KI-Entwicklung & Integration für Enterprise-Systeme
Opsio baut KI-Anwendungen, die in Produktion halten. Wir entwickeln generative KI- und LLM-Anwendungen, RAG-Systeme, KI-Agenten und ML-Modelle, betreiben Fine-Tuning und MLOps und integrieren alles sauber in Ihre bestehenden ERP- und CRM-Systeme. Deployment erfolgt auf Amazon Bedrock, Azure OpenAI oder Google Vertex AI – mit Datenresidenz in der EU und Compliance von Anfang an.
Über 100 Organisationen in 6 Ländern vertrauen uns
Multi-Cloud
Deployment auf Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
50+
Ingenieure für KI-, Data- und Cloud-Engineering
ISO 27001
zertifiziertes Delivery-Center in Bangalore
99,9 %
Verfügbarkeits-SLA für produktive KI-Workloads
Leistungsumfang
Unser KI-Engineering deckt den vollständigen Weg vom Modell bis zum integrierten Produktivsystem ab. Wir arbeiten mit echten, bewährten Werkzeugen – Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI, LangChain, MLflow, Kubernetes – und nicht mit Experimentier-Stacks ohne Betriebsperspektive. Jede Anwendung wird so gebaut, dass sie sich überwachen, skalieren und auditieren lässt. Sicherheit und Datenresidenz sind keine nachträglichen Zusätze, sondern Teil der Architektur. Die folgenden sechs Kompetenzfelder bilden den Kern unserer KI-Entwicklung und KI-Integration – einzeln oder als End-to-End-Lieferung, von der ersten Datenpipeline bis zum produktiven Deployment in Ihrer Cloud-Umgebung.
Generative KI & LLM-Anwendungen
Wir entwickeln produktive LLM-Anwendungen für Textgenerierung, Zusammenfassung, Klassifikation und Dialog – mit Prompt-Engineering, Guardrails gegen Halluzinationen und Kostenkontrolle über Token-Budgets, deployt auf Bedrock, Azure OpenAI oder Vertex AI.
RAG-Systeme
Retrieval-Augmented-Generation verbindet LLMs mit Ihren internen Wissensquellen. Wir bauen Embedding-Pipelines, Vektordatenbanken und Zugriffslogik, sodass Antworten auf Ihren Daten beruhen und mit Quellenangaben nachvollziehbar bleiben.
KI-Agenten & agentische KI
Wir entwickeln KI-Agenten mit Tool-Use und mehrstufiger Aufgabenplanung, etwa über LangChain, mit klaren Leitplanken und menschlicher Aufsicht. So automatisieren Sie komplexe Prozesse kontrolliert statt unkontrolliert.
Machine Learning & Fine-Tuning
Für strukturierte Daten bauen wir ML-Modelle und betreiben Fine-Tuning von Foundation Models auf Ihren Datensätzen. So erhalten Sie Modelle, die Ihre Domäne, Terminologie und Anforderungen präzise abbilden.
MLOps & Deployment
Wir etablieren MLOps-Pipelines mit MLflow und Kubernetes für versioniertes, reproduzierbares Training und Deployment. Modelle gehen automatisiert, überwacht und rollback-fähig in Produktion – nicht als Einzelfall, sondern als Prozess.
Integration in ERP & CRM
Wir binden KI über robuste Datenpipelines in bestehende ERP- und CRM-Systeme ein. Saubere Schnittstellen, Datensynchronisation und Zugriffsrechte sorgen dafür, dass KI im Geschäftsprozess ankommt, nicht im Silo bleibt.
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Opsios Fokus auf Sicherheit beim Architektur-Setup ist für uns entscheidend. Durch die Kombination aus Innovation, Agilität und einem stabilen Managed-Cloud-Service gaben sie uns das Fundament, das wir brauchten, um unser Geschäft weiterzuentwickeln. Wir sind dankbar für unseren IT-Partner Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
Von der Idee zur produktiven KI – sauber integriert in Ihre Systemlandschaft from-violet-600 to-fuchsia-500
Der Sprung vom Prototyp in den produktiven Betrieb ist die eigentliche Hürde der KI-Entwicklung. Opsio überbrückt sie. Wir bauen generative KI- und LLM-Anwendungen, die nicht nur im Demo-Modus beeindrucken, sondern unter Last, mit echten Daten und unter regulatorischen Anforderungen zuverlässig funktionieren. Unser Engineering-Team kennt die Fallstricke von Halluzinationen, Latenz, Token-Kosten und Datenschutz – und löst sie, bevor sie zu Produktionsproblemen werden. RAG-Systeme sind unser Brot-und-Butter-Geschäft. Wir verbinden LLMs über Retrieval-Augmented-Generation mit Ihren internen Wissensquellen, sodass Antworten auf Ihren eigenen Dokumenten, Verträgen und Daten beruhen – nicht auf dem Allgemeinwissen eines Foundation Models. Dabei achten wir auf saubere Embeddings, Vektordatenbanken, Zugriffsrechte und Quellenangaben, damit Ihre KI nachvollziehbar und auditierbar bleibt.
