Production-Ready AI Engineering · forward deployed

Ihre KI hängt nicht am Modell. Sie hängt an Ihren Daten.

Erst die Daten, dann die KI. Wir machen SAP, MES und PLM erreichbar und bauen die Betriebsschicht darauf. Acht Wochen bis in die Produktion, in Ihrem eigenen Tenant — und danach betreiben wir sie: Monitoring, Evals, Observability und CI/CD für Modelle.

Wir arbeiten in Ihrem Azure-, AWS- oder GCP-TenantDSGVO und EU AI Act by designBeauftragung nach deutschem Recht
SAPMESPLMDOKUMENTETICKETSGOVERNANCECompanyBrainIHR TENANT
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Modelle, austauschbar hinter einem Gateway

  • Claude
  • OpenAI
  • Gemini
  • Qwen
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  • Mistral

Fragen, die dieser Markt wirklich stellt

Pexon setzt erfahrene Forward Deployed Engineers direkt in Industrieunternehmen mit 50 Millionen bis 2 Milliarden Euro Umsatz ein. Wir beginnen an der Datenschicht, erschließen SAP, MES, PLM und jahrzehntealte Dokumente und bauen daraus KI-Systeme, die Ihr Berechtigungsmodell abbilden, in Ihrem Cloud-Tenant laufen und nach deutschem Recht beauftragt werden.

Warum jetzt

Alle haben den Piloten gemacht. Fast niemand ist in Produktion.

Zwischen 2024 und 2026 haben die meisten Industrieunternehmen bewiesen, dass KI funktioniert. Die Demo hat überzeugt. Dann war Schluss — an den Daten. Sechs Gründe, warum es stoppt, und alle sechs liegen unterhalb des Modells.

  • 01 · Erreichbarkeit

    Die Daten sind nicht erreichbar

    SAP, MES, PLM, dreißig Jahre SharePoint, SQL, das seit einem Jahrzehnt niemand angefasst hat. Da kommt kein Prompt hinein.

    Der Pilot sieht nie echte Daten

  • 02 · Berechtigungen

    Berechtigungen lassen sich nicht abbilden

    Ihr echtes Berechtigungsmodell muss durchgängig mitwandern. Ein System, das allen alles zeigt, geht nicht in Produktion.

    Die Sicherheit blockiert den Go-live

  • 03 · Kapazität

    Wer es könnte, hat keine Zeit

    Der eine Engineer, der es durchziehen würde, ist an drei anderen Dingen gebunden — und auf diesem Markt nicht in Monaten nachzubesetzen.

    Das Projekt hängt an einem Kalender

  • 04 · Kosten

    Die Rechnung kommt ohne Kostenstelle

    Verbrauchsabrechnung erzeugt eine Rechnung, die im Controlling nie freigegeben wurde.

    Monat vier kostet das Vierfache der Schätzung

  • 05 · Doppelarbeit

    Jeder Use Case bezahlt das Fundament erneut

    Vier Proof of Concepts, vier getrennte Stacks, keine gemeinsame Governance.

    Kein Zinseszins, kein Skaleneffekt

  • 06 · Verantwortung

    Es läuft, und niemand ist zuständig

    Das Pilotteam ist weitergezogen. Keine Evals, kein Monitoring, kein verantwortlicher Name.

    Die Qualität driftet, unbemerkt

Der Konsens

Die Unternehmen mit den besten Modellen der Welt sind gleichzeitig zum Schluss gekommen, dass nicht die Modelle die Grenze sind.

In den letzten zwölf Monaten hat jede große KI-Organisation Kapital in eingebettetes Engineering verschoben. Das ist der stärkste verfügbare Beleg, dass dieses Liefermodell trägt.

  1. Mai 2026

    OpenAI

    Eigene Deployment-Gesellschaft gegründet, mit über 4 Mrd. $ hinterlegt, und eine Applied-AI-Beratung mit rund 150 Forward Deployed Engineers übernommen.

  2. 2026

    Microsoft

    Eingebettetes Engineering nach demselben Forward-Deployed-Modell ins Enterprise-Geschäft integriert.

  3. 2026

    AWS

    1 Mrd. $ für Forward Deployed Engineering, inklusive eines Programms, die Fähigkeit bei Partnern aufzubauen.

  4. Q1 2026

    Palantir

    Umsatz +85 %, US-Commercial +133 %. Ein Jahrzehnt eingebettetes Engineering, endlich als Beleg gelesen.

