Leuchtender, transparenter Datenwürfel in Neonfarben auf dunklem Hintergrund.

KI-Plattform für Unternehmen

Erleben Sie, wie eine moderne KI-Plattform Daten, Modelle und Workflows verbindet. Für produktive KI in Produktion, Entwicklung und Betrieb.

Eine KI-Plattform verbindet Datenverarbeitung, Modelltraining, MLOps und Monitoring in einer zentralen, modularen Infrastruktur.
MaibornWolff unterstützt beim Aufbau individueller KI-Plattformen – von der Architektur bis zum produktiven Betrieb.
Drei Plattformtypen stehen zur Auswahl: vorkonfigurierte Cloud-Lösungen, maßgeschneiderte Plattformen und Open-Source-Ansätze.
Datenschutz (DSGVO), Governance und Skalierbarkeit sind von Anfang an integraler Bestandteil – kein Add-on.
Proof-of-Concepts und erste produktive MVPs sind in vier bis acht Wochen umsetzbar.

Was ist eine KI-Plattform? Das Rückgrat produktiver Künstlicher Intelligenz

Eine KI-Plattform ist die technische Basis, um Künstliche Intelligenz im Unternehmen produktiv zu nutzen. Sie bündelt alle zentralen Funktionen, die es braucht, um KI-Anwendungen effizient zu entwickeln, bereitzustellen und dauerhaft zu betreiben. Dazu gehören die Verarbeitung großer Datenmengen, das Training und die Versionierung von Modellen sowie die Anbindung über APIs.

Die Plattform kombiniert Methoden aus Data Engineering, ML-Ops, Modellmanagement und Monitoring – in einer Infrastruktur, die sich modular erweitern und unternehmensspezifisch anpassen lässt. Ziel ist es, Entwicklungszeiten zu verkürzen, Prozesse zu automatisieren und KI sicher in bestehende Systeme zu integrieren.

MaibornWolff unterstützt Unternehmen beim Aufbau solcher Plattformen – von der technologischen Architektur bis zur produktiven Anwendung.

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Passende Architektur für Ihre KI-Ziele

Wir entwickeln Plattformen entlang Ihrer bestehenden Data-Science- und MLOps-Prozesse.

Expertise aus mehreren Disziplinen

Unsere Teams vereinen Data Engineering, Softwarearchitektur und KI-Kompetenz.

Flexibel in Cloud und On-Premise

Ob AWS, Azure, GCP oder Rechenzentrum – wir bauen skalierbare Lösungen für jede Umgebung.

Fokus: Sicherheit und schneller Nutzen

DSGVO-Konformität, Governance und kurze Time-to-Value sind Teil unseres Standardvorgehens.

1. Ziele und Anforderungen definieren

Nicht jede KI-Lösung passt du jedem Unternehmen. Genau deshalb lohnt sich ein genauerer Blick: Sie gewinnen Klarheit darüber, ob, wie und wo der Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen tatsächlich sinnvoll ist. Gemeinsam analysieren wir Ihre Ziele, die technologischen Voraussetzungen und die konkreten Anwendungsszenarien. So entsteht eine fundierte Entscheidungsgrundlage für eine KI-Plattform, die messbaren Nutzen bringt und sich wirklich in Ihren Alltag integrieren lässt.

2. Technologieauswahl und Architekturdesign

3. Datenintegration und -aufbereitung

4. Modellentwicklung und MLOps-Setup

5. Sicherheit, Monitoring und Betrieb

6. Skalierung und Business Enablement

Welche Arten von KI-Plattformen gibt es?

Unternehmen stehen bei der Einführung von KI-Plattformen vor einer Grundsatzentscheidung: Standardlösung, individuelle Entwicklung oder Open-Source-Ansatz? Jeder dieser Wege bietet eigene Chancen, aber auch gewisse Einschränkungen.

Vorkonfigurierte Plattformen

Viele Cloud-Anbieter stellen KI-Plattformen „out of the box“ zur Verfügung. Diese Lösungen, darunter Google Vertex AI, Azure und Amazon SageMaker, bieten eine schnelle Einstiegsmöglichkeit, enthalten gängige Tools für Datenverarbeitung, Modelltraining und Deployment und lassen sich mit wenigen Klicks aktivieren. Der Vorteil liegt in der schnellen Verfügbarkeit und der bewährten Infrastruktur. Allerdings sind diese Plattformen oft wenig flexibel und lassen sich nur begrenzt an unternehmensspezifische Prozesse oder Datenschutzanforderungen anpassen.

