature-Prioritäten, Prototyp-Richtungen und eine Umsetzungs-Roadmap.
Reifegradmodell für die digitale Akte
Öffentlicher Sektor / Verwaltung
Kontext öffentliche Verwaltung · Anonymisiert
Behörden führen digitale Akten ein, ohne Prozesse, Rollen, Governance und Akzeptanz abzustimmen – das führt zu fragmentierter Nutzung und unklaren Zuständigkeiten.
Ein Reifegradmodell und Zielbild, das das Thema entlang organisatorischer, prozessualer, technischer und Governance-Dimensionen strukturiert.
Ergebnis
Ein Rahmenwerk, um den aktuellen Reifegrad zu bewerten, Zielzustände zu definieren und Lücken auf dem Weg zum digitalen Betrieb zu erkennen.
KI-fähiges Werk der Zukunft
Fertigung / Industriebetrieb
Industrielles Fertigungsunternehmen · Anonymisiert
Fortgeschrittene Automatisierung und Produktionsdaten waren über Werke, Maschinen und Systeme fragmentiert – ein integriertes KI-Zielbild war schwer erreichbar.
Ein strategisches Konzept, das Fertigungstrends mit konkreten Use-Cases verbindet: globale Datenschicht, Robotik, autonome Ausführung, Ursachenanalyse und Produktionsoptimierung.
Ergebnis
Ein strukturiertes Zielbild-Konzept, das zeigt, wie bestehende Digitalisierungsbausteine in skalierbare KI-Fähigkeiten übersetzt werden.
Nachhaltigkeits-Engineering-Hackathon
Nachhaltigkeit / Engineering
Kontext Engineering-Ausbildung & Innovation · Anonymisiert
Angehende Ingenieure müssen technische Entscheidungen nach Nachhaltigkeitswirkung bewerten, nicht nur nach Machbarkeit und Kosten – klassischen Formaten fehlt strukturierte Entscheidungslogik.
Ein Hackathon-Format, das angehende Ingenieure zusammenbringt, um reale Nachhaltigkeitsaufgaben mit KI-gestützter Bewertung und strukturierten Kriterien zu lösen.
Ergebnis
Ein praxisnahes Format, das Nachhaltigkeit, Engineering-Entscheidungen und KI-gestützte Bewertung in einer konkreten Challenge verbindet.
Innovations-Challenge: KI in der Landwirtschaft
Landwirtschaft / Technologie
Technologieunternehmen · Anonymisiert
Die Landwirtschaft bietet starke KI-Chancen, doch Use-Cases müssen in praktische, testbare Formate übersetzt werden – mit einem strukturierten Rahmen zur Ideenvalidierung.
Ein Innovations- und Hackathon-Konzept rund um KI in der Landwirtschaft, das Teams aktiviert, angewandte Use-Cases erkundet und greifbare Prototypen erzeugt.
Ergebnis
Ein strukturiertes Hackathon-Konzept, um KI-Chancen in der Landwirtschaft zu identifizieren und zu prototypisieren.
KI-Prototyp-Sprint für Lern-Tools
Bildungstechnologie
Technologieunternehmen · Anonymisiert
Vor dem Bau eines vollständigen KI-Lernprodukts müssen die wichtigsten Features mit Studierenden, Lehrenden und echtem Kursmaterial getestet werden – schnell und ohne Überbau.
Ein prototypenorientierter Validierungsansatz: Prompt-basierte Prototypen, Feature-Tests, Feedback-Schleifen und die Übersetzung von Erkenntnissen in eine MVP-Roadmap.
Ergebnis
Eine konkrete Produktrichtung, gestützt auf Nutzererkenntnisse, Prototyp-Anforderungen und eine gestufte Umsetzungsplanung.
KI-Talent-Sourcing für technische Teams
KI / Software / Data
Mehrere Unternehmenskontexte · Anonymisiert
Standard-Recruiting bewertet technische Tiefe, Projekt-Fit und praktische KI-Fähigkeiten oft nur unzureichend, wenn starke KI-Talente gesucht werden.
KI-Talent-Sourcing über das Münchner KI-Ökosystem und das Universitätsnetzwerk: Kandidatenidentifikation, technisches Screening, Shortlists und projektbasierte Teamzusammenstellung.
Ergebnis
Ein wiederholbares Talent-Zugangsformat für Unternehmen, die qualifizierte KI-Profile für Projekte, Studierendeninitiativen oder langfristige Einstellungen brauchen.
KI-Studierendenprojekt-Format
Branchenübergreifend
Mehrere Unternehmenskontexte · Anonymisiert
Viele Organisationen wollen KI-Use-Cases erkunden, brauchen aber ein flexibles Format mit technischem Talent, klarer Struktur und begrenzter langfristiger Bindung.
Ein strukturiertes Studierendenprojekt-Format, das Unternehmen mit ausgewähltem KI-, ML-, Data- und Software-Talent verbindet – inklusive Scoping, Teamzusammenstellung und laufender Begleitung.
Ergebnis
Eine praktische Brücke zwischen KI-Erkundung und Umsetzung: Unternehmen testen Ideen und greifen zugleich auf motiviertes technisches Talent zu.
KI-Literacy-Workshops
Branchenübergreifend
Mehrere Unternehmenskontexte · Anonymisiert
Unternehmen haben großes KI-Interesse, doch den Teams fehlt ein gemeinsames Verständnis, was KI realistisch leisten kann, wo Risiken liegen und welche Use-Cases Priorität haben.
Workshop-Formate, die KI-Grundlagen, Use-Case-Discovery, Responsible-AI-Diskussion und unternehmensspezifische Priorisierung verbinden.
Ergebnis
Ein klareres gemeinsames Verständnis von KI-Chancen, Risiken und nächsten Schritten über Fach- und Technik-Teams hinweg.
Workshops zu KI-Strategie & Zielarchitektur
Branchenübergreifend
Enterprise- und Mittelstandsorganisationen · Anonymisiert
Organisationen müssen von verstreuten KI-Ideen zu einem kohärenten Zielbild kommen, das Datenquellen, Systeme, Governance, Architektur und Prioritäten definiert.
Strukturierte Workshops, Stakeholder-Interviews, Prozessanalyse und Architekturdesign, die Ambition in konkrete Plattformanforderungen und priorisierte Schritte übersetzen.
Ergebnis
Eine praktische KI-Roadmap, die Geschäftswert, technische Machbarkeit und organisatorische Reife verbindet.
Dies sind anonymisierte Ausschnitte aus Strategie, Forschung, Umsetzung, Innovationsformaten und Talent. In einem kurzen Gespräch zeigen wir Ihnen die für Ihre Situation relevantesten Referenzen und konkrete Anhaltspunkte für Ihren Kontext.
Könnte das auch für Sie funktionieren?
Lassen Sie uns einen Termin vereinbaren, um die relevantesten Referenzen durchzugehen und konkrete Anhaltspunkte für Ihr Unternehmen zu skizzieren.