  5. 12 Monate

    Der Markt

    Stellenausschreibungen für Forward Deployed Engineers mehr als versiebenfacht, von 643 auf 5.330.

All das zielt auf die größten Konzerne der Welt. Wir zielen woandershin: auf Industrieunternehmen zwischen 50 Millionen und 2 Milliarden Euro Umsatz, mit derselben Umsetzungslücke und niemandem, der sie von innen schließt.

Quellen, jeweils vor Launch erneut geprüft: OpenAI, 11. Mai 2026 (Deployment-Gesellschaft; Tomoro-Übernahme, rund 150 FDEs; über 4 Mrd. $ Startinvestition) · Microsoft, Frontier Company · AWS Partner Network, Forward Deployed Engineering · Forbes, 28. Mai 2026 (Palantir Q1 2026) · Indeed-Daten via Business Insider (FDE-Ausschreibungen, April 2025 → April 2026).

Was wir tun

Data-to-AI, gebaut in Ihrem Unternehmen.

Das Asset in der Mitte gehört Ihnen: Ihre Entitäten, Ihre Regeln, Ihr Prozesswissen. Links die Rohsysteme, rechts Agenten, die wirklich arbeiten — und jeder von ihnen hält bei einem Menschen an, der entscheidet.

01 · ROHSYSTEMESAP / ERPAufträge, Material, MargenMESChargen- und MaschinenhistoriePLM / CADTeile und RevisionenDOKUMENTE / TICKETSheute nicht erreichbarMAINFRAME / SQLheute nicht erreichbar02 · ENGINEERED••• PII MASKIERTextrahieren · zerlegeneinbetten · indexieren03 · IHR ASSETIhr IPPROZESSWISSENEntitäten und BeziehungenKennzahlen- und RegeldefinitionenBerechtigungsmodell, bis zur ZeileLineage und Eval-BaselineBLEIBT IN IHREM TENANT04 · AGENTEN IM EINSATZAngebotsvorbereitungbelegt, ein Mensch gibt freiRechnungsprüfunggegen die Konditionen geprüftUrsachenanalyseMES mit QS verknüpftEIN MENSCH ENTSCHEIDETKOSTEN JE USE CASE SINKEN · WERT WÄCHSTUSE CASE 5 KOSTET EINEN BRUCHTEIL
  • 01 Rohsysteme, heute nicht erreichbar
  • 02 Engineered, nicht geprompted
  • 03 Das Asset, das sich verzinst
  • 04 Agenten bereiten vor, Menschen entscheiden
  • 01

    Wir beginnen an der Datenschicht

    Extrahieren, bereinigen, maskieren — und Ihr Berechtigungsmodell durchgängig mitführen.

  • 02

    Neutral bei Modellen und Clouds

    Frontier, Open-Weight oder vollständig on-premise. Keine Lizenz zu verteidigen.

  • 03

    Ihr Wissen bleibt Ihres

    Verlässt nie den Tenant, trainiert nie ein fremdes Modell. Code inklusive.

So läuft es

Keine Pilotphase. Erst ein Faden bis in die Produktion.

Das Fehlermuster in der Unternehmens-KI ist ein breiter Pilot, der alles berührt und nichts liefert. Wir drehen es um: eine echte Datenquelle, ein echter Use Case, durchgängig bis zu etwas, das ein Mensch benutzt — und dann ausweiten.

Phase
W1
W2
W3
W4
W5
W6
W7
W8
W9
W10

01 · ZUGANG

Ankommen

Zugänge, Datenrealität, Berechtigungsmodell. Sprint-Ziele schriftlich.

2 Wo.

02 · BAUEN

Erster Faden

Eine Quelle end-to-end. PII maskiert, Zugriffsrechte mitgeführt.

3 Wo.

03 · BELEGEN

Messen und schärfen

Evals gegen Ihre eigenen Fragen, bewertet von Ihren Fachleuten.

2 Wo.

04 · LIEFERN

Produktion

Monitoring, Kostenkontrolle, Runbooks. Die Übergabe beginnt hier.

1 Wo.

05 · LAUFEND

Ausweiten oder übergeben

Mehr Quellen und Bereiche, oder Übergang in den Betrieb.

offen
  • Gate: Sie entscheiden, ob die nächste Phase startet
  • Die Übergabe beginnt in Phase 04, nicht am Ende

Jedes Engagement macht das nächste für Sie günstiger, nicht nur für uns.

