Warum brauchen Finanz- und Versicherungsunternehmen in Stuttgart eine klare KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die Herausforderung vor Ort
Stuttgarter Finanz- und Versicherungsunternehmen stehen heute zwischen ambitionierten Automatisierungszielen und strengen regulatorischen Vorgaben. Viele Ideen für KI-gesteuerte Prozesse bleiben unausgereift, weil Governance, Datenqualität und konkrete Business Cases fehlen — und damit das Vertrauen von Compliance, IT und Fachbereichen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Stuttgart ist unser Hauptsitz – hier sind wir zuhause, vernetzt und täglich vor Ort. Unsere Teams arbeiten regelmäßig mit Führungskräften aus Banken, Versicherern und großen Industrietpartnern in Baden-Württemberg zusammen und verstehen die lokalen Spannungsfelder zwischen regulatorischer Vorsicht und Innovationsdruck.
Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, dass wir nicht nur beraten, sondern mitunternehmensverantwortung übernehmen: Wir entwickeln Roadmaps, bauen Prototypen und implementieren Governance-Modelle direkt in Ihren Organisationen — im Rhythmus Ihrer IT, nicht in PowerPoint-Zyklen.
Wir kommen schnell ins Team, begleiten Workshops in der Stuttgarter Innenstadt oder bei Ihnen vor Ort und bringen technisches Delivery-Know-how, damit KI-Initiativen messbar werden. Diese Vor-Ort-Verfügbarkeit schafft Vertrauen bei Compliance-Abteilungen, Datenschutzbeauftragten und Fachbereichen gleichermaßen.
Unsere Referenzen
Für die Priorisierung und Automatisierung von Dokumentenprozessen haben wir mit FMG an leistungsfähigen Lösungen für Dokumentenrecherche und -analyse gearbeitet — Erfahrungen, die sich direkt auf KYC-/AML-Workflows und Vertragsprüfungen in Banken übertragen lassen.
Die Entwicklung von NLP-gesteuerten Kommunikationstools bei Mercedes-Benz (Recruiting-Chatbot) zeigt unsere Kompetenz in der Automatisierung von dialogbasierten Prozessen, eine Fähigkeit, die wir auf Advisory- und Kundenkommunikations-Copilots in Versicherungen überführen können.
Darüber hinaus bringen wir strategische Beratungs- und Transformationskompetenz ein, die wir in Projekten für technologieorientierte Unternehmen und Spin-offs unter Beweis gestellt haben — diese Erfahrung hilft, AI-Roadmaps realistisch und marktreif zu planen.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie von innen heraus neu zu denken: Wir sind Co-Preneure, keine nüchternen Deliverable-Fabriken. Unsere Arbeitsweise verbindet strategische Klarheit, schnelle Prototypen und technische Exzellenz.
Im Bereich KI-Strategie für Finanz & Versicherung führen wir modulare Angebote von der AI Readiness Assessment bis zur Implementierung von Governance-Frameworks durch. Dabei behalten wir stets zwei Dinge im Blick: regulatorische Sicherheit und wirtschaftliche Tragfähigkeit.
Interessiert an einer Compliance-sicheren KI-Roadmap?
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Use Cases priorisieren und einen schnellen PoC planen. Wir sind in Stuttgart vor Ort und starten innerhalb weniger Tage.
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 für Finanz & Versicherung in Stuttgart: Markt, Use Cases und Umsetzung
Stuttgart als industrielles Herz Deutschlands hat ein dichtes Netz aus großen Konzernen, mittelständischen Zulieferern und einem florierenden Dienstleistungssektor. Für Banken und Versicherer in dieser Region bedeutet das: eine Kundschaft mit hohen Erwartungen an digitale Services, komplexe B2B-Beziehungen und streng regulierte Datenflüsse. Eine fundierte KI-Strategie muss diese lokale Ökonomie verstehen, technische Machbarkeit mit Compliance verbinden und wirtschaftliche Potenziale messbar machen.
