Data & AI

Generative KI, neue regulatorische Anforderungen und veränderter Wettbewerbsdruck stellen Unternehmen vor konkrete Entscheidungen: Wo lohnt sich Investition in Daten und KI, wo nicht? Welche Use Cases tragen, welche Organisationsform passt, welche Tools gehören in welche Hand? Wir unterstützen Sie dabei, diese Fragen fundiert zu beantworten – mit klarem Blick auf Aufwand, Nutzen und Umsetzbarkeit in Ihrer Organisation.

• KI-Strategie & Roadmap: Kein Aktionismus, sondern Richtung
  Wir entwickeln mit Ihnen eine KI-Strategie und Roadmap mit klarem Organisations- und Geschäftsfokus – realistisch, umsetzbar und auf Ihre Organisation zugeschnitten. Dabei denken wir Agentic AI von Beginn an mit: Wo agentische Ansätze Prozesse, Produkte oder Entwicklung tragen können, wird das in Zielbild, Handlungsfeldern und Priorisierung der Roadmap verankert. Es gibt hier keine pauschale Lösung.
• Datengetriebene Geschäftsmodelle & Use Cases: Wo steckt der echte Wert?
  Gemeinsam identifizieren wir Use Cases, die sich wirklich rechnen – und priorisieren, was zuerst angepackt werden sollte. Dabei beziehen wir Agentic Coding von Anfang an ein: Data-Science- und KI-Vorhaben lassen sich damit deutlich schneller von der Idee in produktive Modelle und Anwendungen überführen, was direkt auf Business Case und Priorisierung wirkt.
• AI Governance & Compliance:
  KI regulierungskonform einsetzen – bevor der Gesetzgeber zum Problem wird.
• EU AI Act, Datenschutz, interne Richtlinien:
  Wir sorgen dafür, dass Ihre KI-Initiativen sicher und compliant aufgestellt sind.
• Organisationsdesign & Data/AI Operating Model: Struktur schlägt Strategie.
  Das beste Konzept scheitert an der falschen Organisation. Wir designen das Operating Model, das Ihre Data & AI Ambitionen trägt – inklusive der Frage, welche AI-Tools in welche Rolle gehören (vom Vertrieb über HR bis zur Geschäftsführung) und wie KI-Agenten als Teil von Teams und Prozessen Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und Steuerung verändern.
• Change Management & AI Enablement: Technologie allein reicht nicht.
  KI-Transformation gelingt nur, wenn Menschen mitgenommen werden – über alle Rollen, Themen und Disziplinen hinweg. Wir begleiten Ihre Organisation von der Führungsebene bis in die Fachbereiche, qualifizieren Mitarbeitende im produktiven Einsatz von AI-Tools und KI-Agenten im Alltag und etablieren die Routinen, mit denen Mensch-Agenten-Zusammenarbeit verlässlich funktioniert.

Um Daten zum Leben zu erwecken und zur Gestaltung Ihres Unternehmens zu nutzen, bedarf es eines soliden, aber auch wachstumsfähigen Fundaments, auf dem Sie bauen können.

Architektur, Sicherheit, Governance und Betrieb denken wir zusammen, nicht nacheinander. Generative KI und agentische Verfahren setzen wir dabei nicht nur für Ihre Use Cases ein, sondern bereits beim Aufbau der Plattform selbst – schneller, konsistenter, nachvollziehbar.

• Architektur & Technologieauswahl: Erst Zielbild, dann Stack
  Wir entwerfen die Plattform-Architektur entlang Ihrer Geschäftsziele – nicht entlang des Anbieters mit der lautesten Roadmap. Build vs. Buy, Cloud-Strategie, Datenfluß, Integration in Ihre IT-Landschaft: Wir treffen die strukturellen Entscheidungen, mit denen die Plattform die nächsten Jahre trägt.
• Plattform-Aufbau mit agentischer Unterstützung: Vom Blueprint in den Betrieb
  Wir bauen Ihre Plattform mit agentischen Verfahren auf – Provisionierung, Konfiguration und wiederkehrende Aufgaben übernehmen Agenten unter unserer Kontrolle. Das verkürzt die Time-to-Platform spürbar und hält die Plattform reproduzierbar, dokumentiert und betreibbar.
• Data Management mit Agenten im Maschinenraum: Qualität entsteht nicht durch Hoffen
  Datenqualität, Lineage, Katalogisierung und Zugriffe sind kein Nebenprodukt – sie sind die Voraussetzung dafür, dass KI und Analytics belastbar funktionieren. Wir etablieren ein Data Management, in dem Agenten Routineprüfungen, Klassifizierungen und Bereitstellungen übernehmen, während Ihre Teams sich auf fachliche Entscheidungen konzentrieren.
• Migration & Modernisierung: Legacy ist kein Schicksal
  Alte Datenwelten loszulassen scheitert selten an der Technik, sondern an Aufwand und Risiko. Wir migrieren mit agentischer Unterstützung – Analyse der Bestandssysteme, Mapping, Code- und Pipeline-Transformation laufen teilautomatisiert. Ergebnis: ein realistischer Migrationspfad statt eines weiteren „Irgendwann“-Programms.
• SODA – Souveräne Datenplattform: Hoheit über Daten, Technologie und Betrieb
  SODA ist unsere Open-Source-basierte Datenplattform für Unternehmen, die Vendor-Lock-In aktiv vermeiden wollen. Sie läuft in jeder Umgebung – On-Premises, Private Cloud, Hyperscaler – und lässt sich zwischen diesen ohne größeren Umbau portieren. Den verlässlichen Betrieb stellt der Managed Service von adesso sicher.