Agentische KI geht einen Schritt weiter: KI-Agenten, die Werkzeuge nutzen, mehrstufige Aufgaben planen und in Ihre Geschäftsprozesse eingreifen. Wir entwickeln solche Agenten mit klaren Leitplanken, menschlicher Aufsicht und sauberem Tool-Use – etwa mit LangChain als Orchestrierungsschicht – und integrieren sie kontrolliert in Ihre Abläufe, statt unkontrollierte Automatisierung zu riskieren.
Klassisches Machine Learning bleibt relevant. Für strukturierte Daten bauen wir ML-Modelle, betreiben Fine-Tuning von Foundation Models auf Ihren Daten und etablieren MLOps-Pipelines mit MLflow, Kubernetes und automatisiertem Deployment. So entsteht eine reproduzierbare, versionierte und überwachbare KI-Produktionsstrecke statt einzelner Notebooks ohne Pfad in den Betrieb.
Integration ist der Punkt, an dem KI-Projekte ihren Wert beweisen. Wir binden Modelle und Agenten über robuste Datenpipelines in Ihre ERP- und CRM-Systeme ein und deployen auf Amazon Bedrock, Azure OpenAI oder Google Vertex AI – je nach Ihren Anforderungen an Datenresidenz, Kosten und Modellqualität. Für DACH-Kunden bedeutet das EU-Datenhaltung in Frankfurt oder Germany West Central und Compliance mit DSGVO, NIS2 und EU AI Act.
Opsio im Vergleich
| Kriterium | Opsio KI-Engineering | Reine Dev-Agentur | Plattform-Anbieter |
|---|---|---|---|
| Multi-Cloud-Deployment | Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI | oft auf eine Cloud beschränkt | nur eigene Plattform |
| ERP/CRM-Integration | robuste Datenpipelines | variiert | selten Fokus |
| MLOps & Betrieb | MLflow, Kubernetes, 24/7 | meist ohne Betrieb | Plattform, kein Betrieb |
| EU-Datenresidenz | Frankfurt & Germany West Central | abhängig | regionsabhängig |
| Compliance EU AI Act | von Anfang an verankert | variiert | Eigenverantwortung |
| Qualität & Guardrails | RAG, Guardrails, Evaluation | variiert | Basis-Tools |
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Das bekommen Sie
Preisgestaltung & Investitionsstufen
Transparente Preise. Keine versteckten Gebühren. Angebote basierend auf Umfang.
KI-Proof-of-Concept
20.000 – 40.000 EUR
Lauffähiger PoC eines KI-Use-Cases mit klarem Produktionspfad; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Produktive KI-Anwendung
60.000 – 150.000 EUR
End-to-End-Entwicklung und Integration inkl. MLOps; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Enterprise-KI-Plattform
ab 180.000 EUR
Mehrere Use-Cases, komplexe Integration und Governance; illustrativ, variiert je nach Umfang.
Transparente Preise. Keine versteckten Gebühren. Angebote basierend auf Umfang.
Fragen zur Preisgestaltung? Lassen Sie uns Ihre spezifischen Anforderungen besprechen.
Warum Opsio für Cloud-Services wählen?
Opsio verbindet KI-Engineering mit tiefer Cloud-Kompetenz auf allen drei großen Plattformen. Als AWS Advanced Tier Services Partner mit AWS Migration & Modernization Competency, Microsoft Partner und Google Cloud Partner deployen wir KI dort, wo sie für Sie am besten passt – nach Datenresidenz, Kosten und Modellqualität, nicht nach Partnervergütung. Über 50 Ingenieure bauen produktive KI-Systeme, unser ISO-27001-zertifiziertes Delivery-Center in Bangalore sichert die Qualität, und unser 24/7-NOC sorgt mit 99,9 % Verfügbarkeits-SLA dafür, dass Ihre KI auch nach dem Go-Live zuverlässig läuft.