Marktanalyse: Lokaler Kontext und regulatorische Rahmenbedingungen
Die Finanz- und Versicherungslandschaft in Baden-Württemberg ist geprägt von regionalen Banken, Sparkassen, spezialisierten Versicherern und wachsenden FinTechs. Diese Akteure stehen unter dem Einfluss von BaFin-Anforderungen, EU-DSGVO und zunehmenden Anforderungen an externe Rechenschaftspflicht in Bezug auf Modellrisiken. Eine KI-Strategie muss diese regulatorischen Ebenen in Architektur, Datennutzung und Governance abbilden.
Gleichzeitig besteht ein hoher Bedarf an Effizienzgewinnen: KYC/AML-Prozesse binden Personal, Underwriting und Schadenmanagement benötigen schnellere Entscheidungsgrundlagen, und Berater erwarten digitale Tools, die individuell, aber auch erklärbar sind. In diesem Spannungsfeld entscheidet eine realistische Risiko-Nutzen-Analyse über den Erfolg von KI-Initiativen.
High-value Use Cases für Finanz & Versicherung
KYC/AML-Automatisierung ist einer der unmittelbarsten Hebel. Durch NLP-gestützte Dokumentenanalyse, Entity Resolution und Transaction Pattern Detection lassen sich Zeitaufwand und False-Positive-Raten signifikant reduzieren. Entscheidend ist jedoch die Integration mit bestehenden Core-Banking- und AML-Systemen sowie nachvollziehbare Audit-Trails.
Risk Copilots für Portfoliomanager und Risikoabbildung helfen, Szenarien zu simulieren und regulatorisch relevante Kennzahlen automatisch zu berechnen. Solche Copilots müssen erweiterbare Wissensbasen, erklärbare Modelle und strikte Berechtigungssteuerungen besitzen, damit Compliance-Teams valide Reports erhalten.
Advisory-Copilots wiederum unterstützen Kundenberater und Versicherungsagenten bei der Produktempfehlung, individuell zugeschnittenen Angeboten und der Vertragsgestaltung. Diese Tools kombinieren Kundendaten, Produktlogik und Compliance-Filter und liefern Vorschläge, die dokumentiert und auditierbar sind.
Weitere Use Cases umfassen automatisiertes Fraud-Detection, intelligente Schadenbearbeitung mit Bild- und Textanalyse sowie Vertragsprüfung und -klassifikation. Jeder Use Case bietet hohen ROI, wenn er sauber priorisiert, mit KPIs versehen und in kurzen Iterationen prototypisch getestet wird.
Implementierungsansatz & Roadmap
Unsere modulare Vorgehensweise beginnt mit einem AI Readiness Assessment, in dem Datenlandschaft, technische Infrastruktur, Governance und Skills analysiert werden. Darauf folgt eine Use Case Discovery über 20+ Abteilungen, um Stillstand-Ideen versus Skalierbare-Anwendungen zu trennen.
Priorisierung & Business Case Modellierung übersetzt Use Cases in monetäre und operationelle KPIs. Wir modellieren Kosten, Time-to-Value und Risiken, damit das Management rationale Entscheidungen trifft. Ein Pilot-Design definiert Erfolgskriterien, Metriken und die Minimal-Deliverables, die nötig sind, um Stakeholder zu überzeugen.
Technische Architektur, Modellauswahl und Data Foundations
Die technische Architektur muss Cloud-Strategie, Daten-Governance und Sicherheitsanforderungen vereinen. Für viele Finanzinstitutionen in Stuttgart ist hybride Infrastruktur (On-Premise für sensible Daten, Cloud für Skalierung) der pragmatische Weg. Die Modellauswahl orientiert sich an Erklärbarkeit, Robustheit und Kosten pro Inferenz — nicht nur an punktueller Performance.
Data Foundations sind oft der längste Hebel: ein einheitliches Kundenprofil, standardisierte Stammdaten und verlässliche Audit-Logs. Wir empfehlen datengetriebene Baseline-Projekte, um inkrementell Datenqualität zu erhöhen statt auf einmal große Migrationen zu starten.
AI-Governance, Compliance und Auditability
Governance muss Regeln für Modelllebenszyklus, Zugriffskontrolle, Bias-Checks und Monitoring definieren. Für Banken und Versicherer ist die Verbindung von Modell-Transparenz und operationeller Sicherheit zentral: Versionierung, Explainability-Reports und Rollen-basierte Freigaben müssen von Anfang an Teil der Architektur sein.