Genau darum machen wir das wiederholt in einer Branche. Die Konnektoren, Maskierungs-Pipelines und Eval-Harnesses, die wir mitbringen, wurden von früherer Arbeit bezahlt — Sie erben sie an Tag eins, statt sie erneut zu finanzieren.

ANFRAGE #4127 · WERK 04BeispielMIT QUELLE BELEGTBERECHTIGUNGSTREUMENSCH ENTSCHEIDET
  1. Instandhaltungsleitung

    Welches Drehmoment gilt für den Flansch der Revision 2019, und hat es sich seitdem geändert?

  2. Assistent

    420 Nm, unverändert für die Revision 2019. Die Revision 2021 hat auf 460 Nm angehoben, prüfen Sie also das Typenschild vor der Arbeit.

    Assembly_Manual_R2019.pdf · S. 148
    ECR-2021-0442 · freigegeben 14.03.2021

  3. Instandhaltungsleitung

    Zeig mir den Änderungsantrag.

  1. Serviceingenieur · Werk 04

    Was haben wir diesem Kunden bei den letzten drei Aufträgen angeboten?

  2. Assistent

    Sie sehen zwei von drei. Auftrag 8841 liegt unter einem Vertrag, den Ihre Rolle nicht abdeckt.

    8839 · 41.200 €
    8840 · 38.750 €
    8841 · gesperrt

    Entra-ID-Gruppe: SERVICE-P04
    Zeilenfilter vor dem Retrieval, nicht danach

  1. Agent · Rechnungsprüfung

    Frachtrechnung 77-2291 gegen die Konditionsliste geprüft. Zwei Positionen weichen ab.

  2. Agent

    Position 4 liegt 280 € über dem vereinbarten Tarif. Position 7 hat keinen passenden Lieferschein.

    Ratecard_2026_Q2.xlsx · Zeile 219
    Wartet auf menschliche Freigabe, bevor die Lastschrift rausgeht

  3. Kreditorenbuchhaltung

    Freigegeben. Lastschrift senden.

JEDE ANTWORT TRÄGT IHRE QUELLE · IHR TENANT

ZEILENFILTER VOR DEM RETRIEVAL · IHR TENANT

AGENT VORBEREITET · MENSCH FREIGEGEBEN · IHR TENANT

Illustration. Die Auftragsnummern, Beträge und Dokumentnamen in diesen Transkripten sind für das Beispiel erfunden. Es sind weder Pexon-Zahlen noch Zahlen eines Kunden.

In Produktion

Agenten und Ihre Leute in einem Thread.

Der Assistent bereitet vor, belegt und hält an. Ein Mensch gibt frei. Keine zusätzliche Lizenz pro Kopf, kein Kontext, der neu getippt wird, und nichts verlässt Ihren Tenant.

Aussage wählen, um den Dialog dahinter zu sehen

Jede Antwort nennt Dokument und Seite, aus denen sie stammt, damit Ihre Fachleute in Sekunden prüfen statt zu vertrauen. Trägt der Bestand eine Antwort nicht, sagt das System das, statt eine zu erfinden.

Rechte kommen aus Entra ID und greifen vor dem Retrieval, nicht als Filter danach. Ein Nutzer sieht genau das, was seine Rolle ohnehin erlaubt, bis auf die Zeile.

Routineprüfung und Vorbereitung laufen unbeaufsichtigt. Alles mit Konsequenz bleibt bei einer benannten Person stehen, mit vollständiger Spur, bereit zur Freigabe oder Ablehnung.

Das Ergebnis

Ein Unternehmen, das abfragen kann, was es längst weiß.

Jedes Unternehmen betreibt vier Infrastrukturschichten. ERP für den Betrieb. CRM für die Kunden. Identity für den Zugriff. Cloud für die Rechenleistung. Eine fünfte entsteht gerade — und anders als die anderen vier lässt sie sich nicht kaufen, weil sie aus Ihrem eigenen Wissen besteht.

  1. 01ERPBetrieb: Aufträge, Material, Margen, Bestände.
  2. 02CRMKunden: Accounts, Historie, Zusagen.
  3. 03IdentityZugriff und Sicherheit: wer was sehen darf.
  4. 04CloudRechenleistung: Ihr Tenant, Ihre Regionen, Ihre Kostenstelle.
  5. 05Ihr Company BrainDie Schicht, die jede KI-Anwendung in Ihrem Unternehmen erreichen muss. Aus Ihrem eigenen Wissen gebaut — deshalb nicht von der Stange kaufbar.