Produktionsreife statt Prototyp
Wir bauen KI, die unter Last, mit echten Daten und unter Compliance-Anforderungen zuverlässig funktioniert – nicht nur im Demo-Modus.
Multi-Cloud-Deployment
Bedrock, Azure OpenAI oder Vertex AI – wir deployen auf der Plattform, die zu Ihren Anforderungen an Residenz und Kosten passt.
Saubere Integration
Robuste Datenpipelines binden KI in Ihre ERP- und CRM-Systeme ein, damit Modelle im Geschäftsprozess Wirkung entfalten.
MLOps von Anfang an
Versionierung, Monitoring und automatisiertes Deployment mit MLflow und Kubernetes sichern reproduzierbaren, betreibbaren Betrieb.
EU-Datenresidenz
Datenhaltung in Frankfurt oder Germany West Central, konform mit DSGVO, NIS2 und EU AI Act für regulierte Branchen.
Betrieb inklusive
Mit 24/7-NOC und 99,9 % SLA betreiben wir Ihre KI nach dem Go-Live weiter – Entwicklung und Betrieb aus einer Hand.
Noch unsicher? Starten Sie mit einem Pilotprojekt.
Beginnen Sie mit einer fokussierten zweiwöchigen Bewertung. Sehen Sie echte Ergebnisse, bevor Sie sich festlegen. Bei Fortführung wird die Pilotgebühr angerechnet.
Unser 4-Phasen-Lieferprozess
Unser Entwicklungsprozess führt strukturiert vom Konzept zum produktiven, integrierten KI-System. Wir arbeiten iterativ und liefern früh funktionsfähige Inkremente, damit Sie Fortschritt sehen und steuern können. Sicherheit, Datenresidenz und Integration sind in jeder Phase mitgedacht, nicht nachgelagert. Nach jeder Phase haben Sie ein konkretes, überprüfbares Ergebnis in der Hand.
Architektur & Datenanbindung
Wir definieren die KI-Architektur, wählen Plattform und Modelle und bauen die ersten Datenpipelines zu ERP/CRM. Zeitrahmen: Woche 1-3.
Entwicklung & Fine-Tuning
Aufbau der LLM-Anwendung, des RAG-Systems oder der KI-Agenten, inklusive Fine-Tuning und Guardrails. Zeitrahmen: Woche 3-8.
Integration & Testing
Vollständige Integration in Ihre Systeme, Last- und Qualitätstests sowie Sicherheits- und Compliance-Prüfung. Zeitrahmen: Woche 8-11.
Deployment & MLOps-Übergabe
Produktives Deployment auf Bedrock, Azure OpenAI oder Vertex AI mit MLOps-Pipeline und Monitoring. Zeitrahmen: Woche 11-12.
Zusammenfassung
- Generative KI & LLM-Anwendungen
- RAG-Systeme
- KI-Agenten & agentische KI
- Machine Learning & Fine-Tuning
- MLOps & Deployment
Von Opsio bediente Branchen
Opsio entwickelt KI-Anwendungen für Branchen, in denen Integration, Datenschutz und Zuverlässigkeit entscheidend sind. Wir kennen die Systemlandschaften und regulatorischen Rahmen dieser Sektoren und bauen KI, die sich nahtlos einfügt und auditierbar bleibt. Die folgenden vier Branchen bilden unseren Schwerpunkt im DACH-Raum.
Banken & Finanzen
RAG-Systeme für Compliance-Recherche, KI-Agenten für Kundenservice und ML-Modelle für Betrugserkennung – integriert in Kernbankensysteme, BaFin-konform und mit EU-Datenresidenz.
Öffentlicher Sektor
LLM-Anwendungen für Bürgerservices und Aktenrecherche, eng an EU AI Act und BSI-Vorgaben ausgerichtet, mit Datensouveränität und menschlicher Aufsicht in jedem Agenten-Workflow.
Industrie & Fertigung (Mittelstand)
ML-Modelle für Predictive Maintenance und Qualitätssicherung sowie RAG-gestütztes Wissensmanagement, integriert in ERP- und MES-Systeme des Mittelstands.
