# FNTIO - Vollstaendige Uebersicht > AI-First Systems Engineers. Enterprise-Software mit AI. Seit 2022 produktiv. ## Ueber FNTIO FNTIO ist ein 2022 in Frankfurt am Main gegruendetes Unternehmen mit ~30 Mitarbeitern. Spezialisiert auf Enterprise AI Engineering und Cloud Architecture. AWS Select Tier Services Partner. Das Geschaeftsmodell basiert auf Ergebnisverantwortung statt Body Leasing: FNTIO uebernimmt Projekte end-to-end und liefert funktionierende Systeme, nicht Stunden. Kernkompetenzen: - AI Engineering: Custom Agent Frameworks, LLM-Integration (multi-provider-agnostisch), RAG-Systeme, Prompt Engineering - Cloud Architecture: AWS-zentriert, Infrastructure as Code, Serverless, Well-Architected Framework - Data Engineering: Cloud-native Datenplattformen, Analytics-Infrastruktur, ML-Pipelines - Security by Design: Enterprise-Sicherheit als Beschleuniger, nicht als Blocker Arbeitsweise: - AI-First: AI ist nicht das Produkt, sondern die Arbeitsweise. Interne Prozesse sind AI-gestuetzt. - Flache Hierarchie: Kein Middle Management. Engineers, ein CTO, ein Managing Director. - Ownership-Modell: Ergebnisverantwortung statt Stundenabrechnung. - Knowledge Transfer ab Tag 1: Kundenteams werden von Anfang an eingebunden. --- ## Case Studies ### SiemensGPT - Siemens AG **URL:** /case-studies/siemensgpt **Kennzahlen:** 120.000 Nutzer, 50 AI-Modelle, 5 Monate bis Go-Live, 10.000+ erstellte Agents **Branche:** Technologie / Konzern **Rolle:** Alleiniger Implementierungspartner Eine Enterprise-AI-Plattform, auf der Siemens-Mitarbeiter weltweit eigene Agents ohne Code erstellen. Provider-agnostische Architektur mit 50 AI-Modellen von Anthropic, OpenAI und weiteren. In 5 Monaten von Konzept bis Produktivbetrieb. **Tech Stack:** AWS, Anthropic, OpenAI, Python, TypeScript --- ### HR Data Hub - Siemens Energy **URL:** /case-studies/hr-data-hub **Kennzahlen:** 800.000 EUR Lizenzkosten-Ersparnis pro Jahr, Self-Service, 150+ Laender **Branche:** Energie **Rolle:** Alleiniger Implementierungspartner (Konzept bis Go-Live) Eine cloud-native Datenplattform fuer HR-Daten in 150+ Laendern, die ein SAP-System vollstaendig ersetzt hat. Self-Service-Analytics fuer HR-Teams weltweit. **Tech Stack:** AWS, SQS, Snowflake, Anthropic, OpenAI, Python, Go --- ### SE AI Platform - Siemens Energy **URL:** /case-studies/se-ai-platform **Kennzahlen:** Enterprise Agents, Self-Service, LiteLLM **Branche:** Energie **Rolle:** Plattform-Entwicklung + Agent-Coaching Eine Plattform, auf der Siemens Energy Teams eigene AI Agents erstellen, deployen und ueberwachen. Self-Service-Ansatz mit LiteLLM fuer Multi-Provider-Unterstuetzung. **Tech Stack:** AWS (Fargate, Lambda, Step Functions), LiteLLM, Anthropic Claude, Google Gemini, Python, TypeScript --- ### VW Snowpark - Volkswagen AG **URL:** /case-studies/vw-snowpark **Kennzahlen:** 100+ ML-Umgebungen, Self-Service, Autonomes Fahren **Branche:** Automotive **Rolle:** Platform Engineering Partner Eine Plattform fuer Data Scientists bei Volkswagen, die Setup-Zeiten von Wochen auf Minuten reduziert hat. Genutzt fuer Projekte im Bereich autonomes Fahren. **Tech Stack:** AWS, PyTorch, Apache Spark, Jupyter, Snowflake, Python, TypeScript --- ### Land NRW - Digitale Schulplattform **URL:** /case-studies/land-nrw **Kennzahlen:** 5.000+ Schulen, 1 Million Nutzer, unter 1 Monat **Branche:** Public Sector / Bildung **Rolle:** Infrastruktur-Partner Eine digitale Schulplattform waehrend COVID-19. Government-konform, Open-Source-basiert, vollautomatisch skalierend. In unter einem Monat fuer 5.000 Schulen live. **Tech Stack:** AWS, Docker, Kubernetes, Lambda, Python, TypeScript --- ## Blog-Artikel (Perspektiven) ### 50 AI-Modelle in Produktion **URL:** /blog/50-ai-modelle **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 6 Min. Was passiert, wenn man nicht einen, sondern 50 AI-Provider in Produktion betreibt. Und warum