Bereit, Ihre KI-Projekte von Prototyp zu produktionsreifem System zu bringen?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Das Problem: Prototypen bleiben oft liegen
Viele Teams erreichen erste Erfolge mit Proof-of-Concepts — doch der Weg zur produktionsreifen Lösung ist mit Integrationsproblemen, Kostenüberschreitung und Sicherheitsfragen gepflastert. Ohne systemische Engineering-Disziplin bleiben KI-Initiativen experimentell statt geschäftsrelevant.
Warum wir die Expertise haben
Wir kombinieren strategische Klarheit mit tiefem Engineering-Know-how: Unsere Teams bestehen aus Produkt-Ingenieuren, MLOps-Spezialisten und Domain-Architekten, die gemeinsam in der Organisation arbeiten. Das Ergebnis ist keine abstrakte Roadmap, sondern funktionierender Code, API-Designs und skalierbare Infrastruktur, die echten Betrieb ermöglicht.
Unsere Arbeitsweise basiert auf dem Co-Preneur-Prinzip — wir übernehmen unternehmerische Verantwortung, arbeiten in Ihrer P&L und treiben Ergebnisse voran. Geschwindigkeit und technische Tiefe sind keine Gegensätze: Wir liefern Proofs, die sich in Produktionspipelines überführen lassen, mit Fokus auf Sicherheit, Compliance und Wartbarkeit.
Unsere Referenzen
Bei Mercedes Benz haben wir einen NLP-basierten Recruiting-Chatbot gebaut, der 24/7 Kandidatenkommunikation und automatisierte Vorqualifizierung übernimmt — ein typisches Beispiel dafür, wie wir Conversational AI in unternehmensweiten Prozessen verankern. Für STIHL realisierten wir mehrere KI-Projekte (u. a. Sägentraining und ProTools), die von Forschung bis Produkt-Market-Fit geführt wurden und zeigten, wie KI-Produkte in industriellen Workflows funktionieren.
Im Technologie- und Produktbereich begleiteten wir BOSCH beim Go-to-Market einer neuen Display-Technologie bis zur Gründung eines Spin-offs und unterstützten AMERIA beim Aufbau berührungsloser Steuerungslösungen. Für Internetstores gestalteten wir Venture-Building-Prozesse (MEETSE) und Plattformmechaniken (ReCamp), die Produkt- und Daten-Engineering verbinden.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil Unternehmen nicht bloß reagieren, sondern vorausbauen müssen. Wir helfen Organisationen, disruption von innen zu führen: Wir entwickeln, deployen und betreiben KI-Systeme, die operative Abläufe ersetzen und verbessern. Unser Anspruch ist klar: Wir bauen nicht das bestehende System schneller — wir bauen das bessere System.
Unsere Vier-Säulen-Perspektive — AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance und Enablement — sorgt dafür, dass Technik, Governance und organisatorische Adoption von Anfang an zusammenspielen. So entstehen Lösungen, die langfristig operieren und echten Geschäftswert liefern.
Wollen Sie prüfen, ob Ihr Use-Case production-ready ist?
Starten Sie mit einem schnellen technischen Proof: wir validieren Machbarkeit, bauen einen funktionalen Prototypen und liefern eine umsetzbare Produktionsroadmap. Vereinbaren Sie ein kurzes Scoping-Meeting.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
Unser Prozess: Von der Idee zum produktiven KI-System
KI-Engineering ist kein Einmalprojekt, sondern ein strukturierter Weg, der Produktdenken, Software-Engineering und Operational Excellence vereint. Unser Ansatz stellt sicher, dass jede Entscheidung — vom Modellauswahl bis zur Infrastruktur — auf Betriebssicherheit, Kostenkontrolle und Nutzerakzeptanz abzielt. Wir designen Systeme, die in Produktionsumgebungen robust laufen und von Teams gepflegt werden können.
Phase 1: Discovery & Scoping
In der ersten Phase arbeiten wir eng mit Stakeholdern, Fachabteilungen und Ihren Ingenieuren zusammen, um Use-Cases zu präzisieren. Wir definieren klare Inputs, erwartete Outputs, Erfolgskriterien und technische Randbedingungen. Ziel ist ein umsetzbares Scope-Statement und eine Priorisierung nach Business-Impact und technischer Machbarkeit.
Parallel führen wir eine technische Feasibility-Prüfung durch: Welche Modelle eignen sich (LLMs, spezialisierte Klassifizierer), welche Datenquellen sind verfügbar, und welche Integrationspunkte existieren im ERP/CRM/Databases-Stack. Bereits hier skizzieren wir eine initiale Architektur und die minimalen Anforderungen für eine produktionsfähige Lösung.