Handel
Generative KI für Produktbeschreibungen und Service, Empfehlungsmodelle und Nachfrageprognosen, integriert in CRM und Shop-Systeme, DSGVO-konform bei der Verarbeitung von Kundendaten.
KI-Entwicklung & Integration für Enterprise-Systeme — Häufig gestellte Fragen
Was unterscheidet KI-Entwicklung bei Opsio von einem Prototyp-Dienstleister?
Viele Anbieter liefern beeindruckende Prototypen, die in Produktion scheitern. Opsio baut von Anfang an für den Betrieb. Das bedeutet Guardrails gegen Halluzinationen, Kostenkontrolle über Token-Budgets, robuste Integration in ERP- und CRM-Systeme, EU-Datenresidenz und MLOps-Pipelines mit Versionierung und Monitoring. Wir testen unter realer Last und mit echten Daten, prüfen Sicherheit und Compliance und übergeben ein System, das sich überwachen, skalieren und auditieren lässt. Da wir die KI anschließend mit 24/7-NOC und 99,9 % Verfügbarkeits-SLA auch betreiben können, denken wir Betreibbarkeit von der ersten Architekturentscheidung an mit – nicht erst, wenn der Prototyp fertig ist.
Auf welcher Cloud-Plattform deployt Opsio KI-Anwendungen?
Opsio deployt KI-Anwendungen auf Amazon Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI. Als Partner aller drei Hyperscaler wählen wir die Plattform nach Ihren Anforderungen aus: Datenresidenz, Kosten pro Token, verfügbare Foundation Models und Integration in Ihre bestehende Cloud-Landschaft. Für DACH-Kunden mit strengen Datenschutzanforderungen empfehlen wir häufig EU-Regionen wie AWS Frankfurt eu-central-1 oder Azure Germany West Central. Wir können auch hybride oder Multi-Cloud-Architekturen umsetzen, etwa wenn unterschiedliche Workloads unterschiedliche Modelle benötigen. Die Plattformwahl begründen wir transparent, sodass sie auch einer Prüfung durch Datenschutz oder Aufsichtsbehörden standhält.
Was ist ein RAG-System und wann lohnt es sich?
RAG steht für Retrieval-Augmented-Generation und verbindet ein LLM mit Ihren eigenen Wissensquellen. Statt sich auf das Allgemeinwissen eines Foundation Models zu verlassen, ruft das System bei jeder Anfrage relevante Dokumente, Verträge oder Daten aus Ihrer Wissensbasis ab und generiert die Antwort darauf. Das lohnt sich immer dann, wenn Antworten auf internem, aktuellem oder vertraulichem Wissen beruhen müssen – etwa in Compliance-Recherche, Kundenservice oder technischem Support. RAG reduziert Halluzinationen, liefert Quellenangaben und hält die KI auditierbar. Wir bauen die Embedding-Pipelines, Vektordatenbanken und Zugriffslogik so, dass Berechtigungen respektiert und sensible Daten in der EU gehalten werden.
Wie integriert Opsio KI in bestehende ERP- und CRM-Systeme?
Wir binden KI über robuste, gut dokumentierte Datenpipelines und Schnittstellen in Ihre bestehenden Systeme ein. Zunächst analysieren wir Ihre Systemlandschaft – etwa SAP, Microsoft Dynamics oder Salesforce – und definieren, an welchen Punkten KI Wert schafft und wie Daten sicher fließen. Anschließend bauen wir die Integration mit Augenmerk auf Datensynchronisation, Zugriffsrechte, Fehlerbehandlung und Latenz. Das Ergebnis ist eine KI, die im Geschäftsprozess ankommt, statt in einem isolierten Silo zu verharren. Wir achten dabei auf saubere Trennung von Verantwortlichkeiten, sodass die Integration wartbar bleibt und spätere Modell- oder Plattformwechsel nicht das gesamte System gefährden.
Was bedeutet MLOps und warum ist es wichtig?
