Warum brauchen Finanz- und Versicherungsunternehmen in Hamburg eine klare KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Hamburgs Finanz- und Versicherungsbranche steht zwischen hohen regulatorischen Hürden, komplexen Datenlandschaften und steigendem Kundenerwartungsdruck. Ohne eine klare Strategie riskieren Unternehmen ineffiziente Pilotprojekte, Compliance-Probleme und verpasste Produktinnovationen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Sitz in Stuttgart, aber wir reisen regelmäßig nach Hamburg und arbeiten vor Ort mit Führungsteams, IT-Abteilungen und Fachbereichen. Unsere Arbeit beginnt in den Büros der Geschäftsführung und in den Datenlandschaften der Fachabteilungen — nicht in Präsentationsräumen. Diese Nähe erlaubt es uns, lokale Anforderungen, Regulatorik und die Schnittstellen zu maritimen oder logistiknahen Partnern direkt zu verstehen.
Hamburg ist Deutschlands Tor zur Welt: Hafen, Medienstandort und ein wachsender Tech-Cluster. Wir bringen Erfahrung darin mit, wie Unternehmen in solchen Ökosystemen AI-Produkte rechtskonform und produktiv in bestehende Prozesse integrieren, ohne die operative Stabilität zu gefährden. Deshalb kombinieren wir technische Machbarkeit mit sofort umsetzbaren Roadmaps.
Unsere Referenzen
Für datenintensive und compliance-geprägte Einsätze bringen wir konkrete Projekterfahrung mit: Mit FMG arbeiteten wir an AI-gestützter Dokumentenrecherche und Analyse — ein direkter Transfer zu KYC/AML-Use-Cases in Banken und Versicherungen. Für NLP-gestützte, kundenzentrierte Automatisierung haben wir beim Mercedes Benz Recruiting-Chatbot gezeigt, wie 24/7-Kommunikation und automatisierte Vorauswahl robuste Sprachwerkzeuge etabliert.
Unsere Arbeit mit Festo Didactic an digitalen Lernplattformen und mit Bosch beim Go-to-Market neuer Display-Technologie demonstriert, wie man Veränderungsprozesse skaliert und governance-sichere Produkt-Rollouts organisiert. Diese Erfahrungen sind für Versicherer relevant, die Advisory Copilots, interne Schulungen und produktgetriebene Piloten planen.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Organisationen nicht zu disrupten, sondern sie zu rerupten — also proaktiv intern zu verändern, bevor der Markt es tut. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, dass wir uns wie Mitgründer in Ihr P&L einklinken: wir liefern konkrete Produkte, Prototypen und umsetzbare Roadmaps, nicht bloße Analysen.
Unsere vier Säulen — AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance, Enablement — sind speziell darauf ausgerichtet, Finanz- und Versicherungsunternehmen in regulierten Umgebungen handlungsfähig zu machen. Wir reisen regelmäßig nach Hamburg, arbeiten vor Ort mit Stakeholdern und kombinieren das mit schnellem Engineering aus Stuttgart, um greifbare Ergebnisse in kurzer Zeit zu liefern.
Möchten Sie Ihre KI-Chancen in Hamburg konkret priorisieren?
Wir bieten ein kompaktes AI Readiness Assessment vor Ort in Hamburg und eine Use Case Discovery über mehrere Abteilungen, um priorisierte, compliance-sichere Initiativen zu definieren.
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 in Finanz & Versicherung in Hamburg: Markt, Use Cases und Umsetzung
Hamburgs Rolle als Wirtschafts- und Logistikzentrum prägt auch die Anforderungen von Banken und Versicherern: internationale Transaktionen, Handelsfinanzierung, Flottendeckungen und Logistikkettenversicherungen erfordern KI-Lösungen, die nicht nur performant, sondern auch auditierbar und regulatorisch belastbar sind. Ein Marktblick zeigt: Der Wettbewerb um digitale Kundenzugänge und automatisierte Risikoentscheidungen nimmt zu — Unternehmen müssen entscheiden, welche Prozesse sie zuerst transformieren.
