KI-Plattformen

Governance-konforme, skalierbare KI-Grundlagen für unternehmensweite Wirkung

Zufriedene Kunden

Magna Logo

Durch den Einsatz des ML-Modells zur Auswahl der anzusprechenden Kunden erreichen wir ein um 70 % höheres Verkaufspotenzial im Vergleich zum ursprünglichen Ansatz – der manuellen Auswahl anhand von Expertenregeln. Das steigert die Effizienz unseres Akquiseprozesses erheblich.

Tomáš Paulík

Leiter CRM

E.ON

Adastra AI unterstützte uns bei einem Machine-Learning-Projekt, das dazu beitrug, die Kundenbindung zu verbessern und die Abwanderung zu reduzieren.

Yuval Ben-Itzak

CEO

Socialbakers

Durch den Einsatz von Machine Learning konnten wir die Datenqualität um 24 % verbessern, indem wir Fehler wie falsch gekennzeichnete Ersatzteile identifiziert haben. Diese Probleme visualisieren wir in Power BI, um eine sofortige Korrektur zu ermöglichen.

Stefan Lautenschlager

Head of Business Intelligence and Analytics

NETZSCH

Wir leisten Pionierarbeit im vertikalen Anbau und arbeiten mit Adastra und Microsoft Azure zusammen, um erfolgreich zu sein. Wir haben den gesamten Produktionsprozess vom Samen bis zur Verpackung deutlich planbarer und nachhaltiger gemacht. Es gibt wirklich keinen Nachteil bei dem, was wir tun.

Barry Murchie

President and Chief Executive Officer

GoodLeaf Farms

Schaffen Sie eine sichere, kosteneffiziente KI-Plattform, in der Governance von Anfang an verankert ist.

KI-Initiativen scheitern, wenn Plattformen fragmentiert sind, Governance nur reaktiv erfolgt und die Kosten außer Kontrolle geraten.

Adastra konzipiert und implementiert unternehmensweite KI-Plattformen mit Governance by Design. Wir bauen und betreiben die Plattform vollständig in Ihrer Cloud-Infrastruktur, sodass niemals Daten Ihren Tenant verlassen.

Die Plattform integriert Zugriffsmanagement, Sicherheit, Observability und Kostenkontrolle in einer standardisierten Architektur, die agentenbasierte KI, GenAI und klassisches Machine Learning im großen Maßstab unterstützt.

Wann brauchen Sie eine KI-Plattform?

KI-Agenten werden zunehmend autonomer. Ohne eine klare Struktur steigen Risiken und Ineffizienzen.

Schatten-KI in den Geschäftsbereichen

Fachbereiche setzen unkontrolliert KI-Tools ein. Dadurch entstehen Compliance-Lücken, Risiken bei der Datenfreigabe und doppelte Ausgaben. Die IT verliert an Transparenz und Kontrolle.

Pilot-Purgatorium

KI-Anwendungsfälle mit hohem Potenzial bleiben in der Experimentierphase stecken. Fehlende standardisierte Infrastruktur, Testumgebungen und Lifecycle-Governance verhindern den produktiven Rollout.

Ausufernde Modellkosten

Unkontrollierte LLM-Nutzung, doppelte Prompts und unzureichende Routing-Strategien führen zu unerwartet hohen Kosten. Das Finanzwesen hat nur begrenzte Einsicht darin, welche Teams welche KI-Ressourcen nutzen.

Regulatorischer und prüfungsbezogener Druck

KI-Systeme erfordern zunehmend Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und klar dokumentierte Verantwortlichkeiten. Ohne strukturiertes Logging und Identitätskontrollen steigt das Compliance-Risiko.

Integrationsbarrieren bei Legacy-Systemen

Geschäftskritische ERP-, CRM- und Mainframe-Systeme lassen sich nur schwer sicher in KI-Workflows integrieren. Das bremst Innovationen und erhöht die Kosten der Integration.

Fehlende Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen

Wenn Agenten autonom handeln, brauchen Unternehmen klare Rückverfolgbarkeit: Wer hat die Aktion ausgelöst, welches Modell hat geantwortet, welche Daten wurden genutzt und warum?

Warum Adastra für KI-Plattformen

Wir verbinden tiefgehende KI-Engineering-Expertise mit umfangreicher branchenübergreifender Erfahrung bei der Implementierung von Enterprise-Lösungen.

Governance by Design

Zugriffsmanagement, Audit-Trails, Richtliniendurchsetzung und Kostenkontrolle sind fest in die Plattformarchitektur integriert und damit nicht im Nachhinein zu ergänzen.

