Startpunkt
Wiederkehrende Fragen trafen auf verteiltes Wissen in Dokumenten, Tickets und Erfahrungswissen.
Fallbeispiele
Fallbeispiele mit messbarem Nutzen.
Ausgangslage, technischer Hebel, messbarer Nutzen.
Drei Projektmuster aus Private AI, Automation und Infrastruktur. Jeder Fall zeigt, was verändert wurde, welcher Nutzen entstanden ist und was sich auf ähnliche Vorhaben übertragen lässt.
Private AI
Helpdesk-AI „Clarity“
Wiederkehrende Fragen werden beantwortet, bevor daraus erneut ein Ticket wird.
Ergebnis
65%
weniger First-Level-Anfragen
Wissen verstreut
RAG + Review
Support entlastet
Sensible Daten bleiben kontrollierbarSupport findet Antworten schnellerWiederholfragen sinken messbar
Hebel
Ein lokaler API-Wrapper verbindet RAG-Suche, interne Quellen, Logging und schrittweise Freigabeprozesse.
Nutzen
Die First-Level-Last sinkt, ohne sensible Wissensquellen unkontrolliert an externe Systeme zu geben.
Ableitbar für ähnliche Projekte
Private AI lohnt sich besonders dort, wo viele ähnliche Fragen mit sensiblen internen Daten beantwortet werden müssen.
Kundenstimme
„Clarity hat wiederkehrende Wissensfragen aus dem Ticketkanal geholt. Entscheidend war, dass Quellen, Freigaben und sensible Daten sichtbar kontrolliert bleiben.“
ITSchnips! IT & Service GmbH
Automation
Ticket-Triage mit Human-in-the-Loop
Tickets werden schneller klassifiziert. Fachleute behalten die Kontrolle über Korrekturen.
Ergebnis
80%
schnellere Ticket-Klassifizierung
Manuell lesen
Klassifizieren
Gezielt routen
Kürzere WartezeitKlare ZuständigkeitenKorrekturen fließen zurück
Startpunkt
Tickets mussten gelesen, bewertet und manuell klassifiziert werden. Korrekturen blieben oft bei einzelnen Personen hängen.
Hebel
Die Klassifizierung arbeitet mit Feedback-Zyklus: Fachleute korrigieren Sonderfälle, das System verbessert den Ablauf nachvollziehbar.
Nutzen
Tickets werden schneller zugewiesen, Zuständigkeiten werden klarer und die Automatisierung bleibt auditierbar.
Ableitbar für ähnliche Projekte
Automation wird belastbar, wenn sie Entscheidungen vorbereitet und Fachleute kontrolliert nachsteuern können.
Kundenstimme
„Die automatische Klassifizierung spart Zeit, ohne Verantwortung abzugeben. Unser Team korrigiert Sonderfälle, und diese Rückmeldungen verbessern den Ablauf messbar.“
SOSupport Operations
Infrastruktur
Cloud-Kosten drastisch gesenkt
Eine gewachsene AWS-Landschaft wurde durch eine schlankere Hosting-Architektur ersetzt.
Ergebnis
4auf3
von hohen vierstelligen auf mittlere dreistellige Monatskosten
AWS-Komplexität
Container + GitOps
Planbare Kosten
Kosten stark reduziertPerformance verbessertVendor-Lock-in verringert
Startpunkt
Saisonale Portale liefen auf einer historisch gewachsenen Infrastruktur mit hohen monatlichen Kosten.
Hebel
Containerisierung, Hetzner-Hosting, offene Standards und selbst gehostetes GitLab schaffen einen GitOps-Betrieb.
Nutzen
Die monatlichen Kosten sinken deutlich, die Architektur wird übersichtlicher und der Betrieb planbarer.
Ableitbar für ähnliche Projekte
Nicht jede Plattform braucht Hyperscaler-Komplexität. Stabile Lastprofile profitieren oft von schlanker Infrastruktur.
Portale der Schneemenschen GmbH
Kundenstimme
„Der Wechsel zu Hetzner hat sich direkt bemerkbar gemacht: Unsere Portale laufen performanter und die monatlichen Kosten sind deutlich niedriger.“
Martin Iwanski, Geschäftsführer - Schneemenschen GmbH
Strategie-Muster aus den Projekten
Wie die richtige Architekturentscheidung entsteht.
Die folgenden Muster zeigen, wann lokale Lösungen, hybride Architekturen oder Hyperscaler sinnvoll sind. Entscheidend sind Datenklasse, Lastprofil, Kosten, Governance und Betriebsaufwand.
AI-Strategie
Local AI, EU-Modelle oder Hyperscaler?
In realen Projekten ist selten ein einzelner Ansatz für alles richtig. Der Korridor hilft, Datenhoheit, Kosten und Modellqualität sauber zu sortieren.
Local AIHybridHyperscaler
Routine + DatenhoheitMischbetriebKomplex + starke Modelle
Local AI
Passt bei
FAQ, Klassifizierung, interne Wissenssuche und wiederkehrende Assistenz.
Nutzen
Sehr effizient bei Routineaufgaben und sensiblen Daten.
Passt zum Clarity-Muster.
Hybrid
Passt bei
Lokale Workflows plus externe Modelle für schwierige Einzelfälle.
Nutzen
Balanciert Datenkontrolle, Kosten und Ergebnisqualität.
Oft ein guter Startpunkt.
EU-Modelle / Hyperscaler
Passt bei
Komplexe Analysen, anspruchsvolle Generierung oder regulatorischer EU-Fokus.
Nutzen
Stärkere Modellleistung oder bessere Compliance-Position.
Nur mit klarer Governance.
Infrastruktur-Strategie
Hosting, Hybrid oder Hyperscaler?
Der Cloud-Kosten-Fall zeigt: Zielarchitektur muss zu Lastprofil, Compliance und Budget passen, nicht zur größten Plattform.
HostingHybridHyperscaler
PlanbarGezielt kombiniertElastisch
Hosting / Partner
Passt bei
Stabile Lastprofile, klare Budgets, EU-/Deutschland-Fokus.
Nutzen
Planbare Kosten und weniger Plattformkomplexität.
Passt zum KMU-Muster
Hybrid
Passt bei
Sensible Daten lokal, Peaks oder Spezialdienste extern.
Nutzen
Bessere Risiko- und Kostensteuerung.
Braucht klare Architekturarbeit
Hyperscaler
Passt bei
Stark schwankende Last, Managed Services oder globale Anforderungen.
Nutzen
Sehr flexibel, aber Governance und Kostenkontrolle werden wichtiger.
Mehrwert überwiegt die Komplexität
Nächster Schritt
Daten, Prozesse und Betrieb gemeinsam betrachten.
Private AI, Automation und Infrastruktur bringen den größten Nutzen, wenn sie nicht als Einzelbaustellen, sondern als zusammenhängender Arbeitsfluss geplant werden.