KI Engineering & KI Implementierung

Projekte

Gebaut, nicht behauptet

Ein freigegebener Case. Weitere Projekte laufen unter NDA.

360 Health & Performance

Skalierung von Expertenwissen in ein auditierbares KI-System

Operationalisierung einer Expertenmethodik als KI-Agent für sensible, datenbasierte Beratungsprozesse. Eingesetzt von Athletinnen und Athleten aus Bundesliga und PGA Tour. Deterministische ML-Analytik liefert Zahlen und Scores. Das LLM ist bewusst auf Synthese und Kommunikation begrenzt. Observability macht Qualität, Kosten und Fehlerverhalten sichtbar.

24/7

System-Verfügbarkeit

≤ 2ms

Kubios-HRV-Inferenz

100%

Task Completion Rate

Übertragbares Muster: Expertenwissen + sensible Daten + Freigaben + Betrieb. Genau dort entscheidet sich, ob KI mehr ist als ein Modell.

trivago Image Concepts

End-to-End MLOps für intent-aware Hotel-Image-Classification

100M+

Images Processed
Production inventory tagging

90+%

Classification Precision
across all classes

End-to-End

MLOps Ownership
R&D, training, hosting & deployment

NDA-Projekt

Cloud-AI-Plattform für mehrere produktive Use Cases

Modell-Routing, Evals, Monitoring, Cost Attribution und Governance-Strukturen für skalierte KI-Programme.

Details nach Freigabe

Gespräch vereinbaren Weitere Projekte laufen unter NDA. Details nur nach Freigabe.

Referenzen

Aus Engagements unseres Teams, auch unter unserem früheren Namen Cloudsail.

„Die Einbindung von KI hat 360 auf ein neues Level gehoben. Nutzer behalten die Kontrolle und sehen früh, was wichtig ist. Miki und das Team haben tief zugehört und mit großer Expertise geliefert. Stellar work."

Justin Buckthorp · Founder & CEO, 360 Health & Performance

„Sie haben offen mitgedacht und die Probleme, die wir lösen wollten, sehr schnell verstanden."

Elio Santana · Technical Lead, Concentrix Tigerspike (Sydney)

„Wir sind beeindruckt von der hohen Qualität ihrer Engineers."

Remy Blechschmidt · Project Lead, Tech Company (NYC)

„Sie waren in unser Team eingebunden, das hat sehr gut funktioniert."

Nourhan Shendy · Senior Project Manager, Technology Services Company (Dubai)

Das Modell ist selten
das Problem

KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sie scheitern an Priorisierung, Freigaben, Integration in echte Prozesse, fehlender Messbarkeit oder unkontrollierbaren LLM-Kosten. Genau dort setzen wir an.

Wann wir einsteigen

Wir steigen ein, wenn KI mehr als ein Pilot sein soll

Typische Situationen:

01 Viele KI-Ideen, aber keine klare Priorisierung.

02 Use Case oder Pilot soll freigabefähig und betreibbar werden.

03 AI Agents oder Multi-Agent-Systeme sollen in echte Prozesse integriert werden.

04 Qualität, Drift und Fehlerquoten werden nicht systematisch über Evals gemessen.

05 Kosten lassen sich nicht pro Use Case, Modell oder Workflow zuordnen (AI FinOps).

06 Revision, Datenschutz und Security brauchen Doku & Controls statt Slides.

Systemdenken

Die KI-Wertschöpfungspyramide

Messbarer Geschäftswert entsteht erst, wenn Datenbasis, Use Cases, Engineering, Qualität, Kosten und Governance zusammen funktionieren.

Erst Prozesse verstehen. Dann Systeme bauen

Wir starten nicht beim Modell. Im Fokus stehen Prozesse, Datenzugriff, Risiken und wirtschaftliches Ziel. Danach entstehen Agenten, RAG-Workflows, Evals, FinOps-Strukturen und Betriebsdokumentation.

Use Cases vor Tool-Auswahl.
Engineering vor Demo.
Evals vor Bauchgefühl.
FinOps vor Kostenexplosion.
Governance über alle Ebenen.

Denkmodell, kein Wasserfall. In echten Projekten werden die Ebenen iterativ geschärft.