Marktanalyse und lokale Dynamik
Im Hamburger Markt treffen traditionelle Institute und neue FinTech-Player aufeinander. Traditionelle Häuser verfügen über umfangreiche historische Datenbestände, kämpfen aber oft mit fragmentierten Altsystemen; FinTechs bringen Agilität und moderne Tech-Stacks, haben aber häufig weniger Erfahrung mit Compliance-Themen. Für Versicherer kommen branchenspezifische Risiken hinzu: maritime Risiken, Flottenversicherungen, Luftfahrtversicherungen und Logistik-spezifische Haftungsfragen.
Für KI-Strategien bedeutet das: Ein hybrider Ansatz liefert die besten Ergebnisse — moderne Modelle und Cloud-Infrastruktur kombiniert mit strikter Governance, On-Prem-Optionen für sensible Daten und klaren Prüfpfaden. Lokale Partnerschaften mit Hafen- und Logistikunternehmen sowie Media- und Luftfahrtkonzernen eröffnen zugleich Daten- und Produktchancen.
Spezifische Use Cases für Hamburg
In der Priorität stehen konkrete, wertsteigernde Use Cases: KYC/AML-Automatisierung zur Beschleunigung von Kunden-Onboarding, NLP-basierte Advisory Copilots für Versicherungsberatung, Risiko-Copilots für Underwriting sowie Fraud-Detection in Zahlungsströmen. Für Hamburger Unternehmen sind zusätzlich spezialisierte Produkte interessant — etwa automatisierte Risikoaggregation für Schiffsflotten oder Predictive Maintenance für Luftfahrtkomponenten.
Jeder Use Case verlangt eine präzise Bewertung: Datenverfügbarkeit, regulatorische Sensitivität, Integrationsaufwand und potenzieller wirtschaftlicher Nutzen. Unsere Module — von AI Readiness Assessment bis AI Governance Framework — liefern systematisch die Entscheidungsbasis: welche Piloten zuerst, welche Architektur, welches Budget.
Implementierungsansatz und Roadmap
Unsere typische Roadmap beginnt mit einem AI Readiness Assessment, das Datenqualität, Skill-Gaps und Tech-Stack prüft. Darauf folgt eine Use Case Discovery über 20+ Abteilungen, um versteckte Chancen aufzudecken. Priorisierung und Business Case Modellierung quantifizieren erwartete Einsparungen oder Ertragssteigerungen und legen KPI-basierte Piloterfolge fest.
Technisch setzen wir auf modulare Architekturen: klare Trennung von Inferenz, Data Lake / Warehouse und Governance-Layer. Für regulierte Workloads empfehlen wir hybride Hosting-Modelle mit Auditing-Mechanismen, Explainability-Tools und strenger Zugriffskontrolle. Ein Pilot sollte in Wochen, nicht Monaten, lieferbar sein — mit definierten Metriken für Qualität, Latenz, Kosten pro Run und Compliance-Checks.
Erfolgsfaktoren und häufige Fallstricke
Erfolgreiche KI-Einführungen zeichnen sich durch klare Governance, Top-Down-Sponsorship und praktische Pilotdefinitionen aus. Ohne klare KPIs werden Projekte leicht zu reinen Forschungsinitiativen. Ein weiterer häufiger Fehler ist zu frühes Skalieren ohne belastbare Data Foundations: schlechte Datenqualität, fehlende Mappings zwischen Systemen und fehlende Metadaten hindernd effizientes Training und Monitoring.
Gegenmaßnahmen sind einfache, aber verbindliche Maßnahmen: Data Contracts, automatisierte Test-Suites für Modelle, kontinuierliches Monitoring und ein Change-Management-Plan, der Fachbereiche in die Verantwortung nimmt. Compliance darf nicht erst im letzten Schritt geprüft werden — sie muss integraler Bestandteil der Architektur und des Modell-Lifecycles sein.
ROI, Zeitplan und Team
Ein sinnvoll priorisierter Pilot kann in 6–12 Wochen einen Proof-of-Value liefern; eine produktive Skalierung dauert je nach Komplexität 6–12 Monate. ROI-Berechnungen müssen nicht nur direkte Kosteneinsparungen (Automatisierung, schnellere Entscheidungen) berücksichtigen, sondern auch qualitative Effekte wie bessere Kundenbindung durch Advisory Copilots oder höhere Underwriting-Genauigkeit.
