Warum braucht die Finanz- und Versicherungsbranche in Frankfurt am Main eine eigene KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Innovation trifft Regulierung
Frankfurt ist Deutschlands Finanzmetropole: Banken, Börse und Fintechs drängen auf automatisierte Effizienz, gleichzeitig verlangen BaFin, EZB und interne Risikoteams höchste Sorgfalt. Ohne eine klare KI-Strategie entstehen Insellösungen, technische Schulden und regulatorische Risiken, die Innovation ausbremsen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt am Main und arbeiten vor Ort mit Kunden — nicht als entfernte Berater, sondern als Co-Preneure, die für Ergebnisverantwortung eintreten. Diese Nähe erlaubt uns, Prozesse in Banken, Versicherern und bei Fintechs schnell zu verstehen: von riskanten Handelsprozessen bis zu sensiblen KYC-Workflows.
Unser Ansatz vereint schnelles Prototyping mit pragmatischer Governance: Wir beginnen mit einem AI Readiness Assessment, evaluieren Datenlage und Infrastruktur und definieren konkrete Pilot-KPIs, damit Compliance- und IT-Teams früh eingebunden sind und die Lösung nicht an Schnittstellen scheitert.
Unsere Referenzen
Für die Finanz- und Versicherungsbranche ziehen wir auf Projekte mit stark übertragbaren technischen und regulatorischen Anforderungen. Bei FMG haben wir ein AI-gestütztes Dokumentenrecherche- und Analyse-Setup entwickelt, das zeigt, wie komplexe Dokumentenmengen effizient, nachvollziehbar und auditfähig verarbeitet werden können — ein direkter Anwendungsfall für KYC/AML-Automatisierung.
Ein weiteres relevantes Projekt ist der NLP-basierte Recruiting-Chatbot für Mercedes Benz: die technische Expertise in automatisierter Kandidatenkommunikation und die Implementierung von 24/7-Dialogsystemen lässt sich direkt auf Advisory- oder Risk-Copilot-Lösungen übertragen, die rund um die Uhr Entscheidungen unterstützen müssen.
Daneben bringen unsere Venture-Build- und Go-to-Market-Erfahrungen, etwa beim Spin-off-Prozess mit BOSCH-Technologien, das notwendige Produktdenken mit: Von der Validierung eines Use Cases bis zur Skalierung in einem regulierten Umfeld wissen wir, welche Struktur Stakeholder und Compliance erwarten.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht zu disrupten, sondern sie zu „rerupten“ — also aktiv intern neu zu denken. Wir arbeiten als Co-Preneure: embedded, eigenverantwortlich und mit klarer Zeit- und Ergebnisorientierung. Das bedeutet, wir liefern nicht nur Strategiepapiere, sondern lauffähige Prototypen und umsetzbare Roadmaps.
Unsere vier Fokusfelder — AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance, Enablement — sind darauf ausgerichtet, Finanz- und Versicherungsunternehmen in Frankfurt handlungsfähige KI-Funktionen zu geben: compliant, robust und wirtschaftlich sinnvoll.
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Wir kommen nach Frankfurt, arbeiten vor Ort mit Ihren Teams und liefern in Wochen belastbare PoCs, Roadmaps und Governance-Modelle. Vereinbaren Sie ein Erstgespräch.
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.
KI-Strategie für Finanz & Versicherung in Frankfurt am Main: Eine tiefgehende Analyse
Frankfurt ist ein Ökosystem, in dem Banken, Börse, Aufsichtsbehörden und eine lebendige Fintech-Szene auf engem Raum existieren. Das schafft immense Chancen für KI — von automatisierter Betrugserkennung bis zu Advisory Copilots — aber auch spezifische Anforderungen: Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und strikte Datenhoheit. Eine erfolgreiche KI-Strategie beginnt mit einem realistischen Blick auf Daten, Prozesse und Governance.
Der Markt ist geprägt von heterogenen Systemlandschaften: Kernbankensysteme, Data Warehouses, Trade-Repositories und spezialisierte Versicherungsplattformen. KI-Projekte scheitern oft nicht an Modellen, sondern an Integration und Datenqualität. Deshalb ist ein ganzheitlicher Data Foundations Assessment der erste Schritt: Welche Datenquellen existieren? Wie sind sie modelliert? Welche Latenzen sind akzeptabel?