Gespräch vereinbaren

Leistungen

Vier Einstiege für KI, die in Produktion muss

Vier Einstiegspunkte für KI-Beratung, KI-Implementierung und MLOps: Wir bauen die technische Grundlage, priorisieren tragfähige Use Cases, setzen KI-Systeme in Engineering Sprints um und prüfen bestehende AI Agents im Betrieb auf Qualität, Kosten und Kontrollierbarkeit.

Kein Pflichtpfad. Der Einstieg hängt davon ab, wo das KI-Vorhaben gerade steht.

01 Fundament

Cloud & Data Platform Engineering

KI-Beratung für Cloud- und Datenfundament

Für Organisationen, bei denen Datenzugriff, Cloud-Architektur, Security, Rollenmodelle oder Deployment-Strukturen noch nicht bereit für produktive KI sind. Wir bauen die Grundlage, auf der AI Agents, RAG-Workflows und interne AI Apps sicher betrieben werden können.

Typisch wenn KI-Vorhaben an Datenzugriff, Berechtigungen, Infrastruktur, Security-Freigaben oder fehlenden Betriebsstandards hängen.

Output Cloud-/Datenarchitektur, IaC (Terraform), Integrationspfade, IAM-/Security-Baseline, Monitoring-Grundlage und technische Betriebsdokumentation.

AWS · Azure · Terraform · Datenplattformen · APIs · IAM · Observability

02 Use Cases

AI Use Case Workshops

KI-Beratung: von Ideen zu priorisierten Vorhaben

Für Unternehmen mit vielen KI-Ideen, aber ohne klare Reihenfolge. Wir bewerten Use Cases nach Geschäftswert, Datenlage, technischer Machbarkeit, regulatorischem Risiko, Integrationsaufwand und Produktionsfähigkeit.

Typisch wenn Fachbereiche KI fordern, aber unklar ist, welche Vorhaben belastbar, messbar und umsetzbar sind.

Output Priorisierte Use-Case-Liste, Top-Kandidaten, Risiko-/Machbarkeitsbewertung, Zielbild und klare nächste Schritte.

Use-Case Discovery · Prozessanalyse · AI Readiness · Governance

Kernangebot

03 Build

AI Engineering Sprints

KI-Implementierung produktionsnaher Use Cases

Für priorisierte KI-Vorhaben, die schnell in ein belastbares System übersetzt werden sollen. Wir bauen AI Agents, Multi-Agent-Systeme, RAG-Workflows und interne AI Apps mit Fokus auf Integration, Evals, Observability und Betrieb.

Typisch wenn ein Use Case klar ist und aus Konzept, Pilot oder PoC ein produktionsnahes System entstehen soll.

Output Lauffähiges KI-System, Systemarchitektur, Integrationen, Evals, Logging/Monitoring, Guardrails, Audit Trails, Cost Attribution und Betriebsdokumentation.

AI Agents · Multi-Agent Systems · RAG · Bedrock · Azure OpenAI · Evals

04 Optimierung

AI FinOps & Production Review

MLOps-Review für AI Agents und LLM-Systeme im Betrieb

Für Organisationen mit bestehenden AI Agents, RAG-Systemen oder LLM-Workflows im produktiven oder produktionsnahen Betrieb. Wir prüfen Qualität, Kosten, Architektur, Observability, Modellnutzung, Tool-Aufrufe, Fehlerverhalten und Governance-Strukturen.

Typisch wenn LLM-Kosten steigen, Antwortqualität schwankt, Agenten schwer nachvollziehbar sind oder Security, Datenschutz und Revision belastbare Nachweise brauchen.

Output Technische Review, Kostenanalyse, Eval-Befund, Architektur-Risiken, Optimierungsplan, FinOps-Maßnahmen, Governance-Gaps und konkrete Umsetzungsempfehlungen.

AI FinOps · LLMOps · RAG · Evals · Cost Attribution · Monitoring · Governance

Viele Projekte kombinieren mehrere Einstiege: Plattform-Fundament, Use-Case-Auswahl, Engineering Sprint und späterer Production Review.

KI-Architektur-Check buchen AI-to-Production Scorecard herunterladen

30 Minuten. Ein Use Case oder eine Use-Case-Liste. Klare nächste Schritte.

Fit

Mit wem wir arbeiten

Wir arbeiten mit Organisationen, in denen KI nicht beiläufig ausprobiert und später irgendwie in Produktion geschoben werden kann.