Das Projektteam sollte interdisziplinär sein: Data Engineers, ML Engineers, Compliance/Legal, Domänenexperten aus Underwriting oder KYC sowie Product Owner. Unsere Co-Preneur-Arbeitsweise bringt zusätzlich Produktverantwortung mit – wir arbeiten in Ihrem P&L, nicht in theoretischen Roadmaps.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Für Finanz & Versicherung empfehlen wir bewährte Bausteine: orchestrierte Data Pipelines (ETL/ELT), ein versioniertes Modell-Repository, MLOps für CI/CD und Monitoring, sowie Explainability-Tools für regulatorische Anforderungen. Bei sensiblen Daten bevorzugen wir verschlüsselte Speicherung und strikte Rollen- und Berechtigungsmodelle.
Integration bedeutet nicht nur technische Anbindung an Kernbanken- oder Schadensysteme, sondern auch organisatorische Integration: wer priorisiert Use Cases, wie werden Erkenntnisse in Pricing oder Schadenprozessen genutzt, und wie fließen sie in Vertriebsprozesse? Wir helfen, diese Fragen entlang technischer Implementierung verbindlich zu regeln.
Change Management und Skalierung
Technik allein reicht nicht. Skalierung erfordert Trainingsprogramme, Playbooks für operative Teams und klare Governance-Rollen. Wir nutzen modulare Enablement-Programme aus unserem Methodenbaukasten: Role-based Trainings, Hands-on-Sessions und interne Champions, die an den wichtigsten Schnittstellen arbeiten.
Langfristig zahlt sich eine stringente KI-Strategie aus: schnellere Bearbeitungszeiten, weniger False Positives bei Betrugserkennung, bessere Beratungsqualität durch Copilots und eine belastbare Dokumentation für Aufsichtsbehörden. Hamburg bietet dafür ein einzigartiges Ökosystem, das logistische, mediale und luftfahrtbezogene Risiken und Chancen bündelt.
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Schlüsselbranchen in Hamburg
Hamburgs wirtschaftliche DNA ist vom Hafen geprägt: Handel, Logistik und maritime Dienstleistungen haben die Stadt über Jahrzehnte getragen. Aus diesen Wurzeln entstanden spezialisierte Versicherungsprodukte, Bankenstrukturen für Handelsfinanzierung und Risikoabsicherungen, die heute digitale Unterstützung und automatisierte Entscheidungsprozesse dringend benötigen.
Die Logistikbranche in und um Hamburg ist ein wesentlicher Treiber für datengetriebene Versicherungsprodukte. Marine- und Transportversicherung, Frachtrisikomanagement und Supply-Chain-Absicherung verlangen Prognosemodelle, die sowohl externe Faktoren wie Wetter und Routen als auch interne Flottendaten berücksichtigen. KI kann hier helfen, Prämien genauer zu kalkulieren und Schadensfälle schneller zu bearbeiten.
Als Medienstandort bietet Hamburg eine hohe Dichte an Daten, Kommunikationsplattformen und Kundeninteraktionen. Für Versicherer bedeutet das: personalisierte Angebote, digital gestützte Kundenberatung und automatisierte Schadenkommunikation werden zu Wettbewerbsvorteilen. NLP-Modelle und Conversational AI sind deshalb besonders relevant für Kundenkommunikation und Marketing-Automation.
Die Luftfahrt- und Luftfahrtzulieferindustrie rund um Hamburg bringt spezifische Versicherungsbedarfe mit: technische Risikobewertung von Komponenten, Predictive Maintenance und komplexe Haftpflichtfragen. KI-gestützte Analytik ermöglicht präzisere Underwriting-Entscheidungen und frühere Eingriffe, bevor Schadensereignisse eskalieren.
Maritime Dienstleistungen und Werften sowie die Cluster um Hafenbetriebe sind enge Partner für Versicherer, die nautische Risiken abdecken. Die enge Verzahnung von Logistik, Hafenbetrieb und Finanzierung schafft hybride Use Cases, in denen Versicherungsprodukte direkt an Logistikketten gekoppelt werden — eine Chance für neue, datengetriebene Geschäftsmodelle.
Parallel wachsen in Hamburg FinTech- und InsurTech-Startups, die Agilität und moderne Tech-Stacks mitbringen. Diese junge Szene ist Quelle für Partnerschaften, Co-Innovationen und Talent. Versicherer, die diese Startups als Innovationsmotor nutzen, können schneller neue Produkte testen und in bestehende Vertriebsnetze einspeisen.
