Anwendungsfall ist fachlich beschrieben, Datenlage ist hinreichend, Akzeptanzkriterien sind formulierbar. Ziel ist eine getestete und messbare Pilotanwendung als Grundlage für die Investitionsentscheidung.
Leistungsfeld 03 · Umsetzung und KI-Produktion
Produktive KI-Agenten auf Unternehmensdaten
Konzeption, Pilotierung und produktive Überführung von KI-Anwendungen auf Basis Ihrer Unternehmensdaten. Architektur mit definierten Guardrails, dokumentierter Eval-Logik und Datenresidenz innerhalb der Europäischen Union. Pilotbetrieb in sechs bis zehn Wochen, anschließend strukturierte Überführung in den produktiven Betrieb.
Typische Auslöser
Drei Konstellationen,
Drei Konstellationen,
in denen wir einsteigen
Die Umsetzung produktiver KI-Anwendungen erfolgt in klar abgegrenzten Phasen. Maßgeblich sind Reifegrad des Use Case, Belastbarkeit der Datenbasis und Klarheit der Akzeptanzkriterien.
Funktionsfähiger Prototyp liegt vor. Offen sind Themen wie Halluzinationsschutz, Datenzugriffsmodell, Versionierung, Monitoring, Eval-Suite und ein formaler Akzeptanztest entlang definierter Qualitätsschwellen.
Mehrere Anwendungsfälle erfordern eine wartbare Architektur mit gemeinsamen Komponenten für Eval, Monitoring und Deployment sowie ein definiertes Onboarding-Muster für neue Use Cases.
Vorgehen
Fünf Phasen,
Fünf Phasen,
von der Spezifikation bis zum Produktivbetrieb
Pilot und Produktivbetrieb sind methodisch klar voneinander getrennt. Die Pilotphase dient der fachlichen und technischen Validierung. Die Überführung in den Produktivbetrieb erfolgt erst nach erfüllten Akzeptanzkriterien.
1
Spezifikation des Use Case
Beschreibung von Akteuren, Auslösern, Ein- und Ausgaben sowie der relevanten Erfolgsmetriken. Formulierung der Akzeptanzkriterien in einer Form, die eine objektive Bewertung des Pilotergebnisses ermöglicht.
2
Bewertung des Datenzugriffs
Strukturierte Erhebung der benötigten Datenquellen hinsichtlich Aktualität, Vollständigkeit, Qualität und Zugriffsrechten. Sofern erforderlich, wird der Anwendung eine kurze Datenbasis-Phase vorangestellt.
3
Pilotarchitektur
Auswahl des Modells anhand fachlicher Anforderung und Datenschutzprofil. Definition des Retrieval- und Tool-Use-Musters, Einrichtung der Vector-Datenbank, Implementierung der Guardrails für Eingabevalidierung, Ausgabeprüfung und Halluzinationsschutz.
4
Validierung über Eval-Suite
Aufbau eines Eval-Sets aus realen Anfragen. Automatisierte Bewertung von Korrektheit, Quellentreue, Latenz und Betriebskosten. Einbindung qualifizierter Reviewer für Grenzfälle. Abschluss der Pilotphase bei Erreichen der definierten Akzeptanzkriterien.
5
Produktiver Rollout und Übergabe
Einrichtung von Monitoring für Latenz, Kosten und Eval-Verlauf. Versionierung von Prompts und Modellen, definierter Update-Prozess, vollständige Dokumentation. Strukturierte Übergabe an das interne Team und fachliche Begleitung in der Stabilisierungsphase über 30 bis 90 Tage.
Lieferformat
Pilot in 6 bis 10 Wochen. Produktivierung in 4 bis 8 Wochen.
Die Pilotphase dient der Validierung gegen definierte Akzeptanzkriterien. Bei bestandener Validierung folgt die Produktivierung mit Monitoring, Versionierung und Übergabe.
Erst die Strategie
Wirkung
Wirkung produktiver
Wirkung produktiver
KI-Anwendungen
Die Erfolgsmessung erfolgt entlang fachlicher Kennzahlen aus dem Anwendungsbereich des jeweiligen Use Case sowie entlang technischer Qualitätsmetriken aus der Eval-Suite.