Provider-Agnostik keine Option ist, sondern Pflicht. ### Warum wir auf Ergebnisverantwortung setzen **URL:** /blog/kein-body-leasing **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 4 Min. Vom Stundenmodell zur Ergebnisverantwortung. Wie AI unsere Arbeitsweise veraendert hat und warum Ownership heute unser Geschaeftsmodell ist. ### Der Enterprise-Berater 2026 **URL:** /blog/enterprise-berater-2026 **Autor:** Jannik Frisch | **Lesezeit:** 5 Min. AI veraendert die Rolle des IT-Beraters fundamental. Warum die Zukunft dem Produktmanager gehoert, der selbst umsetzt. ### AI ist nicht unser Feature **URL:** /blog/ai-kein-feature **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 4 Min. Der Unterschied zwischen AI als Dienstleistung verkaufen und AI als Kern der eigenen Arbeitsweise leben. Wie AI bei FNTIO in den Alltag integriert ist. ### Security ist kein Blocker **URL:** /blog/security-kein-blocker **Autor:** Jannik Frisch | **Lesezeit:** 5 Min. Enterprise-Sicherheit muss Geschwindigkeit nicht kosten. Wie Security by Design Enterprise-Projekte beschleunigt. ### Cloud-Kosten im Enterprise **URL:** /blog/cloud-kosten **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 5 Min. Die Cloud ist nicht automatisch billiger. Aber mit der richtigen Architektur spart sie 800.000 EUR pro Jahr. Die drei Kostentreiber, ueber die niemand redet. ### Warum wir keine RFPs beantworten **URL:** /blog/keine-rfps **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 4 Min. 47 Seiten, 10 Arbeitstage Deadline, vorgegebene Loesung. Warum der RFP-Prozess gute Projekte verhindert und was stattdessen funktioniert. ### Engineers statt Manager **URL:** /blog/engineers-statt-manager **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 5 Min. Ein fokussiertes Team, kein Head of Engineering, kein VP, kein Middle Management. Warum das bei FNTIO funktioniert und was Kunden davon haben. ### Was passiert, wenn das Projekt fertig ist **URL:** /blog/nach-dem-projekt **Autor:** Johannes Schneider | **Lesezeit:** 5 Min. Knowledge Transfer ist kein Workshop am Ende. Es ist ein Prozess, der am ersten Tag beginnt. Wie wir sicherstellen, dass Kundenteams ohne uns weitermachen koennen. --- ## Experience (Arbeitsweise) ### So starten wir ein Projekt **URL:** /experience/projektstart Verstehen, entscheiden, umsetzen. In Wochen, nicht Monaten. ### Was Ownership bedeutet **URL:** /experience/ownership Nicht Stunden liefern. Ergebnisse verantworten. Das ist Ownership bei FNTIO. ### In 4 Wochen produktiv **URL:** /experience/4-wochen-system Nach 4 Wochen existiert ein System, das echte Nutzer verwenden. AI-First Engineering macht Enterprise-Geschwindigkeit moeglich. ### Was nach dem Go-Live passiert **URL:** /experience/nach-dem-go-live Wir planen den Tag nach dem Go-Live vom ersten Projekttag an mit. ### Wie wir ein Team zusammenstellen **URL:** /experience/team-zusammenstellen Kein Bench-Management. Keine austauschbaren Profile. Engineers, die zum Problem passen. --- ## Tech Deep Dives ### Unser AI-Stack in der Praxis **URL:** /tech/ai-stack **Autor:** Jannik Frisch | **Lesezeit:** 6 Min. LiteLLM, fuenf Provider, Self-Healing Agents, Agent Orchestrierung auf Step Functions. Der echte Stack, nicht die Marketing-Version. ### AWS Well-Architected: Wie wir's wirklich machen **URL:** /tech/aws-well-architected **Autor:** Jannik Frisch | **Lesezeit:** 6 Min. Sechs Saeulen. Nicht als Checkliste, sondern als taegliche Arbeitsweise. Von 1.500 Accounts bis Self-Healing. --- ## Team ### Johannes Schneider **Rolle:** Managing Director und Gruender **Profil:** /team/johannes-schneider ### Jannik Frisch **Rolle:** CTO **Profil:** /team/jannik-frisch --- ## Kontakt - Web: https://fntio.com - E-Mail: info@fntio.com - LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/fntio/ - Standort: Frankfurt am Main, Deutschland - Terminbuchung: https://fntio.com/contact