Insgesamt verlangt die Branchenstruktur in Hamburg eine KI-Strategie, die sektorübergreifende Kompetenzen zusammenführt: regulatorisches Know-how, maritime und luftfahrtspezifische Domänenkenntnis, sowie starke Integrationsfähigkeiten in Logistik- und Finanzsysteme. Nur so entstehen nachhaltige, skalierbare Lösungen.
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Wichtige Akteure in Hamburg
Airbus hat in der Region eine starke Präsenz im Bereich Luftfahrtfertigung und -wartung. Das Unternehmen treibt Digitalisierung und Predictive Maintenance voran — Ansätze, die für Versicherer relevant sind, wenn es um Risikomodelle für Luftfahrtkomponenten oder eigene Rückversicherungsansätze geht. Airbus investiert in Datennutzung und Partnerschaften, die moderne Analysetools und KI-gestützte Diagnoseverfahren fördern.
Hapag-Lloyd ist einer der weltweit führenden Containerreedereien mit Sitz und starken Verbindungen nach Hamburg. Das Unternehmen steht für großflächige Logistikdaten, komplexe Supply-Chain-Operationen und operative Risiken, die Versicherungsprodukte adressieren müssen. Hapag-Lloyds Digitalisierung schafft Ansatzpunkte für Kooperationen im Bereich Frachtrisikomanagement und AI-unterstützte Schadenprävention.
Otto Group steht als großer E-Commerce- und Handelskonzern für Datenkompetenz im Kundenbereich, Payment und Logistik. Für Versicherer sind Erkenntnisse aus der Zusammenarbeit mit Handelskonzernen wertvoll, etwa zur Betrugserkennung, Kundenbindung und zur Entwicklung von Produktbündeln, die Commerce- und Versicherungslösungen verknüpfen.
Beiersdorf ist ein global agierender Konsumgüterhersteller mit starken Wurzeln in Hamburg. Obwohl nicht direkt Teil der Finanzbranche, steht Beiersdorf für professionelle Data-Governance, internationale Compliance-Prozesse und strukturierte Produktentwicklung — Aspekte, von denen Versicherer bei der Skalierung eigener KI-Lösungen lernen können.
Lufthansa Technik hat in Hamburg erhebliche Kompetenzen im Bereich Aircraft Maintenance, Repair & Overhaul. Predictive Maintenance, technische Dokumentation und komponentenbezogene Risikoabschätzung sind Kernbereiche, die Versicherer nutzen können, um bessere Underwriting-Modelle zu entwickeln. Kooperationen mit MRO-Dienstleistern bieten hier Daten und Einblicke, die für Versicherungslösungen direkt verwertbar sind.
Zusätzlich prägen zahlreiche mittelständische Unternehmen, Logistikdienstleister und InsurTechs das lokale Ökosystem. Diese Player sind häufig agil, experimentierfreudig und offen für Kooperationen mit etablierten Versicherern. Für eine KI-Strategie in Hamburg ist deswegen die Vernetzung mit diesen Akteuren ein wichtiger Hebel für Pilotprojekte und Datenzugang.
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Häufig gestellte Fragen
Compliance-sichere KI beginnt mit einer rechtskonformen Architektur und endet nicht beim Modell. Zunächst müssen regulatorische Anforderungen auf Bundes- und EU-Ebene identifiziert werden: Datenschutz (DSGVO), Aufsichtsrecht (BaFin) und branchenspezifische Richtlinien. Diese Anforderungen beeinflussen Datenhaltung, Modell-Explainability und Auditierbarkeit. Ein strukturiertes AI Governance Framework, das Verantwortlichkeiten, Rollen und Prüfpfade definiert, ist unverzichtbar.
Technisch bedeutet das: verschlüsselte Datenspeicherung, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Versionierung von Modellen und Trainingsdaten sowie automatisches Logging aller Inferenzentscheidungen. Explainability- und Monitoring-Tools müssen im Entwicklungszyklus integriert werden, damit Entscheidungen gegenüber Auditoren erklärbar sind. Für besonders sensible Use Cases kann ein On-Prem- oder Private-Cloud-Betrieb notwendig sein.