Deliverables dieser Phase: Use-Case-Definition, technische Gap-Analyse, grobe Architektur, success metrics und ein realistischer Zeit- und Ressourcenplan.
Phase 2: Rapid Prototyping & Validation
Auf Basis des Scopes bauen wir innerhalb weniger Tage bis Wochen einen funktionalen Prototypen, der echte Integrationstestfälle und Nutzerdaten berücksichtigt. Anders als akademische Proofs testen unsere Prototypen Schnittstellen, API-Latenzen, Kosten pro Anfrage und Ausfallszenarien — also alles, was den Betrieb beeinflusst.
Wir evaluieren Performance, Robustheit und Kostenstruktur. Das umfasst Metriken wie Antwortqualität, Latenz, Durchsatz, Fehlerraten und Kosten pro Token/Transaktion. Falls nötig, führen wir A/B-Tests mit verschiedenen Modellvarianten oder Retrieval-Strategien durch, um Trade-offs zwischen Qualität und Kosten zu quantifizieren.
Deliverables: funktionaler Prototyp, Performance-Report, qualitative Nutzertests, Entscheidungsvorlage für die Produktionsarchitektur.
Phase 3: Architektur & Produktionsvorbereitung
Sobald die Validierung abgeschlossen ist, entwerfen wir die Produktionsarchitektur: API-Layer, Authentifizierung, Observability, Monitoring, Backups und Disaster-Recovery. Wir entscheiden über Hosting-Modelle (Cloud vs. Self-Hosted) und implementieren CI/CD-Pipelines inklusive Model-Versioning und automatisierten Tests.
In dieser Phase adressieren wir Security & Compliance: Zugriffskontrollen, Datenhoheit, Verschlüsselung, Logging und Audit-Trails. Für sensible Umgebungen realisieren wir Self-Hosted-Infrastruktur (z. B. Hetzner, MinIO, Traefik, Coolify) und setzen Enterprise Knowledge Systems (Postgres + pgvector) auf, um Datenhoheit sicherzustellen.
Deliverables: Produktionsarchitektur, Sicherheitskonzept, CI/CD, SLA-Definitionen und ein Implementierungsplan.
Phase 4: Implementierung, Deployment & Operate
Wir implementieren die Lösung entlang der vereinbarten Architektur: API/Backend-Entwicklung, Integrationen (ERP, CRM, interne Tools), Daten-Pipelines (ETL, Feature Stores) und Frontend-Komponenten wie Copilots oder Chat-Interfaces. Unser Team stellt sicher, dass alle Komponenten mit Observability und Alerting ausgestattet sind.
Nach dem Deployment begleiten wir die Inbetriebnahme: Knowledge Transfer, Runbooks, On-Call-Übergabe und Training für interne Teams. Wir bieten Optionen für Co-Management oder vollständige Übergabe inkl. SLA-basierter Betreuung. Monitoring-Dashboards messen KPIs wie Latenz, Kosten, Accuracy und Nutzerzufriedenheit.
Deliverables: Produktivsystem, Betriebsdokumentation, Trainingsmaterialien, SLA-Optionen und ein kontinuierlicher Verbesserungsplan.
Technologie- und Modellauswahl
Wir sind modell-agnostisch und wählen Technologien nach Eignung: OpenAI/Groq/Anthropic-Integrationen, private LLMs, oder spezialisierte Modelle. Für Wissenszugriff nutzen wir entweder Retrieval-Augmented-Patterns oder vollständig no-RAG-Architekturen, je nach Sicherheitsbedarf. Entscheidungen werden immer entlang von Kosten, Latenz, Datenschutz und Qualitätsanforderungen getroffen.
Für interne Copilots und Multi-Step Agents designen wir robuste Orchestrationsschichten, die Transaktionssicherheit, Rollback-Mechanismen und idempotente Abläufe garantieren. Bei Bedarf bauen wir Programmatic Content Engines für SEO, Dokumentation und Kommunikationssysteme, die automatisiert Qualitäts-Checks und Governance-Regeln einhalten.
Data Pipelines, Observability & Wartbarkeit
Stabile Data-Pipelines sind das Rückgrat produktiver KI-Systeme. Wir implementieren ETL-Prozesse, Feature Stores und Dashboards für Forecasting und Reporting. Beobachtbarkeit ist kein Add-on: Logs, Traces, Metrics und Business-KPIs werden integriert, um Drift, Datenprobleme und Qualitätsabweichungen frühzeitig zu erkennen.
Wartbarkeit heißt für uns: klare Code-Standards, Tests für Modelle und Daten, sowie eine Upgrade-Strategie für Model-Weights und Abhängigkeiten. So vermeiden wir technische Schulden und stellen langfristige Betriebssicherheit sicher.