Marktanalyse und lokale Dynamik
Die Präsenz von Zentralbanken, Großbanken und der Deutschen Börse macht Frankfurt zum Knotenpunkt für kapitalmarktnahe Services. Gleichzeitig entstehen hier Fintechs, die mit API-first-Architekturen und Cloud-nativen Ansätzen Druck auf etablierte Anbieter ausüben. Für KI-Strategien heißt das: Es genügt nicht, Modelle zu bauen — sie müssen in eine Architektur passen, die beide Welten verbindet.
Regulatorisch ist die Region anspruchsvoll: BaFin-Anforderungen, DSGVO und sektorenspezifische Prüfpfade erfordern frühzeitige Compliance-Einbindung. Eine erfolgreiche Marktstrategie adressiert daher gleichzeitig technische Machbarkeit, regulatorische Prüfpfade und wirtschaftliche Hebel.
Konkrete Use Cases mit hohem Wertpotenzial
In Frankfurt zeigen sich mehrere priorisierbare Use Cases: KYC/AML-Automatisierung zur Beschleunigung der Onboarding-Prozesse, Risiko-Copilots zur Unterstützung von Risikoabteilungen bei Szenario-Analysen, Advisory Copilots für Kundenberater und automatisierte Compliance-Überwachung für Handelsaktivitäten. Jeder Use Case hat andere Datenanforderungen, Latenz- und Explainability-Bedürfnisse.
Zum Beispiel reduziert ein gut implementiertes KYC-Scoring die manuelle Prüfzeit signifikant und verbessert gleichzeitig die Erkennungsrate für risikoindizierte Muster. Ein Risk-Copilot kann Trader und Risikomanager mit simulierten Szenarien versorgen, aber er benötigt strenge Zugriffskontrollen und Audit-Trails, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Implementationsansatz: Von Assessment zu Piloten
Unsere modulare Vorgehensweise beginnt mit einem AI Readiness Assessment: Dateninventar, Team-Skills, Prozesse und technische Schulden werden erfasst. Darauf folgt Use Case Discovery über 20+ Abteilungen, um Hidden Champions zu finden — oft sind es nicht Trading-Desks, sondern Backoffice-Prozesse mit hohem Zeitaufwand.
Die Priorisierung & Business Case Modellierung übersetzt technischen Nutzen in betriebswirtschaftliche Kennzahlen: FTE-Einsparungen, Prozessdurchlaufzeit, Skalierbarkeit und Compliance-Kosten. Wir designen Pilotprojekte mit klaren KPIs und Metriken (z. B. Precision/Recall bei AML, MTTR bei Incident-Detection) und bauen Rapid Prototypes, die in Tagen statt Monaten nutzbare Insights liefern.
Technologie-Stack und Architekturprinzipien
Technologisch empfehlen wir modulare, cloud-hybride Architekturen mit klar getrennten Layern: Datenlake/-warehouse, Feature-Store, Modell-Serving, Observability und Governance-Layer. Für NLP-getriebene Use Cases nutzen wir Retrieval-Augmented Generation, spezialisierte Embedding-Stores und feingetunte LLMs, die auf firmeninternen Daten kalibriert werden, um Halluzinationen zu vermeiden.
MLOps ist kein Nice-to-have: Versionierung, CI/CD für Modelle, Monitoring und Explainability-Tools müssen von Anfang an berücksichtigt werden, damit Modelle verlässlich und auditierbar in Produktion laufen können.
Governance, Compliance und Risikomanagement
Ein AI Governance Framework ist zentral: Rollen- und Verantwortungsmodelle (Model Owner, Data Steward, Compliance Reviewer), Prüfpfade und Änderungsprozesse. Besonders in Frankfurt, wo BaFin- und internationale Kapitalmarktvorschriften zusammenlaufen, ist die Dokumentation jeder Modellentscheidung wichtig. Wir etablieren eine Governance, die Regelkonformität, Explainability und Eskalationsmechanismen umfasst.