In den meisten Unternehmen ist nicht das Fehlen von Daten das Problem, sondern dass jeder seine eigenen hat. Drei Abteilungen, drei Wahrheiten, eine Stunde Meeting für die Frage, welche Zahl stimmt. Business Analytics von adesso liefert die eine belastbare Sicht – damit Diskussionen sich um Entscheidungen drehen, nicht um Definitionen.

Konkret bedeutet das: konsistente Kennzahlen statt Datensilos, moderne Dashboards statt gewachsener Excel-Landschaften und Self-Service statt Reporting-Warteschlange. Wir bauen Analytics-Strecken, die im Tagesgeschäft genutzt werden – nicht solche, die einmal im Quartal beeindrucken.

• BI-Architektur & Dashboard-Entwicklung: Schluss mit Insel-Reporting
  Wir konsolidieren die gewachsene BI-Landschaft zu einer tragenden Architektur: gemeinsame Datenbasis, einheitliche Berechnungslogik, durchgängiges Berechtigungskonzept. Dashboards entwickeln wir entlang der Entscheidungen, die sie stützen sollen – nicht entlang dessen, was die jeweilige Quelle gerade hergibt.
• Semantic Layer & Datenmodellierung: Eine Sprache für Ihre Zahlen
  Umsatz, Marge, aktiver Kunde – wenn jede Abteilung diese Begriffe anders definiert, hilft auch das beste Dashboard nicht. Wir bauen einen semantischen Layer, der Geschäftsbegriffe einmal sauber definiert und in allen Tools konsistent verfügbar macht. Fachbereiche finden die richtigen Daten selbst – ohne Spezialisten als Übersetzer.
• Self-Service Analytics & Datendemokratisierung: Die IT ist nicht Ihre Reporting-Abteilung
  Wer auf jede Auswertung zwei Wochen wartet, trifft Entscheidungen aus dem Bauch. Wir etablieren Self-Service-Analytics mit klaren Leitplanken: geprüfte Datenprodukte, Schulungen für die Fachbereiche, Governance im Hintergrund. Auf Wunsch ergänzen wir Analytics-Agenten, die Fachfragen in natürlicher Sprache entgegennehmen und gegen den geprüften Semantic Layer beantworten – damit auch Mitarbeitende ohne BI-Tool-Kenntnisse zur Antwort kommen. So entlasten Sie die IT und beschleunigen Entscheidungen – ohne Wildwuchs.
• Reporting-Modernisierung & KPI-Frameworks: Vom Zahlenfriedhof zum Steuerungsinstrument
  Gewachsene Reports messen oft alles – und steuern nichts. Wir modernisieren Ihr Reporting entlang eines KPI-Frameworks, das Strategie und Tagesgeschäft verbindet: weniger, aber aussagekräftigere Kennzahlen, mit Kontext, Schwellenwerten und Verantwortlichkeit. Statt Zahlen zu interpretieren, können Sie handeln.
• Planung, Budgetierung & Forecasting (FP&A): Planung als Prozess, nicht als Excel-Marathon
  Wir lösen die jährliche Planungsschlacht durch integrierte FP&A-Lösungen ab: rollierende Forecasts, Szenarien auf Knopfdruck, Treiberlogik statt Top-down-Zielwert. Agentische Verfahren übernehmen dabei die Fleißarbeit – Datensammlung, Plausibilisierung, Forecast-Läufe und Szenario-Vergleiche – sodass Ihre FP&A-Teams sich auf Annahmen und Steuerung konzentrieren. Finance, Vertrieb und Operations planen auf derselben Datenbasis und können unterjährig nachsteuern, statt bis zum nächsten Planungszyklus zu warten.

AI-Projekte scheitern selten an der Technik, sondern daran, dass die Lösung im Tagesgeschäft nicht genutzt wird. Wir bauen AI-Anwendungen, die einen klaren Job haben, sich messbar auf Durchlaufzeit, Qualität oder Kosten auswirken – und genau deshalb nach wenigen Wochen Teil der Arbeitsweise sind.