Erfolgsmessung und typische Timeline
Erfolg messen wir an klaren KPIs: Business-Impact (z. B. Zeitersparnis, Umsatz, Conversion), System-Performance (Latenz, Fehlerquote) und Akzeptanz (NPS, Adoption-Rate). Typische Timeline: Discovery (1–3 Wochen), Prototyp (1–4 Wochen), Production-Readiness (4–12 Wochen) — abhängig von Komplexität und Integrationsbedarf.
Häufige Herausforderungen sind Datenqualität, Legacy-Integrationen und organisatorische Adoption. Wir begegnen diesen Herausforderungen durch frühe Stakeholder-Einbindung, iteratives Testing und konkrete Betriebsvereinbarungen, sodass Projekte nicht zwischen den Abteilungen stecken bleiben.
Am Ende steht ein betriebliches KI-System, das echte Prozesse ersetzt, wiederholbar ist und skaliert. Wir liefern nicht nur Technologie — wir schaffen die Voraussetzungen, damit Ihre Organisation KI laufend verbessern und erweitern kann.
Bereit, ein erstes Modul in Produktion zu bringen?
Wir begleiten Sie von Architektur bis Deployment und übertragen Wissen an Ihr Team. Kontaktieren Sie uns für ein Angebot zur Implementierung und Betriebsübernahme.
Häufig gestellte Fragen
Die Dauer hängt stark vom Anwendungsfall, der Datenlage und den Integrationsanforderungen ab. Ein einfacher Prototyp kann in wenigen Tagen stehen, ein voll integriertes, produktives System benötigt typischerweise mehrere Wochen bis einige Monate. Unsere Erfahrung zeigt: klare Priorisierung und ein minimaler, aber realer Scope beschleunigen den Weg zur Produktion erheblich.
In der Praxis unterscheiden wir drei Phasen: Discovery (Scope & Feasibility), Rapid Prototyping (Validierung) und Production-Readiness (Architektur, Security, CI/CD). Jede Phase hat eigene Deliverables und Gate-Entscheidungen, sodass Stakeholder transparent den Fortschritt sehen und Risiken kontrolliert werden.
Faktoren, die die Zeit verlängern können, sind unstrukturierte Daten, komplexe Legacy-Integrationen oder strenge Compliance-Anforderungen. Wir reduzieren Verzögerungen, indem wir früh technische Machbarkeitstests, Daten-Pipelines und Schnittstellentests durchführen.
Konkreter Zeitrahmen: Discovery 1–3 Wochen; Prototyp 1–4 Wochen; Produktionsvorbereitung 4–12 Wochen. Bei Enterprise-Integrationen und Self-Hosted-Infrastruktur sollten Sie zusätzliche Zeit für Genehmigungen und Infrastrukturbereitstellung einplanen.
Kostenfallgruppen sind Engineering-Aufwand, Infrastruktur (Hosting, GPU/Inference), Lizenz- oder API-Kosten, Datenaufbereitung sowie laufender Betrieb und Wartung. Je nach Architektur können Hosting-Kosten stark variieren — Self-Hosted-Lösungen haben andere CAPEX/OPEX-Profile als Cloud-basierte Modelle.
Wir kalkulieren ROI entlang von direkten Einsparungen (z. B. Automatisierung von Prozessen, reduzierte Personalkosten), indirekten Effekten (bessere Entscheidungsqualität, höhere Conversion) und Risikominderung (bessere Compliance, geringere Fehlerkosten). Wichtig ist, dass Metriken vorab definiert und gemessen werden, damit der Business-Impact nachweisbar ist.
Ein realistischer Finanzplan berücksichtigt initiale Entwicklungsinvestitionen, laufende Betreuung sowie planbare Kosten für Modell-Updates und Infrastruktur. Bei der Auswahl von Modellen vergleichen wir Kosten pro Anfrage, Latenz und Resultatqualität, um die wirtschaftlichste Option zu wählen.
Wir unterstützen beim Business-Case: Wir liefern Kostenabschätzungen, Szenario-Analysen und Sensitivitätsrechnungen, sodass Entscheidungsträger eine fundierte Investitionsentscheidung treffen können.
Sicherheit und Datenschutz sind integraler Bestandteil unseres Engineering-Prozesses, nicht nachträgliche Add-ons. Wir beginnen mit einer Datenschutz- und Risikoanalyse: Welche Datenströme existieren, welche personenbezogenen Daten werden verarbeitet, und welche regulatorischen Anforderungen gelten?