Benutzerdefinierte Plattformen

Individuelle Plattformen entstehen maßgeschneidert für das jeweilige Unternehmen. Sie sind exakt auf die vorhandenen Datenquellen, Geschäftslogiken und IT-Systeme zugeschnitten. Besonders für Organisationen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Integrationstiefe oder Skalierbarkeit ist das ein entscheidender Vorteil. Der Aufbau erfordert mehr Abstimmung und Initialaufwand, zahlt sich aber langfristig durch Effizienz und strategische Unabhängigkeit aus. Beispiele beinhalten maßgeschneiderte KI-Stacks oder Custom-GPTs.

Open-Source-Plattformen

Frameworks wie Kubeflow, MLflow oder Ray bieten einen modularen Open-Source-Ansatz für den Aufbau eigener Plattformen. Sie ermöglichen maximale Kontrolle und Anpassungsfreiheit bei gleichzeitig hoher Kostentransparenz. Unternehmen benötigen jedoch intern das entsprechende Know-how, um Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung sicherzustellen. Zudem ist die Integration in bestehende Systeme komplexer als bei kommerziellen Lösungen.

Kriterium	Vorkonfigurierte Plattform	Benutzerdefinierte Plattform	Open-Source-Plattform
Einführungsaufwand	Gering – schnell startklar	Mittel bis hoch – abhängig von Anforderungen	Hoch – technisches Know-how erforderlich
Flexibilität	Eingeschränkt – vordefinierte Funktionen	Hoch – voll anpassbar an Geschäftsprozesse	Hoch – vollständige Kontrolle
Anpassung an IT-Landschaft	Teilweise möglich	Maßgeschneiderte Integration	Möglich, aber aufwendiger
Betrieb & Wartung	Vom Anbieter übernommen	Durch internes oder externes Team – ggf. höhere Aufwände für Personal & Updates	Eigenverantwortlich oder in Betreuung
Datenschutz & Compliance	Eingeschränkt konfigurierbar –viel durch Anbieter vorgegeben	Konfigurierbar – erfordert klare Verantwortlichkeiten	Konfigurierbar – erfordert klare Verantwortlichkeiten
Kostenstruktur	Nutzungsabhängige Lizenz- und Cloudkosten	Projektabhängig – langfristig evtl. günstiger	Keine Lizenzkosten – dafür Aufwand für Betrieb & Pflege
Skalierbarkeit	Gut – innerhalb der Anbieter-Infrastruktur	Sehr gut – nach Maß skalierbar	Möglich – aber mit technischem Aufwand
Typischer Einsatz	Schnelles MVP, Proof-of-Concept	Strategischer KI-Aufbau, komplexe Unternehmensstrukturen	Forschung, individuelle Projekte, hohe Flexibilität

KI als Katalysator für datengetriebene Geschäftsprozesse

Mit der Verwendung einer KI-Plattform schaffen Sie die Voraussetzungen, um Daten strategisch zu nutzen. Sei es zur Automatisierung von Entscheidungen, für personalisierte Services oder zur Effizienzsteigerung operativer Prozesse.

Skalierbare Basis für technologische Reife

Sicherheit, Governance und Kontrolle im Fokus: Ob On-Premise, Cloud oder hybrid

Zusammenarbeit stärken, Silos aufbrechen

Innovation schneller zur Anwendung bringen

Strategische Technologieberatung

Wir helfen Ihnen dabei, den richtigen Ansatz für Ihre KI-Plattform zu finden – mit fundierter Beratung zu Make-or-Buy, Architekturmodellen, Technologie-Stacks und Betriebsmodellen.
Custom GPTs & agentische Workflows

Wir entwickeln individuelle GPT-Instanzen und KI-Agents, die auf Ihre internen Daten zugreifen, Prozesse automatisieren und Ihre Teams gezielt unterstützen, von Lieferantenbewertung bis Wissensmanagement.
Tool-Integration & Prozessautomatisierung

Bestehende Tools (z. B. ERP, CRM, DMS) lassen sich nahtlos in die Plattform einbinden. So entsteht ein durchgängiger, KI-gestützter Workflow mit echtem Automatisierungspotenzial.
RAG, Vektordatenbanken & Dokumentenwissen