Fachlich messbarer Wertbeitrag
Die Wirkung wird in Bearbeitungszeit, Trefferquote, Output je Mitarbeitendem oder weiteren fachlich definierten Größen gemessen. Akzeptanzkriterien werden vor Pilotbeginn schriftlich fixiert.
Akzeptanz im Fachbereich
Nachvollziehbarkeit der Antworten über sichtbare Quellen, definierter Umgang mit unsicherer Datenlage und ein dokumentierter Rückfallpfad in den manuellen Prozess sichern die Anschlussfähigkeit im Tagesbetrieb.
Tragfähige Plattform
Eval-Suite, Monitoring, Prompt- und Modellversionierung sowie die wiederverwendbaren Architekturkomponenten bilden die Grundlage für die geordnete Erweiterung um weitere Anwendungsfälle.
Leistungsumfang
Leistungsumfang und
Leistungsumfang und
Abgrenzung
Wir verantworten Architektur, Implementierung und produktive Überführung der KI-Anwendung. Themen außerhalb dieses Leistungsumfangs werden transparent über das Partnernetzwerk adressiert.
Im Leistungsumfang
- Spezifikation des Use Case mit messbaren Akzeptanzkriterien
- Pilotarchitektur einschließlich Retrieval- und Agent-Muster
- Anbindung an bestehende Datenquellen (Data Warehouse, APIs, Dateispeicher)
- Guardrails für Eingabevalidierung, Ausgabeprüfung und Halluzinationsschutz
- Aufbau und Betrieb einer Eval-Suite zur laufenden Qualitätssicherung
- Produktivumgebung mit Monitoring, Versionierung und Deployment-Prozess
- Strukturierte Übergabe an das interne Team mit fachlicher Begleitung
Nicht im Leistungsumfang
- Pre-Training und Fine-Tuning eigener Foundation Models
- Beschaffung und Betrieb von GPU-Infrastruktur
- Dauerhafter 24/7-Betrieb der KI-Plattform nach Übergabe
- Anwendungen ohne klar abgegrenzten fachlichen Nutzen
- Reine Strategiearbeit ohne Lieferanteil (siehe Leistungsfeld 01)
Für Foundation-Model-Forschung und GPU-Infrastruktur arbeiten wir mit spezialisierten Technologiepartnern zusammen.
Technologieauswahl
Souveränität als
Souveränität als
Auswahlkriterium
Modell- und Infrastrukturauswahl erfolgt anhand fachlicher Anforderung, Datenschutzprofil und Total Cost of Ownership. Europäische Modelle und Anbieter sowie offene Komponenten haben Vorrang. Internationale Plattformen werden ausschließlich in EU-Regionen mit dokumentierter Auftragsverarbeitung eingesetzt.
Mistral (EU)
Aleph Alpha (EU)
Llama (Self-Hosted)
OVHcloud (EU)
Scaleway (EU)
STACKIT (EU)
Qdrant
Weaviate
pgvector
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
Pydantic AI
Langfuse
Azure OpenAI (EU-Region)
AWS Bedrock (EU-Region)
Anwendungsmuster
Drei Anwendungsmuster
Drei Anwendungsmuster
für KI-Agenten
Die folgenden Muster bilden den Schwerpunkt unserer Mandate. Sie decken sowohl wissensbasierte Anwendungen als auch datennahe Analyse- und Prozessanwendungen ab.
Wissensbasierte Assistenz
Strukturierter Zugriff auf interne Dokumentation, technische Spezifikationen, Verträge und Wissensbestände. Anfragen in natürlicher Sprache werden mit referenzierten Quellen aus den angebundenen Systemen beantwortet.
Konversationale Datenanalyse
Auswertung strukturierter Daten über natürlichsprachliche Anfragen. Übersetzung in SQL, Plausibilitätsprüfung und Antwort mit tabellarischer und visueller Aufbereitung auf Basis der konsolidierten Datenbasis.
Prozessautomatisierung
Automatisierung definierter operativer Aufgaben wie Klassifikation eingehender Anfragen, Vorqualifizierung von Tickets oder Extraktion strukturierter Inhalte aus Dokumenten, mit definierter Einbindung qualifizierter Reviewer und vollständigem Audit-Log.