Organisatorisch braucht es klare Eskalationspfade: wer genehmigt Modellfreigaben, wie werden Risiken bewertet und wie erfolgt die kontinuierliche Überwachung von Drift oder Bias? In Hamburg arbeiten wir direkt mit Compliance- und Rechtsabteilungen zusammen, um diese Prozesse zu entwerfen und in die operative Organisation zu übersetzen. Schulungen und regelmäßige Reviews sind Teil des Betriebsmodells.
Praktischer Rat: beginnen Sie mit einem kleinen, klar definierten Pilot, dessen Ergebnisse vollständig dokumentiert und auditierbar sind. Nutzen Sie diesen Pilot als Blaupause für Governance-Checks, bevor Sie in eine breite Skalierung gehen. So schaffen Sie Vertrauen bei Prüfbehörden und internen Stakeholdern.
Kurzfristig bringen Use Cases echten Wert, die man klar messen kann. KYC/AML-Automatisierung reduziert Onboarding-Zeiten und manuelle Prüfaufwände; hier sind Effizienzgewinne schnell sichtbar. NLP-basierte Chatbots und Advisory Copilots verbessern Kundenservice und Beratungskonversion, besonders im Privat- und Firmenkundengeschäft.
Weitere kurzfristige Hebel sind Fraud-Detection in Zahlungsströmen, automatisierte Schadenklassifikation per NLP/Bildanalyse und regelbasierte Process-Automation in Back-Office-Funktionen. Für Versicherer in Hamburg können darüber hinaus sektorale Produkte — etwa für maritime Schäden oder Luftfahrtkomponenten — hohe Hebelwirkung entfalten, wenn sie datengetrieben und präzise bepreist werden.
Die Auswahl richtet sich nach Datenlage: wo liegen strukturierte, saubere Datensätze und wo kann ein Pilot mit geringem Integrationsaufwand starten? Wir priorisieren Use Cases nach Realisierbarkeit, Compliance-Risiko und wirtschaftlichem Impact und erstellen Business Cases, die Entscheider nachvollziehbar machen.
Ein konkreter Implementierungsweg ist ein 6–12 Wochen PoC, der nicht nur technische Machbarkeit, sondern auch wirtschaftliche Kennzahlen liefert. Dieses Vorgehen minimiert Risiko und schafft die Basis für eine fundierte Skalierung.
Die Antwort hängt stark von Umfang, Datenreife und organisatorischer Bereitschaft ab. Eine KI-Roadmap lässt sich in drei Phasen denken: Discovery & Assessment (4–8 Wochen), Pilotphase & Validierung (6–12 Wochen pro Pilot) und Skalierung & Governance (6–12 Monate). Für eine Erste-Implementierung, die mehrere priorisierte Use Cases umfasst, sollten Unternehmen mit einem Gesamtzeitraum von etwa 9–18 Monaten rechnen.
Wichtig ist, dass die Roadmap iterative Schritte enthält: schnelle Proof-of-Value-Phasen, gefolgt von produktiven Releases. Dies verhindert, dass zu viel Zeit in der Planung verbleibt und fördert Lernzyklen. Wir sehen in der Praxis, dass Unternehmen, die früh im ersten Halbjahr starten, noch im gleichen Jahr betriebliche Effekte erzielen können.
Ressourcen- und Skill-Planung beeinflusst die Dauer stark. Wenn interne Data-Engineering- und Compliance-Ressourcen knapp sind, übernehmen wir Co-Preneur-Rollen, bringen Engineering-Kapazität mit und beschleunigen so die Time-to-Value. Gleichzeitig adressieren wir Transfer und Enablement, damit das Unternehmen anschließend selbstständig weiterarbeiten kann.
Transparente Meilensteine, klare KPIs und ein verbindlicher Produktionsfahrplan sind entscheidend, um Verzögerungen zu vermeiden. Wir liefern Ihnen diesen Fahrplan mit Aufwandsschätzung und Entscheidungszeitpunkten.
Typische Herausforderungen sind fragmentierte Datensilos, heterogene Altsysteme und fehlende Metadaten. In Hafen- oder Logistiknahen Szenarien kommen externe Datenquellen hinzu — AIS-Daten, Wetter-Feeds, Frachtraten — die integriert werden müssen. Für Versicherer bedeutet das, dass Underwriting-Daten, Schadensakten und Kundendaten oft in unterschiedlichen Formaten und Systemen liegen.