Model Risk Management erfordert zudem regelmäßige Backtesting- und Drift-Analysen sowie robustes Incident-Management. Nur so lassen sich Modelle langfristig als vertrauenswürdige Copilots im operativen Geschäft einsetzen.
Change & Adoption: Menschen, Prozesse, Tools
Technik allein schafft keinen Wert — Adoption tut es. Change & Adoption Planung bedeutet gezielte Trainings, Role-Based-Access-Schulungen und prozessuale Anpassungen. Berater, Risikomanager und Compliance-Teams brauchen Hands-on-Sessions mit Prototypen, um Vertrauen aufzubauen.
Wir setzen Enablement-Workshops und Train-the-Trainer-Programme ein, damit die Organisation nach Projektende eigene Teams hat, die Modelle betreiben und weiterentwickeln können.
Erfolgsfaktoren, Risiken und typische Fallstricke
Erfolgsfaktoren sind klare Ziel-KPIs, frühzeitige Einbindung der Compliance, robuste Datenpipelines und iterative Piloten. Typische Fallstricke sind unrealistische Erwartungen an LLMs, fehlende Datenrechte, unklare Ownership und Silos zwischen Data Science und IT-Operations.
Ein weiterer häufiger Fehler ist die Vernachlässigung laufender Betriebskosten: Modelle benötigen Monitoring, Re-Training und Betriebspersonal. Wir helfen, diese Kosten in Business Cases zu realisieren, damit die ROI-Berechnung realistisch bleibt.
ROI, Zeitrahmen und Skalierungserwartungen
Ein erstes direkt messbares ROI-Potenzial zeigt sich oft schon im Pilot: Reduzierung manueller Prüfungen, schnellere Onboarding-Zeiten, geringere Fehlerquoten. Typische Zeitachsen reichen von wenigen Wochen für Machbarkeitsprojekte bis zu 6–12 Monaten für produktive Rollouts mit Compliance-Integration.
Zur Skalierung empfehlen wir eine Plattform-Strategie: Einmal aufgebaute Komponenten (Embedding-Store, Governance-Pipeline, Authentifizierung) lassen sich für mehrere Use Cases wiederverwenden und senken die marginalen Kosten drastisch.
Teamanforderungen und organisatorische Veränderungen
Erfolgreiche Projekte benötigen ein cross-funktionales Core-Team: Data Engineers, ML Engineers, Compliance-Analysten, Product Owner und Domänenexperten. Zusätzlich empfehlen wir einen Executive Sponsor aus dem Risikomanagement oder der Geschäftsführung, um Priorität und Budget sicherzustellen.
Langfristig verändert KI die Rollen: Sachbearbeiter werden zu Supervisors, Berater zu Copilot-Managern. Die Organisationsstruktur sollte diese Entwicklung unterstützen.
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Schlüsselbranchen in Frankfurt am Main
Frankfurt hat sich historisch als Finanzzentrum etabliert: Banken, Börse und kapitalmarktnahe Dienstleister formten die Stadt als Handels- und Clearing-Hub. Diese Verwurzelung prägt heute noch die Prioritäten: Stabilität, Liquidität und regulatorische Compliance stehen über allem, und jede technologische Neuerung wird an diesen Maßstäben gemessen.
Die Banken- und Finanzindustrie dominiert das wirtschaftliche Bild der Stadt. Institutionen wie die Deutsche Bank, Commerzbank und DZ Bank prägen nicht nur Arbeitsplätze, sondern auch die lokale Nachfrage nach spezialisierten IT- und Compliance-Dienstleistungen. Durch diese Konzentration entstehen spezifische Erwartungen an IT-Architekturen, Datensicherheit und regulatorische Nachvollziehbarkeit.
Versicherer und Rückversicherer nutzen Frankfurter Infrastrukturen für Risikoanalyse, Rückversicherungstransaktionen und kapitalmarktorientierte Produkte. KI kann hier Beratungsprozesse beschleunigen, Prämienmodelle verfeinern und Schadenbearbeitung automatisieren — allerdings nur, wenn Modelle auditierbar und datenschutzkonform betrieben werden.