Typische Umfelder

Versicherungen und Banken
Energieversorger und Stadtwerke
Industrie und produzierende Unternehmen
Öffentlich regulierte Bereiche und kritische Infrastruktur
Dokumenten- und freigabelastige Prozesse
Health-adjacent und performance-orientierte Systeme mit sensiblen Daten

Richtig, wenn KI nicht nur getestet, sondern produktiv, auditierbar und wirtschaftlich betrieben werden soll.

Nicht richtig, wenn ein Strategie-Deck reicht, eine Demo das Ziel ist oder Stundensätze nach Tabelle gesucht werden.

Über uns

Wir sind Engineers,
keine Slide-Teams

Wir verbinden AI Engineering, Cloud-Architektur und Produktionsbetrieb für regulierte und betriebskritische Umfelder.

Gegründet von Mickey (Mikolaj) Graf. 13+ Jahre AI, Cloud und verteilte Systeme. Erfahrung aus Startups, Mittelstand, DAX-Konzernen und Fortune-500-Programmen. Schwerpunkt: produktionsreife KI-Systeme, Multi-Agent-Architekturen und Plattformen unter realen Compliance- und Skalierungsanforderungen.

Mitarbeit in einer KI-Arbeitsgruppe zur technischen und operativen Umsetzung des EU AI Act.

“Die Tech-Seite ist nur die halbe Miete. Wenn das System intern nicht freigegeben wird, ist es wertlos.”

Bisher gebaut

AI-Coaching-Agent für 360 Health & Performance mit AWS, Bedrock, Custom ML, Terraform und LLM-Observability
Multi-Agent-Systeme mit Governance-Layer für EU-AI-Act-Readiness
AI-/ML-Infrastruktur bei trivago, inklusive Bilderkennungs-Pipelines über 100M+ Bilder
AWS-/IoT-Modernisierung mit Latenzreduktion von 60s auf 1–2s
E-Mobility-Plattformen für 100.000+ Nutzer in europäischen Ladenetzwerken

Anti-Pitch

Was wir nicht machen

Keine reine KI-Strategie ohne Engineering.
Keine Demos ohne Produktionspfad.
Kein Body-Leasing.
Keine Folien, die nach dem Workshop sterben.

Built for audit.
Designed for production.

FAQ

Fragen, die CTOs, CIOs & CAIOs in Erstgesprächen stellen

Was in Erstgesprächen am häufigsten geklärt wird – kompakt, ohne Beraterprosa.

Was ist KI Engineering?

KI Engineering ist die ingenieurmäßige Umsetzung von KI-Systemen: Architektur, Datenflüsse, Integrationen, Evals, Deployment und Betrieb. Im Unterschied zu PoCs und Demos zielt KI Engineering auf KI-Implementierung, die freigabefähig in Produktion läuft – mit messbarer Qualität, steuerbaren Kosten und belastbaren Nachweisen für Security, Datenschutz, Einkauf und Revision.

Wo steigt Cognitrace in ein KI-Vorhaben ein?

Wir steigen dort ein, wo das Vorhaben gerade steht: bei Cloud- und Datenplattformen, bei der Auswahl tragfähiger Use Cases, bei der Umsetzung in AI Engineering Sprints oder beim Review bestehender AI Agents im Betrieb. Nicht jedes Projekt startet mit einem Workshop – häufig existieren bereits produktionsnahe Workflows, bei denen Kosten, Qualität oder Nachweise ungeklärt sind.

Was ist der Unterschied zwischen AI Use Case Workshops und AI Engineering Sprints?

AI Use Case Workshops klären, welche KI-Vorhaben technisch, wirtschaftlich und regulatorisch sinnvoll sind (Geschäftswert, Datenlage, Integrationsaufwand, Risiko-Profil, Produktionsfähigkeit). AI Engineering Sprints setzen einen priorisierten Use Case als lauffähiges System um – kein Foliensatz, keine isolierte Demo.

Was liefert ein AI Engineering Sprint konkret – PoC oder produktionsnahes System?

Ein Sprint endet nicht mit Folien oder einer Demo. Wir liefern ein lauffähiges System auf einem klar definierten Use Case – inklusive Architekturentscheidung, Integrationen, Eval-Setup, Deployment-Pfad und Übergabedokumentation. Ob der unmittelbare Go-Live erfolgt oder zuerst gehärtet wird, hängt vom Risiko-Profil, Datenzugriff und internen Freigaben ab. Die Architektur ist von Tag 1 auf Produktion ausgelegt.