Häufige Fragen
Fragen aus der
Fragen aus der
Vorbereitungsphase
Spezifische Fragestellungen zum Leistungsfeld KI-Agenten und Umsetzung. Allgemeine Fragen zur Zusammenarbeit mit LYN Intelligence finden Sie auf der Startseite.
Wie wird mit Halluzinationen umgegangen?
Der Umgang erfolgt auf drei Ebenen. Erstens architektonisch durch Retrieval-Augmented Generation und durch ein explizites Verhalten bei unsicherer Datenlage. Zweitens durch nachvollziehbare Quellen in jeder Antwort. Drittens durch eine Eval-Suite, die Faktentreue und Konfabulationsneigung vor jeder Modell- oder Prompt-Änderung automatisiert prüft.
Wer verantwortet den Betrieb nach der Inbetriebnahme?
Die Verantwortung wird im Regelfall an das interne Team übergeben. Architektur, Eval-Setup, Monitoring und Deployment-Prozess werden vollständig dokumentiert und im Rahmen der Übergabe geschult. In der Stabilisierungsphase über 30 bis 90 Tage erfolgt eine fachliche Begleitung. Bei fehlender interner Kapazität erfolgt die Vermittlung an einen Implementierungspartner.
Wie ist Datenschutz und Datenresidenz geregelt?
Personenbezogene und unternehmenskritische Daten werden auf Basis eines Auftragsverarbeitungsvertrags in EU-Regionen verarbeitet. Bei besonders sensiblen Daten erfolgt der Einsatz europäischer Modelle und Anbieter oder eine Self-Hosted-Architektur auf europäischer Infrastruktur. Die getroffenen technischen und organisatorischen Maßnahmen werden dokumentiert.
Wie wird die Modellwahl getroffen?
Die Auswahl erfolgt anhand der fachlichen Anforderung, des Datenschutzprofils, der Latenz- und Kostenanforderungen sowie der bevorzugten Datenresidenz. Vergleichsläufe gegen das Eval-Set liefern die Entscheidungsgrundlage. Eine spätere Modellrotation bleibt durch die Abstraktionsschicht in der Architektur möglich.
Wie wird Qualität laufend gesichert?
Über die Eval-Suite erfolgen kontinuierliche automatisierte Tests gegen ein wachsendes Eval-Set. Monitoring erfasst Latenz, Kosten, Fehlerquoten und qualitative Indikatoren im laufenden Betrieb. Auffälligkeiten lösen einen definierten Review- und Eskalationsprozess aus.
Was sind realistische Voraussetzungen für einen Piloten?
Erforderlich sind ein fachlich klar formulierter Use Case mit messbaren Akzeptanzkriterien, ein verantwortlicher Fachbereich sowie eine hinreichende Datenlage. Bei unzureichender Datenbasis wird eine vorgelagerte Datenbasis-Phase empfohlen.
Leistungsfelder im Überblick
Strategie, Datenbasis und KI
Strategie, Datenbasis und KI
als zusammenhängende Phasen
Die drei Leistungsfelder bilden aufeinander aufbauende Phasen. KI-Anwendungen entfalten ihren Wert auf einer belastbaren Datenbasis und einer klar formulierten Strategie.
KI- und Datenstrategie
Priorisierung relevanter Use Cases, Bewertung der Datenlage, Aufbau einer belastbaren Roadmap und eines tragfähigen Business Case.
Leistung ansehen →Datenbasis und Business Intelligence
Konsolidierung der Datenquellen, Aufbau des Single Point of Truth und Modernisierung des Reportings als Grundlage für KI.
Leistung ansehen →KI-Agenten und Umsetzung
Fachbereichsnahe KI-Anwendungen auf Unternehmensdaten, von der Pilotierung über den Rollout bis in den produktiven Betrieb.
Aktuelle Seite
Use Case
besprechen
Im 60-minütigen Sondierungsgespräch erfolgt eine erste Einordnung des Use Case hinsichtlich Machbarkeit, Datenlage und wirtschaftlicher Tragfähigkeit eines Pilotvorhabens.