Der Pharmasektor ist in Hessen ebenfalls stark vertreten, mit Fokus auf Forschung, klinische Daten und regulatorische Zulassungsprozesse. Für Pharmaunternehmen bieten KI-gestützte Analyseplattformen die Möglichkeit, klinische Daten schneller auszuwerten und regulatorische Dokumente effizienter zu verarbeiten, eine Schnittstelle, die auch für Finanzakteure interessant ist, wenn es um Versicherungsfälle auf Basis medizinischer Daten geht.
Logistik und Transport, nicht zuletzt durch Fraport, sind ein weiterer Schlüsselbereich: Predictive Maintenance, optimierte Routenplanung und automatisierte Abfertigungsprozesse sind klassische KI-Anwendungsfelder. Die Nähe zu globalen Lieferketten macht Frankfurt zu einem Labor für operative KI-Lösungen.
Die Fintech-Community ist ein Wachstumstreiber: Startups treiben Themen wie Open Banking, API-Ökosysteme und Embedded Finance voran. Diese Akteure beschleunigen die Einführung neuer Technologien und zwingen etablierte Banken, ihre IT-Strategien zu überdenken.
Die Herausforderungen, die alle Branchen teilen, sind ähnlich: hohe regulatorische Hürden, komplexe Legacy-Systeme und ein hoher Bedarf an erklärbaren Modellen. Das macht eine zentrale, abgestimmte KI-Strategie nicht nur wünschenswert, sondern zwingend erforderlich.
Für Unternehmen heißt das konkret: Investitionen in Dateninfrastruktur, Governance und Skills sind die Basis, um von KI nachhaltig zu profitieren. Ohne diese Investitionen bleiben viele KI-Initiativen isolierte Proof-of-Concepts, die weder skalieren noch regulatorische Prüfungen überstehen.
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Wichtige Akteure in Frankfurt am Main
Deutsche Bank prägt das Stadtbild als globaler Finanzakteur mit großem Bedarf an Risikoanalyse, Kreditentscheidungsprozessen und Handelsinfrastruktur. KI-Initiativen hier müssen höchste Maßstäbe an Sicherheit und Nachvollziehbarkeit erfüllen, da Entscheidungen unmittelbare Markt- und Reputationsrisiken bergen.
Commerzbank steht für die Verbindung aus Retail- und Corporate-Banking. Ihre digitalen Transformationsinitiativen fokussieren auf Prozessautomatisierung, Kundeninteraktion und Kreditentscheidungen — Bereiche, in denen KI schnell messbaren Mehrwert liefern kann, wenn Governance-Fragen geklärt sind.
DZ Bank als Verbundbank bringt genossenschaftliche Strukturen und ein weit verzweigtes Geschäftsmodell mit. Hier sind skalierbare KI-Lösungen gefragt, die in heterogene Partnerlandschaften eingebettet werden können und gleichzeitig Datenhoheit und Compliance sicherstellen.
Helaba fungiert als Landesbank mit regionaler Verantwortung. Ihre IT- und Risikoanforderungen spiegeln das Spannungsfeld zwischen lokalem Auftrag und internationalen Kapitalmarktanforderungen wider. KI-Projekte müssen deshalb sowohl regionalen als auch regulatorischen Bedürfnissen gerecht werden.
Deutsche Börse ist nicht nur Handelsplatz, sondern auch Infrastrukturanbieter für Clearing und Marktinfrastruktur. Hier hat KI Potenzial in der Marktüberwachung, Anomalieerkennung und Optimierung von Handelsprozessen — Bereiche, in denen Millisekunden und Präzision zählen.
Fraport als Betreiber des Flughafens Frankfurt verbindet Logistik, Sicherheit und operatives Management. Obwohl primär kein Finanzakteur, beeinflusst Fraport indirekt Finanzströme und Versicherungsfälle in der Region. Predictive Maintenance und Ressourcenplanung sind hier praktische KI-Anwendungsfelder.
Zusätzlich existiert ein Ökosystem von Fintechs und Dienstleistern, die spezialisierte Lösungen anbieten — von Zahlungsdiensten bis zu RegTech-Anbietern. Diese Akteure treiben Innovationszyklen und bieten Kooperationsmöglichkeiten für etablierte Häuser.