Wann ist Cloud & Data Platform Engineering der richtige Einstieg?

Wenn KI-Vorhaben an Datenzugriff, Berechtigungen, Security-Freigaben, fehlenden Schnittstellen oder instabilen Deployment-Strukturen hängen. Produktive AI Agents benötigen saubere Datenflüsse, IAM, Logging/Monitoring, CI/CD, Kostenstruktur und klare Verantwortlichkeiten im Betrieb.

Wie integriert sich ein KI-System in bestehende Infrastruktur (SAP, On-Prem, Cloud, Legacy)?

Integrationen erfolgen über freigegebene Schnittstellen und Betriebswege: SAP-Anbindungen, bestehende Datenplattformen, APIs, Datenbanken, Event-Systeme sowie sichere On-Prem/Cloud-Verbindungen. Vendor-Lock-in wird reduziert: Modelle, Vektor-Stores, Tools und Orchestrierung bleiben soweit möglich austauschbar.

Wie werden Compliance, DSGVO, EU AI Act und Auditierbarkeit berücksichtigt?

Auditierbarkeit ist Teil der Architektur: Logging relevanter Inputs/Outputs, Modell-/Prompt-Versionierung, nachvollziehbare Datenflüsse, definierte Modellgrenzen, Rollen-/Berechtigungskonzepte und Betriebsdokumentation. In regulierten Umfeldern werden zusätzlich Guardrails, Human-in-the-Loop, Audit Trails und Freigabeprozesse eingeplant, damit Revision, Datenschutz und Security die Systemkette nachvollziehen können.

Wie wird Qualität im Betrieb gemessen (Drift, Halluzinationen, Fehlerquoten)?

Wir arbeiten mit Evals statt Bauchgefühl. Für kritische Use Cases entstehen Testsets, Metriken und Monitoring auf Output-Qualität, Fehlerverhalten, Latenz, Kosten und Tool-Nutzung. Drift wird über kontinuierliche Re-Evaluation gegen Goldstandard-Daten erkannt. Bei kritischen Pfaden kommen Guardrails, Human-in-the-Loop und strukturierte Outputs zum Einsatz.

Was passiert nach einem AI Engineering Sprint – wer betreibt das System?

Standard ist die Übergabe an das interne Team mit Runbook, Deployment-Pfad (CI/CD), Monitoring und Eval-Setup. Wenn intern noch keine AI-Ops-Kapazität existiert, kann der Betrieb temporär begleitet werden – bis das System eigenständig betriebsfähig ist. Für bestehende Systeme greift AI FinOps & Production Review als regelmäßiger Gesundheits-Check.

Wie werden laufende Kosten transparent gemacht und kontrolliert?

Kosten werden vor dem Go-Live pro Use Case und Workflow modelliert (Modellnutzung, Tokenvolumen, Tool-Aufrufe, Datenmengen, Infrastruktur). Im Betrieb entstehen Cost Attribution pro Use Case/Modell/Workflow sowie FinOps-Maßnahmen, um Kostentreiber sichtbar zu machen und zu senken.

Wann ist AI FinOps & Production Review sinnvoll?

Wenn AI Agents oder LLM-Workflows bereits produktiv/produktionsnah laufen und Kosten steigen, Qualität schwankt oder Nachweise fehlen. Wir prüfen Architektur, Observability, Eval-Befunde, Drift, Kostentreiber und Governance-Lücken und liefern eine priorisierte Optimierungs-Roadmap inklusive konkreter Maßnahmen für Modelle, Prompts, Tools und Infrastruktur.

Welche internen Rollen werden typischerweise benötigt?

Typisch sind ein fachlicher Owner für den Prozess, ein technischer Ansprechpartner für Daten-/Systemzugänge und punktuell Security/Datenschutz/Betrieb. Der interne Aufwand hängt vom Vorhaben ab; in frühen Phasen reichen kurze Abstimmungen und Zugriffsklärungen, in Sprints werden Tests und Freigaben gezielt eingebunden.

Kontakt

Hängt ein KI-Vorhaben vor der Produktion?