Von Process Mining zu produktiven KI-Lösungen in wenigen Wochen mit br.AI.n

Java-basierte KI-Plattform auf Basis von Hunderten erfolgreich umgesetzter KI-Projekte mit unserer langjährigen Enterprise-Software-Expertise.

Mit br.AI.n in wenigen Wochen von der Idee zur produktionsreifen und vertrauenswürdigen KI-Lösung

Unternehmensgerechte KI-Lösungsentwicklung ohne Kompromisse bei Qualität, Stabilität oder Compliance.

Schluss mit KI-Projekten, die nie über den Proof of Concept hinauskommen: Unternehmen brauchen heute Lösungen, die schnell echten Nutzen bringen.

Gemeinsam mit br.AI.n liefern wir skalierbare, robuste und passgenaue KI-Lösungen, die direkt in den Produktivbetrieb gehen. Unsere Erfahrung aus zahlreichen erfolgreichen Projekten fließt in jede Umsetzung ein.

Dank Java-basiertem Baukasten und standardisierter Prozesssteuerung mit BPMN begleiten wir den gesamten Weg von der ersten Idee bis zum Live-Betrieb, egal ob in der Cloud oder On-Premises. Auf Wunsch kümmern wir uns auch um den laufenden Betrieb mit klaren SLAs und voller Kontrolle.

Abstraktes, digitalisiertes 3D-Objekt mit roten und grünen Linien auf dunklem Hintergrund.

Die br.AI.n-Plattform ist das Bindeglied zwischen Daten, KI-Modellen und Geschäftsprozessen. Sie ermöglicht es, komplexe Workflows mit einem klaren Standard (BPMN) zu modellieren, flexibel mit unterschiedlichsten Datenquellen und Tools zu verbinden und so produktionsreife KI-Anwendungen zu entwickeln. Ob Cloud, On-Premises oder in souveränen Infrastrukturen – br.AI.n bietet eine robuste, skalierbare Basis für den schnellen und sicheren Einsatz von Generativer KI und Agenten-Technologien im Unternehmen.

Kernvorteile:

  • Schneller Weg in die Produktion: von der Idee zum produktiven KI-Workflow in wenigen Wochen
  • Offen und flexibel: Anbindung an verschiedenste Datenquellen, Modelle und Tools
  • Enterprise-Grade: robuste, skalierbare Java-Basis für geschäftskritische Anwendungen
  • Regelkonform und sicher: Integration von Governance- und Compliance-Lösungen wie Validaitor
  • Cloud-agnostisch: flexibel einsetzbar On-Premises, in Hyperscalern oder souveränen Clouds

Fünf Schritte zum Business Value mit KI

Von komplexer Transformation bis zu schnellen Erfolgen mit br.AI.n.

KI-Projekte unterscheiden sich in ihrer Komplexität. In manchen Fällen erfordert der Weg nach vorn ein umfassendes Redesign der Daten- und Applikationslandschaft sowie eine Neugestaltung relevanter Geschäftsprozesse. Doch häufig lässt sich bereits in kurzer Zeit messbarer Mehrwert erzielen.

Mit der br.AI.n-Plattform können Engpassprozesse innerhalb von nur sechs Wochen automatisiert und der Return on Investment oft schon nach wenigen Monaten oder sogar Wochen erreicht werden. Der Weg dorthin umfasst in der Regel nur fünf klar definierte Schritte, die von einem agilen Team jeweils in rund einer Woche umgesetzt werden können.

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1. Process Mining mit Branchenkompetenz

Von der Analyse bis zum Zielprozess mit KI-Mehrwert.

Process Mining

Prozessmodellierung

BPMN

Seit über 25 Jahren begleiten wir geschäftskritische Projekte in Automotive, Finance, Retail, Public Sector, Industrie und weiteren Branchen. Gemeinsam mit den Fachbereichen identifizieren und modellieren wir Prozesse, die von KI profitieren können. Das Zielprozessmodell mit KI-Unterstützung wird anschließend in standardisierten BPMN-Diagrammen abgebildet und nahtlos in die br.AI.n-Workflows integriert.

2. Datenarchitektur und Integration

Fundament für jeden KI-gestützten Prozess.

Data Architecture

Data Integration

Governance

Compliance

Performance

Jeder KI-unterstützte Prozess ist datengetrieben. Eine durchdachte Datenarchitektur sowie robuste Datenintegration sind entscheidend für den Erfolg. Wir binden Datenquellen direkt in die br.AI.n-Workflows ein und sorgen für Konsistenz, Performance und Effizienz. Gleichzeitig stellen wir sicher, dass Data Governance und Compliance – inklusive DSGVO – jederzeit eingehalten werden.

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3. Modelle und Tools verbinden und konfigurieren

Die richtigen Bausteine für den KI-Workflow

LLMOps

MLOps

KI-Agenten

MCP

Generative KI-Anwendungen bestehen im Kern aus drei Elementen: einem definierten oder dynamisch selbstanpassenden Workflow, den eingesetzten KI-Modellen (LLMs, SLMs u. a.) sowie den Tools, die diese Modelle nutzen. Ob trainierte Spezialmodelle oder generische Komponenten – wir wählen die besten Kombinationen für die möglichen Anwendungsfälle und optimieren sie durch präzise Konfiguration, ggf. Training oder Finetuning. So entsteht ein belastbarer und effizienter Workflow auf der br.AI.n-Plattform.

br.AI.n im Einsatz: Antragsprüfung neu gedacht mit Low-Code und KI

Einblicke vom adesso Digital Day Event jetzt im Blogbeitrag entdecken.

Built with br.AI.n: Automatisierte Compliance-Prüfung

Wie KI die Compliance-Prüfung automatisiert und Prozesse effizienter macht – jetzt im Blogbeitrag entdecken.

4. Guardrails, Tests und AI-Governance hinzufügen

Sicherheit, Qualität und Compliance für produktive KI.

Guardrails

Automatisiertes Testing

Validaitor

EU AI Act

ISO 42001

Damit KI-Anwendungen produktionsreif sind, brauchen sie klare Leitplanken: Guardrails stellen sicher, dass Ergebnisse konsistent und sicher bleiben. Automatisierte Tests garantieren Qualität und Stabilität, mit besonderem Fokus auf KI-Szenarien. Ergänzt wird dies durch AI-Governance und Compliance-Maßnahmen, etwa nach EU AI Act, ISO 42001 und DSGVO. Hier setzen wir u.a. auf die Validaitor-Plattform und unsere Expertise, um zuverlässige und regelkonforme Implementierungen zu gewährleisten.

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5. UI, Deployment und Betrieb

Von der API bis zum produktiven Go-Live.

API-first

Cloud

On-Premises

DevOps

SLA

Abhängig vom Use Case und den Unternehmensrichtlinien wird ein individuelles Frontend oder UI entwickelt und integriert, da die br.AI.n-Workflows API-first sind. Anschließend erfolgt das Deployment der Anwendung für finale Tests und den produktiven Betrieb – wahlweise On-Premises oder in einer Cloud, einschließlich deutscher souveräner Clouds. Wir übernehmen die Umsetzung mit DevOps-Methoden und bieten auf Wunsch Managed Application Services mit klar definierten SLAs.

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Alexander Dolgopolskiy, Head of Data & AI

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