Ihre Engineers suchen die Zeichnung nicht mehr. Ihr Service Desk beantwortet dasselbe Ticket nicht mehr zweimal. Ihre Qualitätssicherung rekonstruiert nicht mehr, warum 2019 so entschieden wurde. Das Wissen war immer da. Es war nur nicht erreichbar.

Y Combinator hat „Company Brain“ als eine von fünfzehn Kategorien der Requests for Startups (Sommer 2026) benannt. Der rote Faden: Es fehlt Unternehmenskontext, nicht Modellfähigkeit — und verkauft wird die fertige Arbeit, nicht das Werkzeug.

Data-to-AI Use Cases

Wo sich das rechnet.

Acht Muster, jedes ausgehend von einem System, das Sie bereits besitzen. Jedes beginnt als Zwei-Wochen-Blueprint — keines als Zwölf-Monats-Programm.

  • 1 Antwort

    Vertriebsleitung · SAP

    Aufträge, Margen und Bestände bekommen eine Zahl, rückverfolgbar bis zur Zeile

    Governte semantische Schicht

  • Stunden

    Werkleitung · MES

    Ursache in Stunden statt Wochen, wiederkehrende Fehler werden sichtbar

    Maschinenkontext mit QS verknüpft

  • keine Doppelarbeit

    Leitung Konstruktion · PLM

    Engineers finden die vorhandene Lösung, statt sie neu zu konstruieren

    Suche mit Teile- und Revisionsbezug

  • L1 + L2

    Serviceleitung · Tickets

    Ein echter Teil des Volumens löst sich ohne menschlichen Eingriff

    Konfidenzschwelle und Prüfung

  • keine Überraschungen

    Recht und Einkauf

    Verlängerungs- und Haftungsfristen kommen nicht mehr per E-Mail

    Klauselgenaue Pflichtenverfolgung

  • −1 VZÄ

    Leitung Qualität

    Zertifikatsprüfung ist kein Vollzeitjob mehr

    Prüfung gegen Spezifikation

  • entsperrt

    CIO · Legacy

    Modernisierung wird möglich, weil die Regeln dokumentiert sind

    Geschäftsregeln extrahiert, Tests generiert

  • Zustand

    Leitung Instandhaltung

    Wartung wird zustandsbasiert statt kalendergetrieben

    Feature-Pipelines auf Ausfallhistorie

Acht Muster, jedes ausgehend von einem System, das Sie bereits besitzen. Jedes beginnt als Zwei-Wochen-Blueprint, keines als Zwölf-Monats-Programm.

Geliefert

Drei Zahlen aus produktiven Systemen, nicht aus einer Marktstudie.

−90 %
Recherchezeit pro technischer Anfrage bei einem Transformatorenhersteller, von bis zu 30 Minuten auf Sekunden.
800+
Banken, für die die Plattform ausgelegt ist unter BaFin-Aufsicht und KRITIS-Auflagen, elastischer Scale-out in finaler Validierung.
+40 %
Erstlösungsquote bei internen Anfragen an einen Motorenhersteller, mit durchgereichtem Berechtigungsmodell für über 5.000 Nutzer.

Jede Zahl stammt aus der unten verlinkten Case Study, die Umfang und Messgrundlage nennt. Keine davon ist eine Marktstudie oder ein Branchendurchschnitt.

Referenzen

Sechs Referenzen, und die Zahl, die jede bewegt hat.

Die Kunden werden beschrieben, nicht genannt. Jede Karte verlinkt die Case Study, die den Umfang der Arbeit und die Messgrundlage nennt. Die Case Studies sind auf Englisch veröffentlicht.

