Enterprise-KI-Agenten · Governance und Integration

Entwicklung von Enterprise-KI-Agenten ausgelegt auf Ihre Sicherheitsprüfung

In einer großen Organisation hält selten der Agent selbst ein Projekt auf. Es sind Identitäten, Datenzugriff, Audit-Anforderungen, der Betriebsrat und die Integration in Altsysteme. Wir entwickeln Enterprise-KI-Agenten von unserem Standort in Deutschland aus und berücksichtigen diese Rahmenbedingungen von Anfang an im Design.

  • Agenten handeln unter definierten Identitäten und Berechtigungen
  • Jede Aktion im Audit-Trail nachvollziehbar
  • Private Cloud oder On-Premises, wenn die Daten es erfordern
  • 57 % unseres Teams sind promoviert
  • Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO

Projekt besprechen

Siehe unsere Datenschutzerklärung.

Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns

  • Boehringer Ingelheim
  • HUK-Coburg
  • World Vision
  • Siemens
  • Merck
  • Stiftung GOLDKIND
  • European Space Agency
  • Enaex
  • Serco
  • Finiata
  • zeile sieben
  • TVARIT
  • Digit AI
  • Spryfox
  • Cycled
  • Firnas Aero
  • nomads
Ihr Mehrwert

Was sich im Enterprise-Maßstab ändert

Agenten als Identitäten

Ein Agent, der Ihre Systeme aufrufen kann, braucht eigene Zugangsdaten, einen benannten Verantwortlichen und Berechtigungen, die sich prüfen und entziehen lassen, genau wie jedes andere Systemkonto.

Nachweise für Audit und Compliance

Protokollierte Durchläufe, dokumentierte Tool-Berechtigungen und festgehaltene Freigaben geben Ihren Teams für Risiko, Recht und Datenschutz etwas Konkretes, das sie nach DSGVO und EU AI Act bewerten können.

Eine Basis für mehr als einen Agenten

Dank gemeinsamer Integrationen, Evaluierung und Monitoring wiederholen der zweite und dritte Use Case die Grundlagenarbeit nicht, und die Teams betreiben nicht jeweils eigene, unverwaltete Agenten.

Was wir liefern

Unsere Leistungen für Enterprise-KI-Agenten

Die Arbeit, die ein Pilot auslassen kann, ein produktiver Rollout in einer großen Organisation aber nicht.

  1. 01

    Portfolio- und Risikobewertung

    Eine Rangliste der Agenten-Use-Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Fehlerfolgen, einschließlich der Fälle, die Sie nach unserer Empfehlung besser als einfache Workflows umsetzen.

  2. 02

    Identitäten und Zugriffskontrolle

    Service-Identitäten für Agenten, Tool-Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip und die Durchsetzung der Rechte des jeweiligen Endnutzers. Ein Agent kann also kein Dokument abrufen, das sein Nutzer nicht öffnen darf.

  3. 03

    ERP-, CRM- und Altsystem-Integration

    Anbindungen an die Systeme, auf denen die Arbeit tatsächlich läuft, auch an solche ohne moderne API. Schreibzugriff kommt schrittweise hinzu, nachdem sich der Lesebetrieb bewährt hat.

  4. 04

    Governance und Freigabedesign

    Welche Entscheidungen ein Agent allein treffen darf, welche eine Freigabe brauchen und wer sie erteilt: schriftlich festgelegt und im Code durchgesetzt.

  5. 05

    Bewertung nach DSGVO und EU AI Act

    Input für Ihre Datenschutz-Folgenabschätzung und eine frühe Prüfung, ob ein Use Case in eine Hochrisiko-Kategorie fällt, gemeinsam mit Ihrer Rechtsabteilung.

  6. 06

    Betriebsrat und Rollout-Begleitung

    Technische Dokumentation für Agenten, mit denen Beschäftigte arbeiten: was protokolliert wird und was nicht. So beginnen Gespräche zur Mitbestimmung in Deutschland mit Fakten.

  7. 07

    Observability und Evaluierung

    Traces der Durchläufe, Qualität und Kosten pro Aufgabe sowie Regressionstests an Ihren eigenen Fällen, wo möglich angebunden an das Monitoring, das Ihr IT-Betrieb bereits nutzt.

  8. 08

    Private LLM-Bereitstellung

    Modelle und Agenten in Ihrer Private Cloud oder On-Premises, wenn interne Richtlinien oder Regulierung eine öffentliche API ausschließen.

Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.

Projekt besprechen
Warum AI Superior

KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin

Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.

01

Ein forschungsgeleitetes Team

AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.

  • PhD57 %
  • MSc28 %
  • BSc15 %
Team nach höchstem Abschluss
02

Gebaut für den Produktivbetrieb

Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.

4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03

Ein vollständiges Team ab Tag eins

Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.

  • Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
  • Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
  • Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04

Ihre Daten bleiben unter Kontrolle

Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.

  • DSGVO, deutsches Unternehmen
  • Selbst gehostete LLMs
  • Transparente Methoden
Unser Team

Die Experten hinter Ihrem Projekt

Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.

  • Dr. Ivan Tankoyeu Dr. Ivan Tankoyeu CEO

    Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).