Dabei verbinden wir technische Tiefe mit Branchenwissen: Vom ersten Use-Case-Schnitt über Modellauswahl und Integration bis zum produktiven Betrieb begleiten wir AI-Vorhaben so, dass Management, IT und Fachbereich gleichermaßen tragen, was am Ende entsteht.

• Agentic AI & Automatisierung: Vom assistierten Vorschlag zur eigenständigen Handlung
  Agentische Systeme übernehmen ganze Aufgabenketten – Recherche, Entscheidung, Ausführung – statt nur auf Eingaben zu reagieren. Wir konzipieren und implementieren Agenten für klar abgegrenzte Aufgaben, integrieren sie in Ihre Prozesse und Systeme und setzen die Leitplanken, mit denen Sie Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit behalten.
• Data Science, Computer Vision & Machine Learning: Aus Daten werden Prognosen, Klassifikationen, Entscheidungen
  Wir entwickeln ML-Modelle für konkrete Fragestellungen: Nachfrageprognose, Predictive Maintenance, Bild- und Dokumentenanalyse, Anomalie-Erkennung. Von der Datenaufbereitung über Modellauswahl und Training bis zum produktiven Deployment – inklusive Monitoring und Retraining, damit Modelle nicht still und leise ihre Genauigkeit verlieren.
• Generative AI: Vom Chatbot-Experiment zur produktiven Anwendung
  Generative AI entfaltet ihren Wert erst, wenn sie in echte Prozesse und Datenquellen eingebunden ist. Wir bauen Anwendungen auf Basis von LLMs und RAG – vom internen Wissensassistenten über automatisierte Dokumentenerstellung bis zu kundenseitigen Chat-Schnittstellen – mit den Guardrails, Evaluations- und Kostenmechanismen, die einen verlässlichen Betrieb absichern.
• AI Infrastructure: PoC ist kein Produkt
  Der Weg vom funktionierenden Prototyp zur belastbaren Produktion ist die eigentliche Hürde. Wir bauen die Infrastruktur dahinter: Modell-Serving, MLOps- und LLMOps-Pipelines, Monitoring, Kostenkontrolle und Security. So skalieren Ihre AI-Anwendungen verlässlich – und liefern auch nach dem Go-Live noch das, was sie im PoC gezeigt haben.

Plattformen, Pipelines und Modelle sind kein Projekt mit Endtermin, sondern ein laufender Betrieb. Wir übernehmen ihn – mit klaren SLAs, Monitoring über den gesamten Daten- und Modell-Lebenszyklus, Incident Response und kontinuierlichem Tuning. Routinearbeiten wie Pipeline-Überwachung, Anomalie-Erkennung im Datenstrom oder Modell-Drift-Detection übernehmen agentische Verfahren – damit unsere Spezialisten dort eingreifen, wo es wirklich zählt. Technologieoffen, vom kleinen Power-BI-Setup bis zur unternehmensweiten Data & AI Platform.

• Managed Data & AI Platform Services: Den Betrieb abgeben, die Hoheit behalten
  Wir betreiben Ihre Data & AI Platform – ob in der Cloud, on-premises oder hybrid – mit klar definierten SLAs, 24/7-Monitoring und proaktivem Patch- und Release-Management. Sie behalten die Hoheit über Architektur und Daten, wir sorgen dafür, dass die Plattform verfügbar, sicher und kostenoptimiert läuft. Skalierung nach oben und unten inklusive – Sie zahlen für das, was Sie nutzen, nicht für das, was theoretisch möglich wäre.
• Data Quality & Pipeline Operations: Pipelines, die nicht nur laufen, sondern stimmen
  Eine Pipeline, die durchläuft, ist nicht dasselbe wie eine Pipeline, die richtige Daten liefert. Wir überwachen Datenströme end-to-end – Vollständigkeit, Aktualität, Plausibilität – und reagieren auf Störungen, bevor sie im Dashboard ankommen. Agentische Verfahren erkennen Anomalien im Datenstrom und schlagen Korrekturen vor, unsere Spezialisten entscheiden und greifen ein. So bleibt Datenqualität ein geführter Zustand, kein zufälliges Ergebnis.
• MLOps & LLMOps: Modelle altern – wir halten sie aktuell
  Ein Modell, das vor sechs Monaten gut war, ist heute oft schlechter, ohne dass es jemand merkt. Wir betreiben ML- und LLM-Anwendungen mit allem, was dazugehört: Drift-Detection, Performance-Monitoring, Retraining-Pipelines, Versionierung, Rollback und Kostenkontrolle für Token-intensive LLM-Workloads. Bei generativer KI kommen Evaluierung der Antwortqualität und Guardrail-Monitoring hinzu – damit aus dem produktiven Betrieb kein schleichender Qualitätsverlust wird.