In der Zusammenarbeit mit Datenschutzbeauftragten und internen Revisionsteams legen wir Audit-Pfade fest und entwickeln Prüfprotokolle, die regulatorische Anforderungen erfüllen. Diese Protokolle sind Voraussetzung für den operativen Einsatz von Risk- oder Advisory-Copilots.
Integrationsherausforderungen und Legacy-Systeme
Die Integration in Core-Banking-, Policen- oder Claims-Systeme bleibt technisch anspruchsvoll. Schnittstellen, Batch-Prozesse und Echtzeit-Pipelines müssen gleichermaßen berücksichtigt werden. Unser Fokus liegt auf minimalinvasiven Integrationen: API-first, event-basierte Synchronisation und klar definierte Backfill-Prozesse.
Oft ist es sinnvoll, eine Zwischenlage einzuziehen — ein Data Hub oder ein KPI-Layer — um Transformationsrisiken zu reduzieren und gleichzeitig schnelle Iterationen zu ermöglichen.
Change Management und organisatorische Voraussetzungen
Technik alleine schafft keinen Mehrwert. Change & Adoption Planung umfasst Schulungspläne, Rollout-Kaskaden und Incentivierung für Fachbereiche. Wir empfehlen, früh Business Champions zu identifizieren und KPIs zu koppeln, damit Nutzung und Qualität nicht auseinanderdriften.
Ein klarer Betriebsmodus — wer betreibt Modelle, wer überwacht Performance, wie laufen Updates — verhindert spätere Reibungsverluste. Die Co-Preneur-Arbeitsweise unterstützt hier: Wir begleiten die ersten Releases operativ und bauen intern Skills für die Übergabe auf.
Erfolgsmessung, Zeitplan und ROI-Erwartungen
Erwartungen müssen kalibriert werden: Ein AI-PoC kann in Tagen bis Wochen funktionieren, aber die vollständige Integration und Governance-Aufsetzung dauert typischerweise Monate. Wir strukturieren Programme in MVP-Phasen mit klaren Go/No-Go-Kriterien, um Kapital effizient zu verwenden.
ROI kann direkt durch reduzierte Personalkosten bei KYC/AML, schnellere Schadenbearbeitung oder erhöhter Konversionsrate durch Advisory-Copilots gemessen werden. Indirekte Effekte wie bessere Kundenzufriedenheit oder geringeres Reputationsrisiko sind ebenfalls relevant und sollten als KPIs aufgenommen werden.
Bereit für den nächsten Schritt?
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch – wir bringen Erfahrung aus regionalen Projekten und ein pragmatisches Vorgehen mit.
Schlüsselbranchen in Stuttgart
Stuttgart ist seit Jahrzehnten ein industrielles Zentrum: Die lokale Wirtschaft wurde einst vom Maschinenbau und der Automobilindustrie geformt, und dieser Erbe prägt auch heute die Struktur von Finanz- und Versicherungsdienstleistungen in der Region. Banken und Versicherer bedienen zahlreiche Zulieferer, OEMs und deren Belegschaften — ein Ökosystem, das spezifische Finanzprodukte und Risikomodelle erfordert.
Der Maschinenbau in der Region hat eine lange Tradition: Kleinserienfertigung, hochspezialisierte Anlagen und weltweite Lieferketten sind charakteristisch. Für Finanzdienstleister bedeutet das: komplexe Working-Capital-Anforderungen, projektbasierte Finanzierung und spezifische Versicherungsprodukte gegen Produktionsrisiken. KI kann hier helfen, Kreditrisiken zu monitoren und Ausfallwahrscheinlichkeiten präziser zu modellieren.
Die Automotive-Branche mit Playern wie Mercedes-Benz und Porsche erzeugt Bedarf an speziellen Flottenversicherungen, Herstellergarantie-Lösungen und Finanzierungsprodukten. Versicherer und Banken in Stuttgart müssen Produkte mit hoher Datennähe liefern und verstehen, wie Telemetrie- oder Produktionsdaten in Pricing-Modelle einfließen können.