  • 800+

    Self-Hosted-RAG-Plattform für eine genossenschaftliche Bankengruppe

    Branche
    Finanzdienstleistung, Banken-IT, kritische Infrastruktur
    Ergebnis
    Über 800 Banken im Zielbild, rund 300 aktive Nutzer je Bank

    Zur Case Study

  • −90 %

    Produkt-Support-Assistent bei einem Transformatorenhersteller

    Branche
    Energietechnik, Transformatoren, industrielle Fertigung
    Ergebnis
    −90 % Recherchezeit pro technischer Anfrage, bei null laufenden Lizenzkosten

    Zur Case Study

  • +40 %

    Berechtigungstreuer Wartungsassistent bei einem Motorenhersteller

    Branche
    Industrielle Fertigung, Motoren, Antriebssysteme
    Ergebnis
    −30 % Antwortzeit, +40 % Erstlösungsquote, über 5.000 versorgte Nutzer

    Zur Case Study

  • 700 h

    Multi-Agenten-Normenassistent bei einem Automobilzulieferer

    Branche
    Industrielle Fertigung, Automobilzulieferung, Präzisionskomponenten
    Ergebnis
    300 bis 400 Engineering-Nutzer zum Produktivstart, 700 zusätzliche Stunden nachbeauftragt

    Zur Case Study

  • −80 %

    Sichtprüfung am Bandende bei einem Motorenhersteller

    Branche
    Industrielle Fertigung, Motoren, Produktionsqualität
    Ergebnis
    Bis zu −80 % Folgekosten von Fehlern, Reaktionszeit am Band gegen null

    Zur Case Study

  • 3 Stränge

    Modell-Versionierung und FinOps bei einem regulierten Asset Manager

    Branche
    Banken, Asset Management, Fondsdienstleistungen
    Ergebnis
    Drei parallele Modellstränge im halbjährlichen Upgrade-Takt, Nodes je Workload dimensioniert

    Zur Case Study

Souveränität als Spektrum

Souveränität ist keine Ja-oder-Nein-Frage. Ordnen Sie sich ein.

PragmatischMaximal souverän

  1. EU-Cloud

    Stufe 1

    Was
    Azure AI Foundry oder AWS Bedrock in einer EU-Region, Ihre Identitäten, Ihre Schlüssel
    Für wen
    Der schnellste Weg in die Produktion für die meisten Unternehmen
    Auslöser
    Time to Value, bestehende Verträge mit Microsoft oder AWS
  2. Dedizierte EU-Kapazität

    Stufe 2

    Was
    Reservierte Rechenleistung, private Endpunkte, keine geteilte Inferenz
    Für wen
    Cloud ist erlaubt, geteilte Ressourcen nicht
    Auslöser
    Anforderung an Mandantentrennung, planbare Latenz und Kosten
  3. Ihr eigenes Rechenzentrum

    Stufe 3

    Was
    Ihre GPUs, Ihre Hardware, Open-Weight-Modelle
    Für wen
    Wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen oder das Volumen die Cloud-Rechnung kippt
    Auslöser
    Betriebsrat, Konzernrichtlinie, Datenklassifikation
  4. Air-Gapped

    Stufe 4

    Was
    Keine Netzübergänge, vollständig isolierter Betrieb
    Für wen
    Kritische Infrastruktur, Verteidigung, höchste Schutzklassen
    Auslöser
    Regulatorische Pflicht

Sie müssen sich heute nicht entscheiden. Die Plattform ist so gebaut, dass Modelle und Betriebsort austauschbar sind: ein Gateway davor, ein Governance-Modell dahinter. Was heute in der EU-Cloud läuft, läuft morgen auf Ihren eigenen GPUs, ohne die Anwendungen neu zu bauen.

Zwei Käufer, ein Projekt

Sicherheit und Fachbereich wollen Unterschiedliches. Beide bekommen es.

IT, CISO und Sicherheit

  • Eine Plattform, die Ihre eigenen Gremien passiert
  • Identitäten über Entra ID, Berechtigungen bis auf Dokumentebene
  • Logging, Kostenkontrolle, Modell-Governance
  • Gebaut, um zu MaRisk, DORA, NIS2 und ISO 27001 anschlussfähig zu sein

Fachbereich, Werk und Betrieb

  • Ein Use Case in 6 bis 8 Wochen produktiv
  • Antworten mit Quellenangabe, nicht geraten
  • Manuelle Arbeit ersetzt, nicht simuliert
  • Kein Warten auf ein konzernweites Programm

KI-Agenturen liefern nur die Anwendung. Systemintegratoren liefern nur die Infrastruktur. Wir liefern beides, weil das eine ohne das andere nicht in Produktion kommt.

Der Weg

Sie kaufen nicht die Plattform. Sie kaufen den ersten Schritt.