Wir verknüpfen unstrukturierte Unternehmensdaten mit generativer KI, etwa durch Retrieval-Augmented Generation, semantische Suche und performante Vektordatenbanken.
Adoption, Schulung & Enablement

Damit Ihre Plattform nicht nur funktioniert, sondern auch genutzt wird, begleiten wir Ihre Teams durch Shadowing, interne Schulungsformate und rollenbasiertes Enablement – vom Proof of Concept bis zur Skalierung.
Security, Audit & Governance

Wir denken Datenschutz, Rollenverteilung und IT-Security von Anfang an mit, abgestimmt auf regulatorische Anforderungen wie DSGVO, EU AI Act und ISO-Normen. Plattform-Sicherheit ist bei uns kein Add-on, sondern Standard.

FAQs: Häufige Fragen zu KI-Plattformen

Ob Plattformstrategie, Technologieauswahl oder Umsetzungsschritte: In unseren Projekten begegnen wir immer wieder spannenden Fragen zur Entwicklung und Einführung von KI-Plattformen. Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Themen rund um Architektur, Projektverlauf und Zusammenarbeit mit MaibornWolff.

Sie haben konkrete Rückfragen oder möchten eine Idee besprechen? Dann vereinbaren Sie gerne direkt einen Termin oder schreiben Sie uns – wir beraten Sie persönlich und unverbindlich.

Welche Art der KI-Plattform eignet sich für mein Unternehmen?

Das hängt von Ihren Zielen, Ihrer vorhandenen oder geplanten IT-Landschaft und dem gewünschten Grad an Individualisierung ab. Möchten Sie Wissen verfügbar machen, Prozesse automatisieren oder eigene Modelle entwickeln? Dann brauchen Sie eine Plattform, die genau darauf ausgelegt ist –vorkonfiguriert oder maßgeschneidert, je nach Ihren Kapazitäten und Anforderungen.

Weitere Fragen, die im Vorhinein beantwortet werden sollten: Läuft die Plattform über Cloud, On-Premise oder hybrid? Auch das Deployment sollte zu Ihren Datenschutzanforderungen passen.

Wichtig ist: Die Plattform lässt sich nahtlos integrieren, skalieren und betreiben – idealerweise mit Monitoring, Governance und MLOps von Anfang an.
Wie lange dauert die Umsetzung einer produktionsreifen KI-Plattform?

Proof-of-Concepts (PoCs) und erste produktive MVPs (Minimum Viable Products) sind je nach Komplexität innerhalb von vier bis acht Wochen, in komplexeren Fällen in zwei bis drei Monaten umsetzbar.
Mit welchen Technologien arbeitet MaibornWolff im Bereich KI und MLOps?

MaibornWolff setzt auf einen technologieoffenen, zukunftssicheren Stack, der sich flexibel an Kundenanforderungen und IT-Landschaften anpassen lässt. Zum Einsatz kommen führende Large Language Models – darunter Modelle von OpenAI, Anthropic und Google – für individuelle KI-Assistenten, RAG zur Anbindung von Dokumentenwissen sowie moderne Komponenten für Benutzeroberflächen. Zudem lassen sich zahlreiche weitere Tools zur Automatisierung interner Prozesse anbinden.