Medizintechnik ist ein weiterer starker Zweig: Firmen wie Karl Storz treiben hochwertige, regulierte Produkte voran. Für Finanzpartner entstehen hierbei spezialisierte Kredit- und Leasingmodelle, bei denen KI die Bewertung von Projekt- und Marktrisiken verbessern kann.
Industrieautomation und Komponentenlieferanten — etwa Unternehmen aus dem Bereich Robotik oder Steuerungstechnik — erzeugen volatile Bestellzyklen. Versicherer, die digitale Produkte für Produktionsausfall, Garantieverlängerungen oder Cyber-Risiken anbieten, finden in Stuttgart einen anspruchsvollen Markt. KI-gestützte Underwriting-Modelle und Echtzeit-Risikomonitoring sind hier klare Chancen.
Der Mittelstand (Mittelstand) prägt die Region. Diese Unternehmen benötigen pragmatische, leicht integrierbare Finanzlösungen. KI-Strategien für Banken und Versicherer müssen deshalb modular, erklärbar und kosteneffizient sein, um bei diesen Kunden Akzeptanz zu finden.
Parallel wächst die Bedeutung von Technologie- und Spin-off-Ökosystemen; Forschung und Entwicklungszentren treiben Innovation. Für Finanzakteure entstehen daraus Chancen für spezialisierte Investor-Produkte und Risiken, die durch datengetriebene Modelle besser abgebildet werden können.
Insgesamt verlangen die Branchen in Stuttgart nach pragmatischen, regeltreuen und gleichzeitig innovativen KI-Lösungen: lokal implementierbar, technisch robust und mit klarer Governance, damit die wirtschaftlichen Vorteile realisierbar sind.
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Wichtige Akteure in Stuttgart
Mercedes-Benz ist nicht nur globaler Automobilhersteller, sondern auch ein Motor für digitale Transformation in der Region. Das Unternehmen investiert in Digital- und KI-Projekte entlang der Lieferkette und im Kundenservice. Für Finanz- und Versicherungsanbieter bedeutet das: vernetzte Produkte, Telematik-basierte Pricing-Modelle und datengetriebene Servicelösungen.
Porsche steht für Premium-Markenführung und hohe Kundenansprüche. Versicherungsprodukte für Kunden dieses Segments erfordern Präzision, maßgeschneiderte Policen und digitale Beratungsangebote — Felder, in denen Advisory-Copilots echten Mehrwert liefern können.
Bosch ist ein breit aufgestellter Technologiepartner mit starken Aktivitäten in Software, IoT und Sensorik. Die Innovationskraft von Bosch fördert datengetriebene Produkte in Industrie und Mobilität, was Banken und Versicherern neue Datenquellen für Risikobewertungen und Produktdesign liefert.
Trumpf als Hersteller von Werkzeugmaschinen und Lasertechnik steht exemplarisch für den High-End-Maschinenbau der Region. Finanzierungsmodelle für Investitionsgüter und komplexe Leasingstrukturen sind hier relevant; KI kann Prognosen zur Auslastung und Restwertentwicklung verbessern.
Stihl kombiniert traditionelle Produktion mit moderner Produktentwicklung und bedient globale Märkte. Für Versicherer sind hier Logistik-, Produkthaftungs- und Supply-Chain-Risiken im Fokus — Bereiche, in denen KI-gestützte Monitoring-Lösungen Frühsignale liefern können.
Kärcher ist ein Beispiel für eine internationale Marke mit hohen Anforderungen an After-Sales und Ersatzteilmanagement. Versicherungs- und Serviceprodukte können durch automatisierte Schadenprüfung und Predictive Maintenance-Modelle optimiert werden.
Festo zählt zu den Vorreitern in Industrieautomation und Aus- und Weiterbildung. Die Kombination aus Hardware, Steuerung und digitaler Vernetzung eröffnet Finanzpartnern neue Assessments für Projektrisiken und langfristige Serviceverträge.
Karl Storz als Medizintechnik-Hersteller steht für hohe regulatorische Anforderungen und Qualitätsstandards. Versicherungen und Banken, die diese Kundengruppe bedienen, benötigen präzise Risikomodelle und Lösungen, die regulatorische Vorgaben stringent abbilden — ein Feld, in dem erklärbare KI-Modelle besonders relevant sind.