  • Dr. Sergey Sukhanov Dr. Sergey Sukhanov Advisor

    Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.

Kundenstimmen

Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln

5,0
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
★★★★★
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”

Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.

Darko Stefanovic CTO & Co-Founder, Qode Interactive Verifiziert auf Clutch · Belgrad, Serbien
★★★★★
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”

Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.

Anna Kozłowska CEO, Finiata Verifiziert auf Clutch · Berlin, Deutschland
★★★★★
“Insgesamt waren unsere Erfahrungen mit AI Superior äußerst positiv, und wir waren sehr zufrieden.”

Entwicklung eines hochspezialisierten KI-Chatbots mit individueller KI-Logik für eine Stiftung, die Kinder und junge Erwachsene unterstützt.

Carolina Milberg CEO, Stiftung GOLDKIND gGmbH Verifiziert auf Clutch · Deutschland
So arbeiten wir

Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen

Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.

  • Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
  • Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
  • Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
Mit der Discovery-Phase starten
  1. Discovery

    Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.

    Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen

    Go/No-Go-Entscheidung
  2. Daten und Machbarkeit

    Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.

    Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt

    Go/No-Go-Entscheidung
  3. Proof of Concept / MVP

    Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.

    Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung

    Go/No-Go-Entscheidung
  4. Integration und Skalierung

    Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.

    Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist

    Go/No-Go-Entscheidung
  5. Evaluierung

    Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.

    Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt

Auszeichnungen

Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen

Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.

  • Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026 · Clutch
  • Gewinner der Go Global Awards 2021, International Trade Council Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council
  • Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021, German Business Awards Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards
  • Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023, Clutch Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Machine Learning 2023, Clutch Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch
  • Clutch Champion Herbst 2023, Clutch Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch
  • Clutch Global Herbst 2023, Clutch Clutch Global Herbst 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023, Clutch Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023, Clutch Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch
  • Top-KI-Unternehmen 2023, TrueFirms Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms
  • Top-Unternehmen für Machine Learning 2021, Techreviewer Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer
  • Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland, The Manifest Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie eine andere Frage? Fragen Sie uns direkt.

Was unterscheidet einen Enterprise-KI-Agenten von anderen Agenten?

Das Modell und die Planungsschleife können dieselben sein. Der Unterschied liegt in allem darum herum: Agenten laufen unter verwalteten Identitäten, greifen auf führende Systeme zu, hinterlassen einen Audit-Trail und müssen Prüfungen durch Sicherheit, Recht und Einkauf bestehen. Diese Arbeit macht meist den größeren Teil des Projekts aus.

Sollten wir eine Agenten-Plattform kaufen oder eigene Agenten entwickeln?

Das hängt vom Use Case ab. Agenten in einer Suite, die Sie bereits betreiben, können für Aufgaben genügen, die innerhalb dieser Suite bleiben. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn eine Aufgabe mehrere Systeme umfasst, von Ihren eigenen Daten und Ihrer Logik abhängt oder in Ihrer eigenen Umgebung laufen muss. Wir prüfen das Fall für Fall und sagen es Ihnen, wenn ein Kaufprodukt die bessere Wahl ist.

Können Agenten vollständig in unserer eigenen Infrastruktur laufen?

Ja. Modelle, Retrieval und die Agenten-Laufzeitumgebung können in einer Private Cloud oder On-Premises laufen. Offene Modelle brauchen je Aufgabe mehr Evaluierung, und die Hardware muss geplant werden. Deshalb testen wir zuerst an Ihren Fällen und machen die Abwägung sichtbar.

Gilt der EU AI Act für unsere Agenten?

Das hängt davon ab, was der Agent tut, und nicht davon, dass er ein Agent ist. Ein Agent, der an Entscheidungen zur Kreditwürdigkeit oder im Recruiting mitwirkt, kann als hochriskant gelten, einer, der interne Berichte vorbereitet, in der Regel nicht. Wir helfen zu Projektbeginn bei der Einschätzung. Die rechtliche Bewertung selbst bleibt bei Ihren Rechtsberatern.

Wie verhindern Sie, dass Teams unverwaltete Agenten bauen?

Verbote wirken selten. Ein gemeinsamer Satz freigegebener Tools, Identitäten, Protokollierung und Evaluierung macht den verwalteten Weg zum einfacheren. Ihre Teams bauen dann auf einer gemeinsamen Basis, und die IT sieht, welche Agenten es gibt und worauf sie zugreifen dürfen.

Wie führen Sie einen Agenten in einer großen Organisation ein?

In Phasen, beginnend mit Lesezugriff im Shadow Mode: Der Agent schlägt vor, Menschen entscheiden. Schreibzugriff und größere Nutzergruppen folgen, sobald die gemessenen Ergebnisse das rechtfertigen. Für jede Phase vereinbaren wir vorab Kriterien, auch dafür, was uns zum Abbruch veranlassen würde.

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Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll

Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:

  1. Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
  2. Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
  3. Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.

Mit dem Absenden stimmen Sie unserer Datenschutzerklärung zu. Wir verwenden Ihre Angaben ausschließlich, um Ihre Anfrage zu beantworten.

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