  1. Stufe 0Verstreute KI-WerkzeugeIhr Zustand heute
  2. Stufe 1Die KI-PlattformGateway, Governance, Kostenkontrolle
  3. Stufe 2Der Assistent, der Ihre Dokumente kennt6 bis 8 Wochen, Festpreis
  4. Stufe 3Angebunden an Ihre SystemeSAP, ERP, PLM, Dateiablagen
  5. Stufe 4Workflows, die handelnKI bereitet vor, ein Mensch entscheidet
  6. Stufe 5BetriebIn Produktion, überwacht, übergabebereit

Die Plattform auf Stufe 1 ist das, was die Stufen 2 bis 5 günstig macht.

Stufe 2 und 3 im Detail

Wir starten mit einem Use Case, nicht mit einem Programm.

Stufe 2

Ein Assistent auf Ihren Handbüchern, Normen und Projektakten

In Ihrem Netz, in 6 bis 8 Wochen produktiv, zum Festpreis. Jede Antwort trägt eine Quellenangabe zurück auf das Originaldokument, damit Ihre Fachleute prüfen können, statt zu vertrauen.

Typische erste Projekte: Wissensassistent auf technischer Dokumentation, Angebots- und Ausschreibungsanalyse, Normen- und Regelwerksrecherche.

Antwort mit Quellenangabe

Stufe 3

Der Assistent liest Ihre echten Daten

SAP, ERP, PLM, Dateiablagen, Ticketsysteme. Auftragsstatus, Stücklisten und Preisstufen dort, wo sie entstehen, statt in einer Kopie. Ab hier ersetzt KI manuelle Arbeit, statt sie zu simulieren.

Typische Erweiterungen: Dokumentenprüfung gegen Spezifikation, Frachtrechnungsprüfung, Auftragserfassung, Serviceberichte.

Extraktion mit markierten Feldern

Der zweite Use Case ist günstiger als der erste. Der fünfte kostet einen Bruchteil.

Die Architektur

Sieben Schichten, ein Governance-Modell über allen.

Pro-Code, nicht Prompt-Schreiben. Das ist die Referenzarchitektur, aus der Ihre Installation abgeleitet wird, und die Wahl je Schicht folgt Ihrer Datenklassifikation, nicht unserer Vorliebe.

  1. 01

    Anwendungen

    Chat-Oberfläche, Fachanwendungen, Office-Integration

    • OpenWebUI
    • eigene Frontends
    • Teams
  2. 02

    Agenten und Workflows

    Orchestrierung von Aufgaben und Prozessen

    • LangGraph
    • Agents SDK
    • n8n
    • Logic Apps
  3. 03

    Tool-Anbindung

    Standardisierter Zugriff auf Ihre Systeme über MCP

    • MCP-Server
    • SAP
    • ERP
    • Websuche
  4. 04

    Modell-Gateway

    Ein Eingang: Kosten, Limits, Filter, Logging

    • LiteLLM
  5. 05

    Modellanbieter

    Hinter dem Gateway austauschbar, je nach Souveränitätsstufe

    • Azure AI Foundry
    • AWS Bedrock
    • on-prem über vLLM
  6. 06

    Wissens- und Datenschicht

    Vektorsuche plus eigenes ETL für Indexierung und Embedding

    • Azure AI Search
    • Qdrant
    • pgvector
    • eigenes ETL
  7. 07

    Infrastruktur

    EU-Cloud, Ihr Rechenzentrum, air-gapped

    • Azure
    • AWS
    • Kubernetes
    • eigene GPUs

Governance, Identität, Logging

  • Entra ID und Single Sign-on
  • Berechtigungen bis auf Dokumentebene, durchgesetzt vor der Abfrage
  • Guardrails und PII-Erkennung
  • Vollständiges, unveränderliches Logging
  • Qualitäts- und Halluzinationsmessung
  • Budget und Alerting je Team

Modellversionen werden hier bewusst nicht genannt. Die Wahl fällt zur Projektzeit nach Anfrageklasse und Datenklassifikation, mit Evaluation auf Ihren eigenen Daten statt auf einem öffentlichen Benchmark.

Die Gateway-Schicht

Ein Eingang vor jedem Modell, das Sie je nutzen werden.

Die Modellwahl ist keine Beschaffungsentscheidung mehr, sondern eine Routing-Regel. Einen Anbieter tauschen, ohne eine einzige Anwendung anzufassen.

  • Eine Schnittstelle für jedes Modell

    Jeder Anbieter hinter einem Vertrag und einem Aufruf. Ihre Anwendungen lernen nie einen Herstellernamen.

