Die Grundlage, auf der jeder
KI-Anwendungsfall läuft
Die Grundlagenlücke
Die KI-Grundlage ist die Engineering-Arbeit, die KI unternehmensweit skalierbar macht. Den meisten Unternehmen fehlt genau dieser eine Schritt: isolierte Tools, verstreute Daten und Zugriffsregeln, die nie darauf ausgelegt waren, zusammenzuarbeiten, bedeuten, dass jeder neue Anwendungsfall bei null anfängt und dieselbe Arbeit wiederholt. Die Integration hinkt hinterher, Abonnements vermehren sich, und Budgets versickern in Lizenzen, die ungenutzt bleiben.
Was wir tatsächlich bauen
Scalefocus baut die Schicht, die jeden Anwendungsfall trägt: die Datengrundlage, die Knowledge-Schicht über Ihren Dokumenten und Datensätzen, die Agentenplattform, die Integrationsinfrastruktur, das Evaluierungs-Framework und das Governance-Gerüst. Ein zentraler Ort, um KI im Unternehmen zu betreiben, gesteuert und beobachtbar, bereit, den nächsten Anwendungsfall zu geringeren Kosten als den letzten zu tragen.
Die Komponenten der Enterprise-KI-Umsetzung
Enterprise-Knowledge- und RAG-Schicht
Eine gesteuerte Knowledge-Schicht über Ihren Dokumenten, Datensätzen und Systemen. Vector Store, Konnektoren zu Unternehmenssystemen wie SharePoint, Confluence, SAP und Salesforce, mit zugriffsbewusstem Retrieval, das Ihre bestehenden Berechtigungen respektiert.
Multi-Provider-Modellabstraktion
Eine Schnittstelle für OpenAI, Anthropic, Google, Mistral und selbst gehostete Open-Source-Modelle. Workloads werden nach Aufgabe, Kosten und Datensensibilität geroutet. Anbieter wechseln, ohne neu zu bauen, und neue Modelle hinzufügen, ohne neu zu integrieren.
Agentenplattform und Orchestrierung
Multi-Agent-Orchestrierung, richtlinienbasiertes Routing, Tool-Calling und ereignisgesteuerte Automatisierung, mit wiederverwendbaren Blueprints für die Copiloten und Workflows, die Sie am häufigsten bauen.
Evaluierungs-Framework und MLOps
Versionierung, Regressionstests, Prompt- und Pipeline-CI/CD sowie Modellvergleich in reproduzierbaren Umgebungen. Das Frame-work belegt, dass ein Anwendungsfall funktioniert, bevor er in die Produktion geht, und erkennt Regressionen, bevor Nutzer es tun.
Governance- und Compliance-Gerüst
Eine zentrale Prompt-Bibliothek, Sicherheitsfilter und Human-in-the-Loop-Kontrollpunkte, wo der Prozess es erfordert. EU-KI-Gesetz-Risikoklassifizierung, Durchsetzung von DSGVO und DORA sowie Audit-Nachweise, die während des Systembetriebs automatisch entstehen.
Enterprise-Integrationsschicht
Konnektoren zu SAP, Salesforce, ServiceNow, M365, Jira, Databricks und Snowflake, mit sicheren ein- und ausgehenden Aktionen. Die Grundlage reicht in die Systeme hinein, auf denen Ihr Unternehmen bereits läuft, und arbeitet innerhalb des Governance-Rahmens.
Kostenkontrolle & FinOps für KI
Jeder Modellaufruf wird von Tag eins an einem Team, einem Anwendungsfall und einem Ergebnis zugeordnet. Rund 80 % der Routinearbeit läuft auf kosteneffizienten, selbst gehosteten Modellen, während die kritischen 20 % an Frontier-APIs weitergeleitet werden.
Data Engineering für KI
Datenbankdesign und -entwicklung, Datenpipelines und ETL, Datenqualitäts-Engineering, ML-/KI-Data-Engineering. Die Datengrundlage, auf die KI angewiesen ist.
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Was dabei herauskommt
