Drei Disziplinen. Ein Ziel: Enterprise-Software, die funktioniert.

Wir entwickeln keine Features, sondern Produkte. Cloud-native, AI-first, mit Ergebnisverantwortung.

Wir entwickeln produktive AI-Systeme, die echte Arbeit erledigen. Agents mit Systemrechten, die Code deployen, Infrastruktur überwachen und Geschäftsprozesse automatisieren.

Wir setzen AI nicht als Feature ein, sondern als Kern unserer Arbeitsweise. 50 AI-Modelle in Produktion. Tausende Agents bei Enterprise-Kunden.

Was wir liefern

  • /Custom Agent Frameworks: Maßgeschneiderte Agent-Plattformen für Enterprise-Anforderungen
  • /AI-Plattformen: Self-Service-Plattformen, auf denen Business-Teams eigene Agents erstellen
  • /Agentic Workflows: AI-gesteuerte Prozessautomatisierung mit echten Systemrechten
  • /LLM-Integration: Provider-agnostische Architektur (Anthropic, OpenAI, Google, Meta)
  • /Voice AI: Real-Time Voice Agents für Geschäftsprozesse

Proof

  • /SiemensGPT: 120.000 Nutzer, 50 AI-Modelle, No-Code Agent Builder
  • /Siemens Energy AI Platform: Self-Service Agents, Self-Healing, Voice AI
  • /AI Agents die Python-Code schreiben und als Lambda deployen
AWS BedrockAnthropic ClaudeOpenAIGoogle GeminiLiteLLMLangGraphGoogle ADK

Wir architekturieren und entwickeln Cloud-Infrastruktur, die Enterprise-Anforderungen erfüllt, ohne Geschwindigkeit zu opfern. Security by Design, nicht als Nachtrag.

Unsere Architekten arbeiten in den komplexesten AWS-Umgebungen der Welt. 1.500+ AWS Accounts, Cross-Account-Infrastruktur, Multi-Region-Deployments.

Was wir liefern

  • /Cloud-native Architekturen: Serverless, Container, Event-driven auf AWS
  • /Infrastructure at Scale: Multi-Account-Strategien für Konzerne
  • /Security by Design: Enterprise-Sicherheit als architektonisches Prinzip
  • /Platform Engineering: Self-Service-Plattformen für Entwicklerteams
  • /Migration & Modernisierung: Von Legacy zu Cloud-native (nur mit AI-Komponente)

Proof

  • /Siemens Data Cloud: 1.500+ AWS Accounts, komplexe Cross-Account-Infrastruktur
  • /HR Data Hub: Cloud-native Architektur, 800K EUR/Jahr Einsparung
  • /VW: 100+ parallele ML-Umgebungen, Self-Service-Provisioning
AWS FargateLambdaStep FunctionsCloudWatchECSS3DockerKubernetesTerraformCDK

Wir entwickeln Datenplattformen, die Compliance-Anforderungen in 150+ Ländern erfüllen und gleichzeitig Self-Service für Business-Teams ermöglichen. Keine manuellen Prozesse, keine monatelangen Wartezeiten.

Wo Legacy-Systeme die Integration blockieren, setzen wir AI Agents ein, die automatisch Transformationscode schreiben und deployen.

Was wir liefern

  • /Data Distribution Platforms: End-to-End von Datensammlung bis Verteilung
  • /Self-Service Data Shops: Business-Teams bestellen und nutzen Daten eigenständig
  • /ML-Plattformen: Infrastruktur für Machine Learning at Scale
  • /AI-gesteuerte Integrationen: Agents schreiben Transformationscode für Legacy-Systeme
  • /Compliance by Design: Datenschutz-Anforderungen als Teil der Architektur

Proof

  • /SE HR Data Hub: 800.000 EUR/Jahr Kosteneinsparung, 150+ Länder, Self-Service
  • /VW Snowpark: 100+ ML-Umgebungen, autonomes Fahren, Digital Twins
SnowflakeAWS S3GlueAthenaSageMakerPyTorchApache SparkJupyter

Wie wir arbeiten.

01

Ownership und Ergebnisverantwortung

Wir liefern Projekte mit Ergebnisverantwortung. Das Produkt zählt, und wir entwickeln echte Bindung zu den Produkten unserer Kunden.

02

Schnell zeigen, was möglich ist

20 testbare Ansätze in kurzer Zeit. Prototypen in der ersten Woche, Feedback von echten Nutzern ab Tag 1.

03

AI macht uns schneller. Nicht schlechter.

Wir konzentrieren uns auf Architektur und Entscheidungen. AI übernimmt die Ausführung.

04

Security by Design ab Tag 1.

In jedem Projekt. Governance über 1.500+ AWS Accounts bei Siemens bewiesen.

Projekt besprechen

Erzählen Sie uns von Ihrer Herausforderung. Wir zeigen, wie wir sie lösen.

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Case StudySiemensGPT120.000 Nutzer. Der Beweis.Case StudyHR Data Hub800.000 EUR eingespart. Pro Jahr.PersonJannik FrischArchitekt hinter SiemensGPT, HR Data Hub und SE AI Platform.