Lösung

KI & Automatisierung

Automatisierung soll Reichweite und Wirkung erhöhen – ohne Datenschutz, Qualität und Nachweisbarkeit zu gefährden.

Context & Mission Impact

In Enterprise- und regulierten Umfeldern ist der Unterschied zwischen „Demo" und „Betrieb" entscheidend: Datenqualität, Governance, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten. Wir helfen Ihnen, KI-Projekte von der Idee bis zum stabilen Betrieb zu führen – konform mit dem EU AI Act.

Operative Realität

Die Herausforderungen

Daten liegen verteilt (M365, SharePoint, ERP/CRM, E-Mail, Dateien), oft ohne klare Datenverantwortung

Sicherheitsbedenken blockieren Innovation: „Dürfen wir das überhaupt in die Cloud laden?"

Mangelnde KI-Literacy: Mitarbeiter wissen nicht, wie sie Prompts sicher und effektiv nutzen

EU AI Act-Compliance: Unsicherheit über Risikoklassifizierung und Dokumentationspflichten

What Integrova Delivers

Unsere Leistungen

AI Readiness Assessment & Data Inventory

Secure AI Gateway (Azure OpenAI / Bedrock) mit PII-Filter

RAG-Implementierung (Chat with your Data) auf eigenen Dokumenten

AI Governance Framework & EU AI Act Gap Analysis

Prompt Engineering Workshops & Guidelines

Umsetzung als kontrollierte Workflows (nicht „Chat überall")

Observability: Logging, Metriken, Feedback-Loops, Human-in-the-Loop wo nötig

Betriebsmodell: Verantwortlichkeiten, Review-Cadence, Change-/Rollback-Prozess

Technische Bausteine

AI Agents & Chatbots

Kanalstrategie, Wissensgrenzen, Quellenbindung, Zugriffsscopes

Predictive Analytics

Datenpipeline, Feature-Definition, Drift-Checks, Validierungsregeln

Dokumentenverarbeitung

Klassifizierung, Extraktion, Validierung, Audit-Trail, Versionierung

Integrationen

API-/Webhook-Design, Queueing, Fehlerbehandlung, Retries, Rate Limits

Datenkontrollen

PII-Filter, Masking, Zugriffskontrollen, Aufbewahrung

Betriebsmodell

Verantwortlichkeiten, Review-Cadence, Change-/Rollback-Prozess

Technologie

Unser Tech Stack

OpenAI / Azure OpenAI

LangChain

Pinecone / Vector DB

Azure Document Intel

Azure AI Services

Python

Delivery Model

Unser Vorgehen

Use-Case & Data Readiness

2–4 Wochen

Outputs:

Use-Case Backlog
Dateninventar
Risiko-/Kontrollkonzept
Erfolgskriterien

Pilot

4–8 Wochen

Outputs:

Pilot-Workflow
Logging/Metriken
Validierungsregeln
Runbook

Validation:

Testdatensätze
Fehlerraten
Menschliche Freigaben
Zugriffstests

Scale & Operations

6–12 Wochen

Outputs:

Governance
SLOs/Monitoring
Change-/Rollback
Training
Ownership-Übergabe

Risk, Compliance & Assurance

Risikomanagement & Compliance

Datenschutz

Klare Datenquellen
Zweckbindung
Minimierung
Zugriffsscopes

Qualität

Validierungsregeln
Stichprobenkontrollen
Drift-/Anomaliechecks

Nachweise

Logs
Prompt-/Policy-Konfigurationen
Freigaben
Release Notes

Enablement & Ownership

Playbooks: Prompt-/Policy-Änderungen, Incident Handling, Data-Change Impact
Training: Admin/Owner Training + Kurzleitfaden für Fachbereiche

Nächste Schritte

60 Min.

Use-Case Screening

3–5 Kandidaten + Risikoeinschätzung

2–4 Wochen

Pilot-Assessment

Daten-/Zugriffskonzept + Pilotplan

Bereit für den nächsten Schritt?

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Herausforderungen angehen – mit Erfahrung, Struktur und klaren Ergebnissen.

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