Nachgewiesene Produktionserfahrung

Weltweit über 450 erfolgreich umgesetzte KI-Projekte. Unser Fokus liegt auf produktionsreifen Systemen, nicht auf Prototypen.

LLM-Gateway als zentrale Steuerungsebene

Zentrales Routing über verschiedene Modellanbieter hinweg – mit Budgetkontrollen, Zugriffsrichtlinien, Logging und Provider Abstraktion.

Tiefgehende Multi-Cloud- und Hyperscaler-Expertise

Zertifizierte Partnerschaften mit Microsoft, AWS, Google Cloud und Databricks. Die Architektur wird an Ihr bestehendes Ökosystem angepasst.

Expertise in agentenbasierter KI

Ein strukturierter Ansatz für das Lifecycle-Management von Agenten – von Design und Grounding bis hin zu Monitoring und erneuter Autorisierung.

Erfahrung in regulierten Branchen

Umfassende Erfahrung in den Bereichen Banking, Versicherungen, Pharma und Fertigung, in denen Auditierbarkeit und Compliance zwingend erforderlich sind.

Kosten-Governance in großem Maßstab

Echtzeit-Token-Tracking, semantische Caching-Strategien und Budgetzuweisung nach Nutzer, Projekt und Abteilung.

End-to-End-Verantwortung

Von Strategie über Plattformdesign, Implementierung und Integration bis hin zu Schulung und Operationalisierung – mit einem Partner, der diese Verantwortung übernimmt.

Zertifizierungen und Partnerschaften

Adastra Achieves Gold Partner Status with Databricks 2026

Bringen Sie Ihre KI-Projekte von Experimenten in die produktive Unternehmensnutzung

Lassen Sie uns gemeinsam eine governance-konforme KI-Plattform entwickeln, die autonome Agenten unterstützt, Ihre Daten schützt und messbaren Geschäftswert schafft.

Was wir im Rahmen der KI-Plattform liefern

Schnellere Umsetzung von Use Cases, geringerer Compliance-Aufwand, kontrollierte KI-Kosten und eine skalierbare Architektur.

Zentralem LLM-Gateway

Agent Runtime und Agentenkatalog

Governance- und Sicherheits-Layer

Dashboards für Observability und Kostenkontrolle

Sicherer Integration in Unternehmenssysteme

Staging- und Testumgebungen

KI-fähiger Datenbasis

Framework für die Implementierung einer KI-Plattform

Wir richten die Entwicklung von KI-Plattformen konsequent an Geschäftsprioritäten, Governance-Anforderungen und messbarem ROI aus.

1

Assessment und Gap-Analyse

Wir bewerten die bestehende Architektur, den Reifegrad der KI, den Governance-Status und die Kostenstrukturen. Das Ergebnis umfasst eine Zielarchitektur, priorisierte Use Cases und eine Roadmap für die KI-Einführung.
2

Design der Zielplattform

Wir konzipieren eine standardisierte KI-Plattform mit LLM-Gateway, Identitätsmodell, Agent-Lifecycle-Prozessen, Landing Zone und Integrationsmustern – abgestimmt auf die Sicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens.
3

Lighthouse Pilot

Ein priorisierter Use Case dient dazu, Architekturentscheidungen zu validieren. So lassen sich Implementierungsrisiken reduzieren, frühzeitig geschäftlicher Mehrwert schaffen und Governance-Prozesse gezielt weiterentwickeln.
4

Plattform-Implementierung

Wir bauen und konfigurieren Runtime-Umgebungen, Modell-Routing, Zugriffskontrollen, Logging, Monitoring und Mechanismen für das Kostenmanagement.
5

Governance- und Lifecycle-Enabling

Wir implementieren Prozesse für den Lifecycle von KI-Agenten, Audit-Trails, Validierungsframeworks und operative Kontrollmechanismen – abgestimmt auf interne und regulatorische Anforderungen.
6

Ausbau und Skalierung

Neue Use Cases werden kontinuierlich aufgenommen, priorisiert und ausgerollt – auf Basis einer standardisierten Plattform und eines sich weiterentwickelnden AI-Center of Excellence.

Wie Die Ki-Plattform Messbaren Mehrwert Schafft

Eine KI-Plattform ist Infrastruktur. Ihr Mehrwert zeigt sich auf operativer, finanzieller und struktureller Ebene.

Schnellere Umsetzung von der Idee bis in die Produktion

Standardisierte Runtime-Umgebungen, Integrationsmuster und Validierungsframeworks reduzieren wiederkehrenden Engineering-Aufwand. Teams können sich auf die Geschäftslogik konzentrieren, statt technische Grundlagen immer wieder neu aufzubauen.

