BRANCHE // ENTERPRISE-KI & SAAS
KI-Produkte, die den Enterprise-Pilot überleben, nicht nur die Demo.
Wir haben einen vibe-gecodeten Prototyp in zwei Wochen auf Enterprise-Pilot-Niveau gebracht, einen GPU-lastigen ML-Monolithen in Services zerlegt, die ohne War Room deployen, und QA über eine Enterprise-Plattform mit sieben Microservices anderthalb Jahre verantwortet. Das Muster: Enterprise-Käufer prüfen jeden Pfad, den die Demo übersprungen hat.
Dreißig-Minuten-Call buchen“Der Kunde wollte UI-Politur. Wir haben zuerst das Fundament neu gebaut, weil UI-Glanz keine Enterprise-Demo übersteht, wenn das Produkt darunter fragil ist.”
Was wir in dieser Branche bauen
Drei Engagements definieren unsere Enterprise-KI- und SaaS-Arbeit.
Twinsoft AI baut Enterprise-KI-Twins. Sie kamen mit vibe-gecodeter Software und Enterprise-Pilot-Calls, die schon im Kalender standen. Wir haben die funktionierende Logik behalten, das Rückgrat mit sauberer KI-Integration neu geschrieben und in zwei Wochen ein pilotbereites MVP geliefert, ohne den UI-Anspruch zu opfern, den ein Enterprise-Raum erwartet.
Hyperstate AI betrieb eine KI-gestützte Musikproduktions-Plattform auf einem GPU-lastigen Monolithen. Wir haben ihn in orchestrierte Services zerlegt und selbst gehostete ML-Bibliotheken gegen skalierbare Alternativen getauscht. Latenz runter, Rechnung runter, Deployments langweilig. Dem Startup ging später nach dem Launch das Funding aus, und die Case Study sagt genau das.
Polity ist eine Enterprise-Plattform auf sieben Microservices. Unsere Software-Qualitätssicherung hat alle über mehrere Vendoren 1,5 Jahre verantwortet. Hunderte Bugs geschlossen, Release-Gates durch jeden Refactor gehalten.
Prototyp-zu-Produktion-Härtung
Du hast einen vibe-gecodeten oder KI-generierten Prototyp und ein echter Käufer schaut gleich drauf. Wir triagieren, was bleibt, bauen neu, was die Prüfung nicht überlebt, und liefern zur Deadline.
KI-Architektur & Kosten-Chirurgie
LLM- und GPU-Rechnungen, die schneller wachsen als der Umsatz, Latenz, die die Demo blamiert. Wir re-architekten für Kosten und Geschwindigkeit, die Hyperstate-Form.
Langfristige QA-Verantwortung
Enterprise-Plattformen mit mehreren Vendoren brauchen jemanden, der für Qualität über alle hinweg verantwortlich ist. Wir haben diesen Sitz 1,5 Jahre am Stück gehalten.
Fractional CPO für SaaS nach PMF
Wenn ein SaaS-Produkt baut, was der lauteste Kunde letzte Woche verlangt hat, installiert ein Fractional CPO ein Priorisierungs-Framework und eine Discovery-Kadenz. Nur nach PMF, und nur wenn der Gründer bereit ist, die Produktentscheidung abzugeben.
Was diese Branche schwierig macht
Enterprise-Käufer prüfen den Unhappy Path
Ein Pilot-Call ist ein feindseliger Code-Review mit Budget dran. Authentifizierungs-Edge-Cases, Berechtigungen, Datenisolation, was passiert, wenn das Modell falsch liegt. Genau das härten wir zuerst.
KI-Demos verrotten zu KI-Haftungsrisiken
Die meisten KI-Agent-Projekte werden vor Produktion eingestellt, und die Ursache ist meist Architektur, Evaluation und Kosten, nicht Modellqualität. Wir haben öffentlich darüber geschrieben, warum, und wir bauen so, dass es nicht passiert.
LLM-Kosten sind eine Architekturentscheidung
Token-Rechnungen, GPU-Hosting und Evaluations-Pipelines entscheiden deine Marge. Wir designen den Modell-Layer wie Infrastruktur, mit Budgets, Fallbacks und einem gemessenen Grund für jede Modellwahl.
Ausgelieferte Arbeit in dieser Branche
Drei Engagements: ein zweiwöchiger Härtungs-Sprint, eine tiefe Re-Architektur und 1,5 Jahre QA-Verantwortung.
Vibe-coded Prototyp auf enterprise-pilotbereit gebracht. Keine Abkürzungen.
1,5 Jahre QA-Eigentümerschaft über sieben Services und mehrere Vendoren. Qualität blieb durch jeden Refactor lieferbar.
GPU-lastigen Monolithen in orchestrierte Services zerlegt und selbst gehostete ML-Bibliotheken durch skalierbare Alternativen …
Das sind ausgewählte Projekte, nicht unser gesamtes Portfolio. Seit 2018 haben wir 75+ Produkte ausgeliefert.