Technisch setzen wir auf Verschlüsselung in Transit und at-Rest, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Audit-Logs und strikte Key-Management-Prozesse. Für besonders sensible Anwendungsfälle empfehlen wir Self-Hosted-Infrastrukturen (z. B. Hetzner + MinIO), um Datenhoheit und vollständige Kontrolle über Logs und Modelle zu gewährleisten.
Operational sichern wir Compliance durch Dokumentation, Data-Governance-Prozesse und klare Verantwortlichkeiten. Für Modelle definieren wir Policies zu Nutzung, Feedback-Loops und erlaubten Datenquellen. Außerdem implementieren wir Monitoring für Data-Drift und anomalie-basierte Alerts, um implizite Risiken früh zu erkennen.
Bei Bedarf arbeiten wir eng mit Ihren Datenschutzbeauftragten und externen Auditoren zusammen, um Zertifizierungen oder auditable Prozesse sicherzustellen. Sicherheit ist für uns ein kontinuierlicher Prozess, der mit dem Betrieb des Systems wächst.
Die erforderlichen Daten hängen vom Use-Case ab: für Conversational Agents sind Dialoghistorien, FAQs und strukturierte HR- oder CRM-Daten relevant; für Forecasting benötigen wir historische Zeitreihen; für Document-Intelligence sind annotierte Dokumente und Metadaten erforderlich. Wichtig ist nicht nur die Menge, sondern die Qualität und Repräsentativität der Daten.
Unsere Data-Preparations-Pipeline umfasst Datenerfassung, Cleaning, Labeling, Feature-Engineering und die Einrichtung von Feature-Stores oder Vektordatenbanken (z. B. Postgres + pgvector). Wir implementieren ETL-Jobs und Validierungs-Suites, um Datenqualität automatisiert zu überwachen.
Für Knowledge-basierte Anwendungen entscheiden wir zwischen RAG-Ansätzen und no-RAG-Architekturen basierend auf Sicherheits- und Performanceanforderungen. Bei RAG bauen wir effiziente Retrieval-Layer mit Vektorsuche und Metriken zur Relevanzbewertung.
Wenn Daten fehlen, helfen wir beim Aufbau von Datengenerierungsprozessen, annotierten Datensätzen oder synthetischer Daten, um Modelle initial zu trainieren und Produktionsqualität zu erreichen.
Integration beginnt mit einem detaillierten Mapping vorhandener Schnittstellen: REST-APIs, Event-Busse, Message-Queues, Datenbanken oder Batch-Exporte. Unsere Architektur definiert Adapter-Layer, die Robustheit und Idempotenz sicherstellen, sodass KI-Komponenten keine unerwünschten Seiteneffekte in Kernsystemen erzeugen.
Wir bevorzugen kleine, gut definierte Integrationsschritte mit Feature-Flags und Canary-Releases, um Risiken zu minimieren. So können wir Verhalten in realen Betriebsbedingungen testen und schnell zurückrollen, falls nötig. Zusätzlich implementieren wir End-to-End-Tests, die Integrationspfade automatisiert validieren.
Für ERP-Erweiterungen und interne Tools bauen wir modulare APIs und Webhooks, die sich wie normale Microservices verhalten. Damit bleibt die Verantwortlichkeit und Observability beim bestehenden SRE/Platform-Team, während neue KI-Funktionen sicher konsumierbar sind.
Nach dem Go-Live begleiten wir die Stabilisierung, Performance-Tuning und Knowledge Transfer, damit Ihre internen Teams langfristig die Kontrolle über API-Contracts, Deployments und Wartung übernehmen können.
Langfristiger Betrieb erfordert klare Ownership, Automatisierung und eine Release-Strategie für Modelle und Daten. Wir definieren Rollen und Verantwortlichkeiten, erstellen Runbooks und stellen automatisierte Tests für Datenintegrität und Modell-Performance bereit. So können Ihre Teams nach dem Übergang selbstständig handeln.
Technisch legen wir Wert auf CI/CD, Infrastructure-as-Code und automatisches Model-Deployment mit Versionierung. MLOps-Praktiken wie Monitoring von Data-Drift, Retraining-Pipelines und Canary-Rollouts reduzieren das Risiko überraschender Qualitätsverluste.
Organisatorisch unterstützen wir Training und Coaching Ihrer Entwickler, Data Scientists und Betriebsteams. Wir liefern Dokumentation, On-Call-Pläne und bieten initiale Co-Management-Optionen, damit Wissen nicht verloren geht und Betriebssicherheit gewährleistet ist.
Schließlich sind regelmäßige Review-Zyklen und KPIs (z. B. Accuracy, Kosten pro Anfrage, Adoption) entscheidend. Wir implementieren Dashboards und regelmäßige Health-Checks, um kontinuierliche Verbesserung und Business-Alignment sicherzustellen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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