Geringere strukturelle KI-Kosten

Zentrales Modell-Routing, Caching-Strategien und eine gezielte Budgetzuweisung verhindern doppelte Anfragen und unkontrollierten Verbrauch. Dadurch werden KI-Ausgaben planbar und klar zuordenbar.

Weniger Reibung bei Governance und Compliance

Identitätsmanagement, Richtliniendurchsetzung und Audit-Trails sind fest in die Architektur integriert. Risiko-, Compliance- und IT-Teams arbeiten von Anfang an abgestimmt zusammen, statt Deployments erst im Nachhinein zu prüfen.

Kontrollierte Autonomie von Agenten

Begrenzte Berechtigungen, Validierungsebenen und Monitoring-Mechanismen ermöglichen den schrittweisen Ausbau – von unterstützenden Agenten bis hin zu autonomen Workflows, ohne geschäftskritische Systeme zu gefährden.

Wiederverwendung statt Neuerfindung

Gemeinsam genutzte Agentenkataloge, Tools und APIs verhindern parallele Entwicklungen in verschiedenen Geschäftsbereichen. Fähigkeiten werden so systematisch ausgebaut, statt in isolierten Lösungen zu fragmentieren.

Sicherer Zugriff auf Unternehmensdaten

Mechanismen für Access Trimming und Grounding stellen sicher, dass Agenten ausschließlich innerhalb autorisierter Datenbereiche arbeiten. Sensible Systeme bleiben geschützt.

Vollständige operative Transparenz

Durchgängiges Tracing über Prompts, Modellaufrufe, Tool-Ausführungen und Nutzeraktionen hinweg ermöglicht Performance-Monitoring und eine gezielte Ursachenanalyse im Fehlerfall.

Skalierbarkeit auf Plattformebene

Sobald die zentralen Schichten etabliert sind, übernehmen neue Use Cases automatisch Standards für Governance, Integration und Monitoring. Skalierung erfordert dann keine grundlegende architektonische Neugestaltung mehr.

Success Stories

FAQ

Eine Enterprise-KI-Plattform ist eine standardisierte Architektur, die die sichere Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Use-Cases ermöglicht. Sie vereint Modellzugriff, Identitätsmanagement, Governance, Kostenkontrolle und die Anbindung von Unternehmenssystemen in einer zentral gesteuerten Umgebung.

Einzeltools führen zu Fragmentierung. Es fehlen zentrale Governance, Kostenkontrolle und standardisierte Integrationsmuster. Das Ergebnis sind Doppelarbeit, Sicherheitsrisiken und uneinheitliche Compliance über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg.

Ein LLM-Gateway fungiert als zentrale Steuerungsebene zwischen Nutzern, Agenten und verschiedenen Modellanbietern. Es standardisiert den Zugriff, setzt Sicherheitsrichtlinien durch, erfasst die Nutzung, steuert Budgets und ermöglicht Modell-Routing auf der Grundlage von Kosten- und Performance-Anforderungen.

Wir implementieren agentenspezifische Identitäten, rollenbasierte Zugriffskontrolle, klar abgegrenzte Berechtigungen, Token-Validierung und Audit-Logging. Jeder Agent arbeitet nach dem Least-Privilege-Prinzip und erhält nur die Zugriffe, die seiner definierten Geschäftsfunktion entsprechen.

Durch Echtzeit-Token-Tracking, semantisches Caching, optimiertes Modell-Routing und eine Budgetzuweisung nach Abteilung oder Use Case. So entstehen finanzielle Transparenz und Schutz vor unerwartetem Mehrverbrauch.

Phase 1, also Assessment und Design, dauert in der Regel 5 bis 12 Wochen. Die Implementierungsdauer hängt vom Umfang ab und liegt häufig zwischen 3 und 9+ Monaten – abhängig von Integrationskomplexität und regulatorischen Anforderungen.

Ja. Wir entwickeln Abstraktionsschichten und APIs, die KI-Agenten sicher mit ERP-, CRM-, Mainframe- und individuellen Systemen verbinden, ohne sensible Kerninfrastruktur offenzulegen.

Wir richten das Plattformdesign an internen Richtlinien und externen regulatorischen Vorgaben aus. Audit-Trails, Explainability-Mechanismen, Lifecycle-Dokumentation und strukturierte Governance-Frameworks sind dabei fest in die Architektur integriert.

Schaffen Sie das Fundament für Enterprise AI