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Häufig gestellte Fragen
Compliance ist kein nachträglicher Gedanke, sondern ein integraler Bestandteil jeder KI-Strategie. Zu Beginn definieren wir Datenschutz- und Compliance-Anforderungen als Teil des AI Readiness Assessments. Das umfasst die Aufnahme der relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen (BaFin-Regelungen, DSGVO, nationale Datenschutzbestimmungen) und deren Übersetzung in technische und organisatorische Maßnahmen.
Praktisch heißt das: Wir implementieren Datenklassifizierungen, Pseudonymisierungs-Workflows, rollenbasierte Zugriffssteuerungen und Audit-Logs. Diese Mechanismen stellen sicher, dass personenbezogene Daten nur im erlaubten Kontext verwendet werden und alle Verarbeitungsschritte nachvollziehbar sind.
Auf Modell-Ebene arbeiten wir mit Explainability-Mechaniken, Bias-Checks und Validierungsprotokollen, die regelmäßig ausgeführt werden. Für BaFin-relevante Modelle ist eine formalisierte Dokumentation des Modellierungsprozesses, inklusive Testreports und Stresstests, unerlässlich, um Prüfungen zu bestehen.
Schließlich ist die Zusammenarbeit mit internen Datenschutzbeauftragten und externen Prüfern Teil unseres Standards. Wir liefern Vorlagen für Policies, Reporting-Mechanismen und Incident-Response-Pläne, damit Ihr Betrieb nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch BaFin-anforderungskonform ist.
Die Priorisierung beginnt mit einer breit angelegten Use Case Discovery: Wir arbeiten mit 20+ Abteilungen zusammen, um Potenziale zu identifizieren — von KYC und Kreditentscheidungen bis zu Schadenmanagement und Kundenberatung. Ziel ist es, eine gemeinsame Datenbasis und eine einheitliche Bewertungsskala für Impact, Machbarkeit und Regulatory-Risk zu schaffen.
Nach der Erfassung modulieren wir eine Priorisierung nach Kriterien wie monetärem Impact, Time-to-Value, Datenverfügbarkeit, Komplexität der Integration und regulatorischem Risiko. Dadurch lassen sich Quick Wins (z. B. Dokumentenautomation bei KYC) von strategischen Transformationsprojekten unterscheiden.
Business Case Modellierung ist der nächste Schritt: Wir quantifizieren erwartete Einsparungen, Ertragssteigerungen und Investitionskosten. So wird aus einer abstrakten Idee ein konkretes Investment mit messbaren KPIs. Stakeholder-Workshops helfen, Prioritäten zu validieren und Verantwortlichkeiten zuzuordnen.
Wichtig ist, dass Priorisierung kein einmaliger Akt bleibt. Wir empfehlen ein Portfolio-Management mit regelmäßigen Reviews, damit Learnings aus Piloten in die Roadmap zurückfließen und Budgetentscheidungen dynamisch angepasst werden können.
KYC/AML-Automatisierung erfordert eine solide Datenbasis: strukturierte Kundenstammdaten, Zugriff auf Transaktionsdaten und Dokumente (Ausweise, Verträge) sowie eine Datenplattform, die sichere Verarbeitung erlaubt. Häufig sind Legacy-Systeme eine Herausforderung; deshalb empfehlen wir einen hybriden Ansatz mit einem Data Hub, der verlässlich als Integrationsschicht dient.
Architektonisch benötigt man robuste ETL-Pipelines, ein Dokumenten-Processing-Framework (OCR + NLP), Entity-Resolution-Module und eine Rule-/Model-Engine für Scoring und Alerts. Für Echtzeit-Fähigkeiten sind event-getriebene Architekturen sinnvoll, bei Batch-Analysen reichen zeitgesteuerte Prozesse.
Beim Technologie-Stack achten wir auf Erklärbarkeit und Betriebssicherheit: Modelle mit interpretierbaren Features, nachvollziehbare Entscheidungswege und Monitoring für Drift und Performance sind Pflicht. Ergänzt wird das durch Audit-Funktionalitäten, die regulatorische Prüfungen ermöglichen.
