KI-Systeme für Organisationen mit regulatorischer Verantwortung.
Wir entwickeln KI-Systeme, die Technologie, Regulierung und operative Umsetzung verbinden — für Organisationen, die unter regulatorischer Verantwortung handeln.
Drei Disziplinen. Ein integrierter Ansatz.
Strategie, Engineering und Governance greifen ineinander — nicht als getrennte Leistungen, sondern als zusammenhängendes System.
Strategie & Entscheidungslogik
Klare Ziele. Explizite Annahmen. Strukturierte Priorisierung.
- KI-Readiness & Use-Case-Priorisierung
- Entscheidungsmodelle mit expliziter Logik
- Roadmap mit regulatorischem Rahmen
ML-Engineering & Systemintegration
Robuste Systeme statt isolierter Prototypen.
- Reproduzierbare ML-Pipelines
- Produktionsreife Deployment-Strukturen
- Monitoring & Nachvollziehbarkeit
Governance & Compliance by Design
Regulatorische Anforderungen sind Teil der Architektur — nicht ein nachgelagerter Schritt.
- EU AI Act Risikoklassifizierung
- DSGVO-konforme Datenarchitektur
- Versionierte Entscheidungsprotokolle
Unsere Entscheidungslogik in sechs Schritten.
Systematisch. Prüffähig. Skalierbar.
Zieldefinition
Was soll wirklich erreicht werden?
Was soll wirklich erreicht werden?
Welche Bedingungen gelten — und wie sicher sind sie?
Welche realistischen Wege existieren?
Wie schneiden Optionen quantitativ und qualitativ ab?
Welche Option ist unter aktuellen Annahmen am robustesten?
Wie wird die Entscheidung umgesetzt und überwacht?
Von Struktur zu Skalierung — ohne Kontrollverlust.
Vier klar definierte Implementierungsschritte. Evidenzbasiert. Regulatorisch tragfähig. Skalierbar.
Struktur & Scope
Entscheidungsraum präzise definieren.
- Strategischer Zielrahmen & Erfolgsmetriken
- Rollen- & Verantwortlichkeitsmodell
- Daten- & Governance-Anforderungen
- Erste Decision-Workspaces
→ Klarer Architekturrahmen + priorisierte Umsetzung
Entscheidungsraum präzise definieren.
Entscheidungsraum präzise definieren.
- Strategischer Zielrahmen & Erfolgsmetriken
- Rollen- & Verantwortlichkeitsmodell
- Daten- & Governance-Anforderungen
- Erste Decision-Workspaces
→ Klarer Architekturrahmen + priorisierte Umsetzung
Logik unter Realbedingungen testen.
- MVP-Implementierung
- Szenario- & Sensitivitätsanalyse
- Quantifizierbare Wirkungsnachweise
- Iterative Modellvalidierung
→ Messbare Entscheidungsqualität + belastbare Business-Argumentation
System produktiv und prüfbar machen.
- Systemintegration (API, Pipelines, Rollenmodell)
- Audit-Trail & Versionierung
- Risikoklassifizierung (EU AI Act / DSGVO)
- Operatives Monitoring
→ Enterprise-fähige, regulierungssichere Implementierung
Systematisierung statt Einzelfalllösung.
- Wiederverwendbare Entscheidungs-Templates
- Organisationsweite Rollout-Logik
- Governance-Standardisierung
- Enablement von Teams
→ Replizierbare Entscheidungsarchitektur im gesamten Unternehmen
Entwickelt für Organisationen mit regulatorischer Verantwortung.
Governance ist Architektur — nicht Kontrolle im Nachhinein.
Unsere Systeme sind erklärbar, steuerbar und prüfbar. Transparenz, Kontrolle und Auditierbarkeit sind integraler Bestandteil jedes Systems.
KI darf nicht „nur“ Ergebnisse liefern, sondern muss die zugrunde liegende Logik offenlegen: Welche Daten wurden verwendet? Welche Annahmen sind aktiv? Was hat die Bewertung beeinflusst — und wie stark?
Wir bauen Erklärbarkeit nicht als Report am Ende, sondern als Teil des Produktflows: nachvollziehbar für Fachbereiche, prüfbar für Governance, reproduzierbar für Audits.