MLOps überträgt die Prinzipien von DevOps auf Machine Learning und KI. Es sorgt dafür, dass Training, Versionierung, Deployment und Monitoring von Modellen reproduzierbar und automatisiert ablaufen – nicht als manuelle Einzelaktion in einem Notebook. Wir etablieren MLOps-Pipelines mit MLflow für Experiment-Tracking und Modellregistrierung sowie Kubernetes für skalierbares Deployment. So lassen sich Modelle versioniert ausrollen, bei Problemen zurückrollen und kontinuierlich überwachen. Ohne MLOps wird KI in Produktion schnell zur Blackbox, deren Verhalten niemand mehr nachvollziehen kann. Mit MLOps bleibt Ihre KI betreibbar, prüfbar und weiterentwickelbar – eine Voraussetzung für nachhaltigen Wert und für Compliance mit dem EU AI Act.
Wie geht Opsio mit Halluzinationen und Qualität um?
Halluzinationen sind ein zentrales Risiko generativer KI, und wir begegnen ihnen auf mehreren Ebenen. Erstens setzen wir RAG ein, damit Antworten auf belegbaren Quellen statt auf dem Allgemeinwissen des Modells beruhen. Zweitens implementieren wir Guardrails, die Ausgaben gegen Regeln und erlaubte Wertebereiche prüfen. Drittens etablieren wir Evaluationsstrecken, die Antwortqualität mit Testdatensätzen und – wo sinnvoll – LLM-basierter Bewertung messen. Wo Aufgaben kritisch sind, bauen wir menschliche Aufsicht in den Workflow ein. Im Betrieb überwachen wir Qualität kontinuierlich und erkennen Modelldrift früh. So bleibt die KI nicht nur beim Go-Live, sondern dauerhaft auf einem definierten Qualitätsniveau.
Wie lange dauert ein KI-Entwicklungsprojekt?
Ein typisches Projekt von der Architektur bis zum produktiven, integrierten System dauert etwa zwölf Wochen. In den ersten drei Wochen definieren wir Architektur, Plattform und Modelle und bauen erste Datenpipelines. Die Wochen drei bis acht widmen wir der eigentlichen Entwicklung – LLM-Anwendung, RAG-System oder KI-Agenten – inklusive Fine-Tuning und Guardrails. In den Wochen acht bis elf integrieren wir vollständig, testen unter Last und prüfen Sicherheit und Compliance. Die letzten Wochen gehen in Deployment und MLOps-Übergabe. Umfang und Komplexität – etwa die Zahl der zu integrierenden Systeme oder regulatorische Anforderungen – beeinflussen den Zeitrahmen. Wir definieren ihn vorab gemeinsam, damit Sie Planungssicherheit haben.
Welche Werkzeuge und Technologien setzt Opsio ein?
Wir arbeiten ausschließlich mit bewährten, produktionstauglichen Werkzeugen. Für das Deployment von Foundation Models nutzen wir Amazon Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI. KI-Agenten und Orchestrierung bauen wir unter anderem mit LangChain. Für MLOps setzen wir MLflow zum Experiment-Tracking und zur Modellregistrierung sowie Kubernetes für skalierbares, container-basiertes Deployment ein. Datenpipelines und Integrationen entwickeln wir mit robusten, wartbaren Architekturen. Welche konkreten Bausteine zum Einsatz kommen, hängt von Ihren Anforderungen, Ihrer bestehenden Landschaft und Ihren Datenresidenz-Vorgaben ab. Wir vermeiden experimentelle Nischen-Tools ohne Betriebsperspektive und setzen auf Technologien, die wir auch langfristig sicher betreiben können.
Was kostet die Entwicklung einer KI-Lösung?
Die Kosten hängen von Umfang, Integrationen, Datenqualität und Sicherheitsanforderungen ab. Opsio startet meist mit einem Proof of Concept zum Festpreis, um den Wert schnell zu validieren. Anschließend erfolgt der vollständige Aufbau als Festumfang-Projekt oder über ein dediziertes KI-Team mit monatlicher Abrechnung, je nachdem, wie viel Sie ausliefern und weiterentwickeln möchten. Wesentliche Kostentreiber sind Integrationen, Datenqualität, Compliance und der laufende Modellbetrieb. Den genauen Preis in EUR nennen wir per Angebot, sobald wir Ihre Lösung gemeinsam abgegrenzt haben.
Noch Fragen? Unser Team hilft Ihnen gerne weiter.
Bereit, KI in Produktion zu bringen?
Wir bauen und integrieren KI-Anwendungen, die unter Last und unter Compliance-Anforderungen halten – deployt in der EU auf Bedrock, Azure OpenAI oder Vertex AI.
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