In Stuttgart empfiehlt es sich, lokale Betriebsanforderungen (On-Premise oder deutsche Cloud-Provider) früh zu klären. Wir helfen bei der Auswahl pragmatischer Komponenten, die sich in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren lassen und gleichzeitig Compliance-Anforderungen erfüllen.
Die Time-to-Value hängt vom Use Case ab: Ein AI-PoC kann oft in wenigen Tagen bis Wochen erste Ergebnisse liefern, besonders bei klar umrissenen Problemen wie Dokumentenklassifikation oder Chatbot-Automatisierung. Komplexere Integrationen oder Governance-Aufbauten dauern Monate.
Wir bieten ein standardisiertes AI PoC-Angebot für 9.900€, das einen schnellen technischen Beweis liefert: Use-Case-Scoping, Feasibility-Check, Rapid Prototyping, Performance-Evaluation und eine Production-Plan-Skizze. Dieses PoC klärt technische Machbarkeit und liefert konkrete KPIs.
Die vollständige KI-Strategie inklusive Use Case Priorisierung, Business Case Modellierung und einem Governance-Framework ist aufwändiger und wird in Modulen angeboten. Typische Strategy-Engagements dauern 6–12 Wochen mit abgestuften Phasen für Assessment, Priorisierung und Roadmap-Erstellung.
Wichtig ist: Frühzeitige Prototypen minimieren Risiko und bieten konkrete Entscheidungsgrundlagen für Investitionen. Wir strukturieren Programme so, dass Sie nach jedem Zyklus handlungsfähige Ergebnisse und klare Next-Steps haben.
Ein Risk Copilot muss als Assistenzsystem konzipiert werden, das Entscheidungsunterstützung liefert, aber nicht die fachliche Verantwortung übernimmt. Das Design beginnt mit klaren Grenzen: Welche Empfehlungen darf das System geben, welche Entscheidung bleibt beim Menschen, und wie werden Warnstufen definiert?
Technisch benötigen Risk Copilots erklärbare Modelle, Versionierung und ein strenges Zugriffsmanagement. Alle Empfehlungen sollten mit Confidence-Scores, Herkunftsangaben der Daten und Begründungen ausgeliefert werden, damit Fachbereiche die Empfehlungen bewerten können.
Governance umfasst regelmäßige Backtesting-Prozesse, Freshness-Checks der Daten und ein Monitoring für Model-Drift. Wir setzen Gateways ein, die Eingriffe von Compliance und Risk Management erlauben und automatisierte Eskalationspfade implementieren.
Change-Management ist entscheidend: Fachbereiche müssen trainiert werden, die Assistenz zu verstehen, und Verantwortlichkeiten müssen formalisiert werden. Starten Sie mit eng begrenzten Domänen und erweitern Sie den Copilot inkrementell, sobald Vertrauen und Messbarkeit gegeben sind.
Unsere Arbeitsweise ist lokal und operativ: Als Stuttgarter Unternehmen sind wir regelmäßig vor Ort und arbeiten eng mit Ihren Teams in Workshops, Sprint-Zyklen und Review-Sessions. Die Co-Preneur-Methode bedeutet, dass wir uns als Mitunternehmer sehen: Wir übernehmen Verantwortung für Outcomes, nicht nur für Empfehlungen.
In der Praxis starten wir mit einem Assessment vor Ort, gefolgt von Discovery-Workshops mit Fachbereichen, IT und Compliance. Prototypen bauen wir gemeinsam in iterativen Zyklen, oft mit täglichen oder wöchentlichen Reviews, sodass das Team kontinuierlich eingebunden ist und Wissen aufgebaut wird.
Unsere Angebote sind modular: Sie können mit einem PoC beginnen und bei Erfolg in eine skalierte Implementierungsphase übergehen. Wir unterstützen bei Architektur, Datenplattform, Governance und der Übergabe an interne Betriebsteams.
Da Stuttgart unser Hauptsitz ist, können wir kurzfristig Präsenz zeigen — für Workshops, Governance-Gremien oder kritische Meilensteine — und gleichzeitig Remote-Engineering-Kapazitäten für die schnelle Auslieferung nutzen.
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