Viele Unternehmen testen KI auf Systemen, die dafür nie gebaut wurden. Die Piloten laufen, die Skalierung scheitert. An Rechenleistung, an Schnittstellen, an Kosten. Mit unserem Partner Google Cloud bauen wir die Infrastruktur, auf der KI und deine Systemlandschaft zusammen wachsen können. Wir wissen, dass das funktioniert. Unsere eigenen Systeme laufen darauf, genauso wie die Systemlandschaften mehrerer unserer Kunden.
Der Prototyp lief auf dem Laptop, die Produktion braucht Skalierung, Monitoring und Governance. Mit Vertex AI wird aus dem Experiment ein Service: Modelle, Agenten und Pipelines auf einer Plattform, die der Betrieb aushält.
ERP hier, Shop dort, dazwischen Excel und Nachtjobs. Wir entflechten das mit APIs und Services auf Cloud Run: kleine, wartbare Bausteine statt einem weiteren Monolithen daneben.
Ohne Datenfundament bleibt jede KI blind. BigQuery führt die Quellen zusammen und macht sie abfragbar, für Reports genauso wie für Modelle. Das ist dieselbe Lektion wie bei PIM und MDM, nur eine Ebene tiefer.
Berechtigte Frage. Deutsche Regionen, EU-Datengrenzen mit Data Boundary und auf Wunsch souveräne Betriebsmodelle bis Air-Gapped. Wir planen die Architektur so, dass Compliance eine Eigenschaft ist, kein Nachtrag.
Erst rechnen, dann migrieren. Drei Fragen, die den Business Case für die Cloud ehrlich machen.
Eigene Server kosten rund um die Uhr, auch nachts und am Wochenende. Serverless dreht das um: du zahlst, wenn etwas läuft. Für schwankende Lasten und KI-Workloads ist das oft der halbe Business Case.
Weniger, als du denkst, wenn man es richtig baut. Container, offene Standards und saubere Schnittstellen halten dich beweglich. Wir sagen dir ehrlich, wo Lock-in real ist und wo er nur als Argument dient.
Nein. Wir starten mit einem Workload, der wehtut: ein Datenproblem, ein KI-Use-Case, ein System am Limit. Danach entscheidest du auf Basis von Ergebnissen, nicht von Folien.
Google Cloud Platform20 Milliarden Dollar Umsatz in einem einzigen Quartal, 63 Prozent Wachstum zum Vorjahr: Google Cloud wächst schneller als jeder andere große Cloud-Anbieter, und der Treiber ist eindeutig die Nachfrage nach KI. Hinter den Zahlen steht eine Strategie, die kein anderer Anbieter kopieren kann, denn Google kontrolliert vom Chip über das Modell bis zur Plattform jede Ebene selbst. Was hinter dem Boom steckt, wie die Agenten-Ära aussieht und welche Schlüsse ein mittelständisches Unternehmen daraus ziehen sollte.
Mehr erfahren →~ 8 min
Google Cloud PlatformJede Abteilung hat ihre Daten, aber niemand hat das Gesamtbild. Der Vertrieb schaut ins CRM, die Logistik ins ERP, das Marketing in fünf Tools, und für jede übergreifende Frage baut jemand tagelang eine Excel-Tabelle. Laut Gartner verfügen nur 12 Prozent der Unternehmen über Daten in ausreichender Qualität für KI-Anwendungen. BigQuery auf Google Cloud setzt genau an dieser Stelle an: ein zentrales, wartungsfreies Datenfundament, das Reports in Sekunden beantwortet und KI-Modelle mit denselben Daten versorgt.
Mehr erfahren →~ 7 min
Google Cloud PlatformKlassische Infrastruktur wird für den Spitzentag dimensioniert und kostet dann jeden Tag so viel wie am Spitzentag. Serverless dreht dieses Modell um: bezahlt wird, was läuft, und was nicht läuft, kostet nichts. Cloud Run auf Google Cloud macht dieses Prinzip für normale Anwendungen nutzbar, ohne dass Teams ihre Arbeitsweise neu erfinden müssen. Wie das Kostenmodell funktioniert, wo seine Grenzen liegen und warum wir aus eigener Erfahrung darüber schreiben.
Mehr erfahren →~ 8 minDein Problem: Maschinendaten gibt es, aber niemand kann sie nutzen. Der Hebel: Datenplattform plus KI für Wartungsprognosen und Qualität, auf Infrastruktur, die mit der Sensorik skaliert.
Dein Problem: Peaks legen Systeme lahm, Datenanalysen dauern Tage. Der Hebel: Autoscaling für Lastspitzen und BigQuery für Entscheidungen in Minuten statt Tagen.
Dein Problem: Cloud ja, aber Compliance zuerst. Der Hebel: EU-Datengrenzen, deutsche Standorte und souveräne Betriebsmodelle, gemeinsam mit Partnern wie T-Systems.
KI-Agenten, die selbstständig Aufgaben übernehmen, brauchen mehr als ein Modell: saubere Daten, klare Schnittstellen, belastbaren Betrieb. Genau das bauen wir. Erst das Fundament, dann die Use Cases, dann die Skalierung.
In 30 Minuten schauen wir auf deine Systemlandschaft: Wo klemmt es, was kostet es, was wäre der erste Workload in der Cloud? Danach hast du eine ehrliche Einschätzung statt einer Folienschlacht.