- Explainability-Konzept (Ziele, Metriken, Zielgruppen: Fachbereich / Tech / Compliance)
- Evidenz-Ansicht: Datenquellen, Annahmen, Gewichtungen, Versionsstand
- Modell- & Regel-Transparenz (z. B. Feature- & Contribution-Views)
- Entscheidungskarte / Decision Log: exportierbar und audit-fähig
In Enterprise-Kontexten zählt nicht nur „kann das System?“, sondern „darf das System?“. Wir modellieren Kontrolle als Architektur: Zugriffsebenen, Freigabewege, Guardrails, Policy-Checks und Zuständigkeiten.
So wird aus einem KI-Prototyp ein System, das im Betrieb stabil bleibt — auch wenn Daten, Teams oder Anforderungen sich ändern.
- Rollen- & Berechtigungskonzept (RBAC/ABAC, Tenant-/Workspace-Logik)
- Policy-by-Design: Regeln, Schwellenwerte, Eskalationen, Einschränkungen
- Freigabe-/Review-Flows (z. B. Vier-Augen-Prinzip, Stakeholder Review)
- Logging & Kontrollpunkte entlang der Pipeline (Input → Output → Action)
Accountability heißt: Ergebnisse sind nicht „flüchtige Antworten“, sondern versionierte Artefakte. Jede Entscheidung hat einen nachvollziehbaren Verlauf: Kontext, Inputs, Annahmen, Änderungen, Freigaben, Ergebnis und Umsetzungsschritte.
Das schafft Vertrauen intern (Management, Fachbereich) und reduziert Risiken extern (Audit, Aufsicht, Partner).
- Versioniertes Decision Log (PDF/JSON) inkl. Quellen, Annahmen, Optionen, Empfehlung
- Audit Trail & Change History (Wer hat was wann warum geändert?)
- Export-/Sharing-Fähigkeit (Stakeholder Review, Freigabe, Dokumentation)
- Betriebs-/Compliance-Paket (z. B. für AI Act-/DSGVO-relevante Nachweise)
Die Menschen hinter der Architektur.
Systemische KI entsteht nicht aus Tools — sondern aus Verantwortung, Erfahrung und klarer Perspektive.
Leonardo Bornhäußer
Founder & CEO · Interim CTO
Systemarchitekt für Entscheidungsintelligenz in regulierten Märkten.
Leonardo verantwortet Produktstrategie, Systemarchitektur und die Verbindung von ML-Logik, Governance und operativer Umsetzung. Sein Fokus: Entscheidungsräume strukturieren, bevor sie technologisch skaliert werden.
Verantwortungsbereich- Entscheidungsarchitektur & Roadmap
- ML-Stack & Governance-Integration
- Enterprise-Gesamtverantwortung
Lisa Bennewitz
Finance & Struktur
Finanzielle Tragfähigkeit trifft Governance-Struktur.
Lisa verantwortet die ökonomische Architektur hinter unseren Systemen — von Finanzplanung bis Beteiligungsstruktur. Ihr Fokus liegt auf Transparenz, Reporting-Fähigkeit und langfristiger Skalierbarkeit.
Verantwortungsbereich- Finanzarchitektur & Controlling
- Investor Readiness & Reporting
- Beteiligungs- & Governance-Struktur
Stella Manga Chesnay
Legal & AI Governance
Regulatorische Sicherheit als integraler Systembestandteil.
Stella verbindet DSGVO, EU AI Act und Governance-Frameworks direkt mit Systemarchitektur und Datenlogik — nicht als juristische Nachprüfung, sondern als strukturelles Designprinzip.
Verantwortungsbereich- DSGVO & Datenschutzrecht
- EU AI Act Compliance
- AI Governance Frameworks
Prof. (Assoc.) Dr. Tuna Çakar
AI & ML Research Advisory
Wissenschaftliche Validierung und Modell-Benchmarking.
- Deep Learning & Time-Series
- Risiko- & Scoringmodelle
- Modellvalidierung & Benchmarking
Dennis Winter
CTO Architecture Lead & Advisory
Systemarchitektur, Security und Skalierung.
- Plattformarchitekturen & Governance
- Enterprise & Fintech
- Skalierbarkeit & Security
Marina Heimann
Mittelstand & Programme
Hubs, Förderprogramme und KMU-Kontexte.
- Marktstruktur & Partnerschaften
- Förderprogramme Mittelstand
- Strategische Übertragbarkeit
Dr. Tim Trüger
Enterprise Commercials Advisory
Enterprise-Sales, Pricing und Commercial Models.
- Enterprise-Vertrieb & Commercials
- Regulierte Industrien
- Pricing & Commercial Models
Strategische KI beginnt mit Struktur.
Vom ersten Scope bis zur skalierbaren Lösung — wir begleiten Sie.