In Summe bilden diese Player ein anspruchsvolles, aber fruchtbares Umfeld für KI: hohe Datenverfügbarkeit, strikte Regulierung und die Erwartung schneller, messbarer Ergebnisse. Eine Strategie, die diese Dynamik versteht, kann in Frankfurt überproportionalen Nutzen erzielen.
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Häufig gestellte Fragen
Die Einhaltung von BaFin-Vorgaben und DSGVO ist kein nachträglicher Check, sondern ein integraler Bestandteil der KI-Strategie. Zunächst müssen Verantwortlichkeiten klar definiert werden: Wer ist Model Owner, wer ist Data Steward, und wer verantwortet die Compliance-Prüfungen? Diese Rollen ermöglichen eine nachvollziehbare Dokumentation jeder Modellentscheidung, die bei Prüfungen vorgelegt werden kann.
Technisch bedeutet das: Datenzugriffe müssen protokolliert, Modelle versioniert und Entscheidungen auditierbar gemacht werden. Wir empfehlen Implementierungen mit Explainability-Tools, die Entscheidungen in verständlichen Komponenten darstellen, sowie ein Audit-Log, das Datenpipeline, Feature-Engineering und Modellinferenz nachvollziehbar macht.
Auf Prozessebene sollte ein regelmäßiger Review-Zyklus etabliert werden: Backtesting, Drift-Analysen und periodische Revalidierung der Modelle. So lassen sich unerwartete Verhaltensänderungen früh erkennen und dokumentierte Gegenmaßnahmen einleiten.
Praktisch raten wir zu einem Compliance-by-Design-Ansatz: Compliance und Legal sind von der ersten Use-Case-Definition an involviert. In Frankfurt, mit seiner engen regulatorischen Aufsicht, zahlt sich diese Vorgehensweise durch verkürzte Prüfzeiten und höhere Akzeptanz aus.
Priorität hängt von der strategischen Ausrichtung ab, aber einige Use Cases liefern in der Regel schnell messbaren Mehrwert: KYC/AML-Automatisierung reduziert Onboarding-Zeiten und senkt Kosten durch die Automatisierung repetitiver Prüfungen. Versicherer profitieren von automatisierter Schadenklassifikation und Betrugserkennung.
Risk-Copilots, also assistierende Systeme für Risikomanager, unterstützen bei Szenarioanalysen, Stresstests und der Überwachung von Limits. Diese Systeme kombinieren historische Daten mit aktuellen Marktinformationen und liefern Entscheidungsvorschläge, ersetzen aber nicht die finale menschliche Verantwortung.
Advisory Copilots für Kundenberater verbessern Beratungssessions durch schnellen Zugriff auf Kundendaten, Produktinformationen und Compliance-Checks — sie erhöhen Beratungsqualität und Effizienz, insbesondere in hochregulierter Umgebung wie Frankfurt.
Wichtig ist die Priorisierung: Wir empfehlen eine Portfolio-Perspektive mit Quick Wins (schnelle Prototypen) und strategischen Projekten (Plattform-, Governance-Build). So entsteht eine getriebene Skalierung, die früh Nutzen zeigt und später breiter wirkt.
Die Zeit bis zum ersten Ergebnis variiert mit Use Case und Datenlage. Ein AI PoC, der technische Machbarkeit und erste Performance-Kennzahlen liefert, kann bei uns in wenigen Tagen bis wenigen Wochen entstehen. Solche Prototypen zeigen oft, ob ein Use Case technisch umsetzbar und wirtschaftlich interessant ist.
Für produktive, regulatorisch abgesicherte Rollouts rechnen Sie typischerweise mit 3–12 Monaten, abhängig von Integrationsaufwand, Compliance-Anforderungen und organisatorischer Bereitschaft. Ein MVP, das in einem kontrollierten Produktionsumfeld läuft, ist meist in 3–6 Monaten erreichbar.
Finanziell hängen die ROI-Berechnungen von den Einsparpotenzialen, erhöhten Umsatzchancen und Betriebskosten ab. Wir modellieren Business Cases, die FTE-Ersparnisse, Prozessbeschleunigungen und verringerte Fehlerquoten monetarisieren, sodass Entscheidungsträger eine belastbare Basis für Investitionen haben.