Die Lösung beginnt mit einem Data Foundations Assessment: eine Bestandsaufnahme der Datenquellen, Datenqualität und des Zugriffs. Praktisch setzen wir Data Contracts, ein zentrales Metadatencatalog und standardisierte ETL/ELT-Pipelines ein, um Daten konsistent aufzubereiten. Die Automatisierung der Datenqualität und Monitoring sind Schlüssel, um Modelle stabil zu betreiben.
Integrationsseitig empfehlen wir eine schrittweise Architektur: APIs, Event-Streams und klare Schnittstellendefinitionen, statt monolithischer Integrationsprojekte. Für sensible Daten berücksichtigen wir Verschlüsselung, Pseudonymisierung und gegebenenfalls On-Prem-Processing. Für externe Datenquellen etablieren wir stabile Ingest-Pipelines mit Validierung und SLA-Abgleich.
Wichtig ist auch das organisatorische Mapping: wer ist Datenverantwortlicher, welche SLAs gelten und wie werden Fehler behandelt? Wir unterstützen beim Aufbau dieser Prozesse und bringen bei Bedarf technische Templates und Integrationsmodule mit, die schnelle Ergebnisse ermöglichen.
AI-Governance muss mehrschichtig aufgesetzt werden: rechtliche Compliance, technische Sicherheit und organisatorische Verantwortlichkeiten. Auf EU-Ebene sind kommende Regularien zu berücksichtigen; gleichzeitig verlangt die BaFin spezifische Nachweise zur Risikominimierung. Governance umfasst Policy-Definition, Risiko-Klassifizierung von Modellen und den Aufbau von Audit- und Review-Prozessen.
Technisch bedeutet Governance: Model Cards, Data Lineage, Versionierung von Trainingsdaten sowie Logging von Entscheidungen. Diese Artefakte sind erforderlich, damit Prüfer nachvollziehen können, wie Entscheidungen zustande gekommen sind. Bei sensiblen Prozessen brauchen Sie zudem regelmäßige Bias- und Performance-Checks.
Organisatorisch definieren wir klare Rollen: Model Owner, Data Stewards, Compliance-Verantwortliche und ein zentrales AI-Governance-Board, das Freigaben und Risikoeinstufungen vornimmt. Trainingsprogramme sorgen dafür, dass Fachbereiche und Management die Governance verstehen und leben.
Wir implementieren Governance pragmatisch: mit Templates, automatisierten Prüfungen und Rollout-Playbooks, sodass Governance kein Bremsklotz ist, sondern ein Beschleuniger für sichere Skalierung. So kombinieren Sie regulatorische Sicherheit mit Geschwindigkeit.
Wir reisen regelmäßig nach Hamburg und arbeiten vor Ort mit Kunden — das ist ein fester Bestandteil unseres Ansatzes. Wir beginnen typischerweise mit Workshops und Interviews vor Ort, um Stakeholder, Prozesse und Datensituationen direkt zu erfassen. Diese Nähe ermöglicht es uns, schnell Vertrauen aufzubauen und pragmatische Lösungen zu entwerfen, die in Ihre Organisation passen.
Unser hybrider Arbeitsmodus kombiniert Vor-Ort-Arbeit mit Remote-Engineering aus Stuttgart. Während wir vor Ort strategisch arbeiten, liefern unsere Engineering-Teams schnelle Prototypen, MLOps-Pipelines und erste Modelle. Dieser Ansatz minimiert Reiseaufwand und Kosten, ohne Abstriche bei Geschwindigkeit oder Qualität zu machen.
Logistisch koordinieren wir Workshops, Stakeholder-Reviews und Live-Demos in Ihren Räumen. Dabei nehmen wir lokale Gegebenheiten wie Betriebszeiten, Datenschutzanforderungen und interne Freigabemechanismen in den Plan auf. Für kritische Reviews und Audit-Termine kommen wir persönlich, damit Entscheidungen zügig getroffen werden können.
Langfristig bauen wir Transfer- und Enablement-Pläne auf, sodass Ihr Team nach unserem Engagement selbstständig weiterarbeiten kann. Unsere Vor-Ort-Interventionen sind so strukturiert, dass nach Abschluss der gemeinsamen Arbeit klare Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten für den Alltag vorhanden sind.
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Philipp M. W. Hoffmann
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