Wir kombinieren diese Technologien zu anpassbaren, agentischen KI-Plattformen, die nahtlos in Ihre Systemlandschaft passen.
Können bestehende Datenquellen und IT-Systeme eingebunden werden?
Ja, bestehende Datenquellen können für KI-gestütztes, zentrales Wissensmanagement in Ihre KI-Plattform eingebunden werden. Dabei handelt es sich um Datenquellen wie:
- Word-Dokumente
- PDFs
- Textdateien
- E-Mails
Zusätzlich lassen sich interne Tools in Workflows integrieren. Dadurch wird die Plattform für bestehende IT-Ökosysteme geöffnet.
Wie stellt MaibornWolff sicher, dass Datenschutz und Compliance eingehalten werden?
Die KI-Plattform ist von Grund auf DSGVO- und EU AI Act-konform konzipiert konzipiert. Es stehen drei Deployment-Modelle zur Verfügung:
- In der Cloud des Kunden (z. B. Azure)
- On-Premise im eigenen Rechenzentrum
- On-Device (lokal auf einzelnen Geräten)
Besonders wichtig: Keine Daten verlassen die Unternehmensgrenzen. Damit ist Datenschutz kein Nice-to-have, sondern Standard. Darüber hinaus berücksichtigen wir die Anforderungen des EU AI Acts – von der Risikoeinstufung über Transparenzpflichten bis hin zur Governance-Dokumentation.
Bietet MaibornWolff auch Betrieb, Support und Schulungen an?
Ja, wir legen großen Wert wird auf Adoption und Enablement bei unseren Kundinnen und Kunden – dazu gehört
- Frühzeitige Einbindung der Nutzer
- Technische Befähigung der Kundinnen und Kunden durch Shadowing
- Fokus auf interne Weiterbildung
- Governance, Rollenverteilungen und Security werden mitgedacht
Ist es möglich, generative KI wie ChatGPT oder Bildmodelle in die Plattform zu integrieren?
Ja, die Plattform baut auf führenden Large Language Models – darunter Modelle von OpenAI, Anthropic und Google auf und ermöglicht die Entwicklung und Nutzung unternehmensspezifischer GPTs. Ein konkreter Anwendungsfall ist etwa ein KI-Assistent, der Lieferantenbewertungen übernimmt. Die Integration generativer Sprachmodelle ist somit zentraler Bestandteil der Plattformstrategie.

Ebenso lassen sich generative Bildmodelle in die Plattform einbinden. Unternehmen nutzen diese etwa für:
- Marketing- und Produktkommunikation: automatisierte Visualisierung von Kampagnenideen oder Produktvarianten
- UX-/Design-Teams: erste Entwürfe für Interfaces, Icons oder Moodboards aus Text-Prompts
- E-Commerce & Retail: dynamische Bilderzeugung auf Basis von Kundeneingaben, unter anderem für Konfiguratoren
Durch die Integration solcher Modelle in bestehende Workflows entstehen neue kreative Potenziale bei gleichzeitig voller Kontrolle über Output, Datenflüsse und Zugriffsrechte.

KI-Plattform für Unternehmen

Das Wichtigste in Kürze

Was ist eine KI-Plattform? Das Rückgrat produktiver Künstlicher Intelligenz

KI-Plattform bauen: Ihre Vorteile mit MaibornWolff

Passende Architektur für Ihre KI-Ziele

Expertise aus mehreren Disziplinen

Flexibel in Cloud und On-Premise

Fokus: Sicherheit und schneller Nutzen

Unsere Referenzen und Projekte

Der Weg zur individuellen KI-Plattform: Unser Vorgehen

1. Ziele und Anforderungen definieren

2. Technologieauswahl und Architekturdesign

3. Datenintegration und -aufbereitung

4. Modellentwicklung und MLOps-Setup

5. Sicherheit, Monitoring und Betrieb

6. Skalierung und Business Enablement

Ein kleiner Auszug unserer Kunden

Welche Arten von KI-Plattformen gibt es?

Vorkonfigurierte Plattformen

Benutzerdefinierte Plattformen

Open-Source-Plattformen

Kriterien zur Auswahl von KI-Plattformen

Eigene KI-Plattform: Vorteile für Ihr Unternehmen

KI als Katalysator für datengetriebene Geschäftsprozesse

Skalierbare Basis für technologische Reife

Sicherheit, Governance und Kontrolle im Fokus: Ob On-Premise, Cloud oder hybrid

Zusammenarbeit stärken, Silos aufbrechen

Innovation schneller zur Anwendung bringen

KI-Plattform entwickeln lassen: Unser Leistungsspektrum

Strategische Technologieberatung

Custom GPTs & agentische Workflows

Tool-Integration & Prozessautomatisierung

RAG, Vektordatenbanken & Dokumentenwissen

Adoption, Schulung & Enablement

Security, Audit & Governance

FAQs: Häufige Fragen zu KI-Plattformen

Welche Art der KI-Plattform eignet sich für mein Unternehmen?

Wie lange dauert die Umsetzung einer produktionsreifen KI-Plattform?

Mit welchen Technologien arbeitet MaibornWolff im Bereich KI und MLOps?

Können bestehende Datenquellen und IT-Systeme eingebunden werden?

Wie stellt MaibornWolff sicher, dass Datenschutz und Compliance eingehalten werden?

Bietet MaibornWolff auch Betrieb, Support und Schulungen an?

Ist es möglich, generative KI wie ChatGPT oder Bildmodelle in die Plattform zu integrieren?