Wichtig ist, Betriebskosten (Monitoring, Re-Training, Support) in die Kalkulation einzubeziehen. Kurzfristige Erfolge sind möglich; nachhaltiger ROI erfordert jedoch Plattform- und Governance-Investitionen.
In regulierten Umgebungen empfehlen wir hybride Architekturen: sensible Daten bleiben in firmeninternen Rechenzentren oder in privaten Cloud-Segmenten, während weniger kritische Komponenten in der Public Cloud betrieben werden können. Dies erlaubt Skalierbarkeit, ohne Datenhoheit zu gefährden.
Eine sinnvolle Schichtung besteht aus: Data Ingestion Layer, Data Lake/Warehouse, Feature Store, Modell-Training-Umgebung, Modell-Serving und einem separaten Observability- und Governance-Layer. Schnittstellen sollten über definierte APIs erfolgen, um klare Verantwortlichkeiten und Versionierung sicherzustellen.
Für NLP-Use Cases empfehlen sich Embedding-Stores und Retrieval-Schichten kombiniert mit feingetunten LLMs, die auf internen Daten kalibriert sind. Dabei ist sicherzustellen, dass Modelle keine unerwünschten Informationen preisgeben und dass Reproduzierbarkeit gewährleistet ist.
Wichtig sind außerdem CI/CD-Pipelines für Modelle (MLOps), Zugangskontrollen, Geheimnisverwaltung und eine klare Trennung von Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, damit regulatorische Prüfungen sauber erfolgen können.
KYC/AML-Automatisierung ist ein Balanceakt zwischen Sensitivität und Präzision. Ein häufiger Fehler ist die ausschließliche Optimierung auf Erkennungsrate (Recall) ohne Rücksicht auf False Positives, was Compliance-Teams überlastet. Unsere Antwort: hybride Systeme, die Machine Learning mit regelbasierten Prüfungen kombinieren.
Technisch bedeutet das: Initiale Scoring-Modelle identifizieren verdächtige Fälle, gefolgt von regelbasierten Heuristiken und einer zweiten ML-Schicht, die Kontextinformationen (Transaktionshistorie, Netzwerkverbindungen) einbezieht. So sinkt die False-Positive-Rate, ohne Verdachtsfälle zu übersehen.
Ein weiterer Hebel ist das kontinuierliche Feedback-Loop: Compliance-Analysten klassifizieren Fälle, diese Labels fließen zurück ins Training und erhöhen so die Modellqualität. Monitoring und Drift-Detection stellen sicher, dass sich die Performance nicht unbemerkt verschlechtert.
Schließlich sind Explainability-Mechanismen wichtig, damit Analysten nachvollziehen können, warum ein Fall markiert wurde. Das verbessert Akzeptanz und reduziert manuelle Prüfzeiten.
Die richtige Antwort hängt von Strategie, Zeitdruck und vorhandenen Kompetenzen ab. Kaufbare Lösungen bieten meist schnelle Time-to-Value und fertige Compliance-Funktionen, aber geringere Anpassbarkeit. Eigenentwicklung bringt maximale Kontrolle, erfordert jedoch erhebliche Investitionen in Talent, Infrastruktur und Governance.
Bei der Integration von Vendor-Lösungen ist zu prüfen, wie gut diese in die bestehende IT-Landschaft passt und ob die Vendor-Roadmap regulatorische Anforderungen berücksichtigt. Besonders wichtig ist Datenhoheit: Können sensible Daten lokal gehalten oder verschlüsselt verarbeitet werden?
Ein hybrider Ansatz ist oft sinnvoll: Standardisierte Komponenten (z. B. Embedding-Stores, Orchestrierung, Monitoring) können gekauft werden, während domänenspezifische Modelle intern entwickelt werden. So lassen sich Time-to-Market und Kontrolle kombinieren.
Wir empfehlen eine Entscheidungsmatrix, die Kriterien wie Sicherheitsanforderungen, Anpassungsbedarf, Total Cost of Ownership und Time-to-Value abwägt. In der Praxis führen wir diese Matrix gemeinsam mit Stakeholdern durch, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.
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