    Frontier, Open-Weight, on-prem

  • Höhere Verfügbarkeit

    Wenn ein Anbieter schwächelt, routet das Gateway auf den nächsten — ohne Störungsticket.

    Kein Single Point of Failure

  • Preis und Leistung

    Günstige Modelle für günstige Fragen, das teure nur dort, wo es seinen Preis verdient. Gemessen, nicht geraten.

    Caching, Batching, Right-Sizing

  • Eigene Datenrichtlinien

    Feingranulare Regeln je Datenklasse. Ein Prompt mit personenbezogenen Daten erreicht nie einen Anbieter, den Sie nicht freigegeben haben.

    Am Gateway durchgesetzt, protokolliert

Integrationen

Passt in Ihren bestehenden Stack.

Wir binden die Systeme an, in denen Ihre Leute ohnehin arbeiten. Nichts wird herausgerissen, nichts ersetzt, und es entsteht kein zweites Benutzerverzeichnis. SAP und ERP werden dort gelesen, wo die Daten liegen, Entra ID trägt die Rechte, und dreißig Jahre SharePoint werden mit ihren Berechtigungen indexiert.

Sprechen Sie mit uns über Ihren Stack

PEXON-PLATTFORMIhr GatewaySAPERP · S/4HANAEntra IDSSO · RECHTETeamsWO SIE ARBEITENSharePointDOKUMENTEServiceNowTICKETSConfluenceWISSEN

Sicherheit und Compliance

Wie wir bauen, und wogegen wir es bauen.

Wie wir bauen

  • Identitäten und Berechtigungen über Entra ID, kein zweites Benutzerverzeichnis
  • Berechtigungen bis auf Dokument- und Mandantenebene, durchgesetzt vor der Abfrage statt gefiltert danach
  • Guardrails gegen Datenabfluss und Prompt-Manipulation, PII-Erkennung im Datenstrom
  • Vollständige Nachvollziehbarkeit: welches Modell, welche Quelle, welche Kosten, welcher Nutzer
  • Qualität im Betrieb gemessen statt angenommen
  • Infrastructure as Code, reproduzierbar, prüfbar, versioniert

Wogegen wir bauen

  • ISO-27001-Controls als Baseline, an der wir bauen — kein Zertifikat, das diese Gesellschaft hält
  • DSGVO und Auftragsverarbeitungsverträge
  • BaFin, MaRisk und DORA für Finanzdienstleister
  • NIS2 für kritische Infrastruktur und Versorger
  • EU AI Act, mit Ihren Use Cases nach Risikoklasse eingeordnet
  • Ihre eigene Konzernrichtlinie als härteste Instanz

Nachweise

Was die Pexon Group hält — und wogegen diese Gesellschaft baut.

Gehalten von der Pexon Consulting GmbH

  • Microsoft Solutions Partner — Digital and App Innovation, Azure
  • Microsoft Solutions Partner — Infrastructure, Azure
  • Microsoft Solutions Partner — Data and AI, Azure
  • Zertifiziert nach ISO/IEC 27001:2024, auditiert von visocert
  • Google Cloud Partner
  • AWS Partner

Pexon Group, über alle fünf Gesellschaften

400+
Gelieferte Cloud- und KI-Projekte
100+
Kunden im DACH-Raum

Die Zertifizierung und die Partner-Registrierungen oben hält die Pexon Consulting GmbH, und beide Zahlen beschreiben die Pexon Group als Ganzes. Diese Website wird von PEXON ROMANIA S.R.L. veröffentlicht, dem AI-Engineering-Hub der Gruppe in Cluj-Napoca, registriert 2026: eine eigenständige Gesellschaft, Ihr Vertragspartner hier — und sie hält keine davon selbst. Genau das meint die Liste oben mit „kein Zertifikat, das diese Gesellschaft hält“.

Warum Pexon

Vier Dinge, die entscheiden.

Segment

Sie sind der Kunde, nicht die Ausnahme

Die großen Deployment-Teams sind für globale Konzerne gebaut, und ihre veröffentlichten Referenzen zeigen das. Wir sind für Unternehmen zwischen 50 Millionen und 2 Milliarden Euro Umsatz gebaut — dasselbe Problem, keine Aufmerksamkeit.

Neutralität

Wir haben keinen Stack zu verteidigen

Wir verkaufen keine Lizenzen unter der Entwicklung. Modell- und Cloud-Entscheidungen fallen nach Ihren Anforderungen und Ihrer Datenklassifikation — inklusive der Antwort, dass nichts Ihr Haus verlässt.

Verantwortung

Der Vertrag läuft nach deutschem Recht

Ein namentlich benannter Senior-Architekt, deutschsprachig, persönlich verantwortlich für die Lieferung. Verträge, SLAs und der Auftragsverarbeitungsvertrag nach deutschem Recht, Vertragspartner ist die PEXON ROMANIA S.R.L.

Einstieg

Sie starten ab 4.900 €

Ein Zwei-Wochen-Blueprint, keine Programmfreigabe. Überzeugt es nicht, haben Sie zwei Wochen und einen Rundungsfehler verloren.

Zur Determinismus-Frage, die die meisten Angebote umgehen: Fast jedes Company-Brain-Produkt optimiert auf Retrieval über unstrukturiertem Text. Wenn ein Agent und der CFO „Umsatz“ unterschiedlich berechnen, landen falsche Zahlen still in Vorstandsunterlagen. Für regulierte und industrielle Kunden schlägt Nachvollziehbarkeit die Antwortabdeckung — Kennzahlen kommen aus definierten Quellen mit definierten Definitionen, nicht aus einer Ähnlichkeitssuche über Freitext.

Einstieg

Drei Einstiege. Keine Vorabinvestition in eine Plattform.

Readiness Blueprint

Für wen
Sie wollen zuerst Klarheit über den Ist-Zustand und die Kosten
Inhalt
Audit der Datenlandschaft, Bewertung des Berechtigungsmodells, Risikobild und ein kalkulierter Architekturplan. Bleibt Ihnen, wer immer es später baut.

2 Wochen

4.900 € Festpreis

Am häufigsten gewählt

Use-Case-Pilot

Für wen
Sie haben einen konkreten Use Case
Inhalt
Ein Use Case in Produktion, inklusive Berechtigungskonzept und Betriebsgrundlage.

6 bis 8 Wochen

ab 15.000 € Festpreis

Plattform-Fundament

Für wen
Sie haben mehrere KI-Initiativen und wollen sie zusammenführen
Inhalt
Gateway, Governance, Datenanbindung und Kostenkontrolle als gemeinsames Fundament für alles Weitere.

8 bis 12 Wochen

Preis im Gespräch

Keine Vorabinvestition in eine Plattform. Das Fundament entsteht unter dem ersten Use Case, nicht davor.

Forward Deployed Engineering, bepreist pro Engineer.

Sobald der erste Use Case läuft, ist Kapazität die einzige Variable. Starten Sie mit Monitoring und ergänzen Sie Engineers, wenn der Rückstau es rechtfertigt.

  1. Monitoring

    ab 3.000 €

    pro Monat · ohne Engineer

  2. 1 FTE

    7.500 €

    pro Monat · ein Engineer

  3. 2 FTE

    14.500 €

    pro Monat · Zweier-Pod

  4. 3 FTE

    21.000 €

    pro Monat · voller Pod

Was Sie bekommenMonitoring1 FTE2 FTE3 FTE
Monitoring von Verfügbarkeit, Kosten und Evalsjajajaja
Pipeline-Fixes pro Monatbis zu 3unbegrenztunbegrenztunbegrenzt
Neue Quellen pro Quartal angebunden12 bis 34+
Benannter Forward Deployed Leadgeteilt20 %40 %dediziert
Vor-Ort-Tage pro Monat124
Parallele Arbeitsstränge123
Monatlich, nach dem ersten Zyklus monatlich kündbarab 3.000 €7.500 €14.500 €21.000 €

Nach dem ersten Zyklus monatlich kündbar, ein Stufenwechsel wirkt zum Folgemonat. Auf Ihren Verbrauch schlagen wir nie etwas auf.

Cloud-Verbrauch, Modell-Tokens und etwaige Spezial-Hardware werden direkt über Ihre eigenen Konten abgerechnet, damit Sie sie sehen. Keine Lizenz, keine Gebühr pro Nutzer, keine Erfolgsbeteiligung und keine Marge auf Ihren Verbrauch. Alle Preise verstehen sich netto zzgl. Umsatzsteuer.

Betrieb

Wir betreiben es, Sie betreiben es, oder gemischt.

Das Betriebsmodell ist umschaltbar und nicht in den Vertrag einbetoniert. Sie können sich jedes Jahr neu entscheiden, ohne die Plattform anzufassen.

Wir betreiben es

Vollständiger Managed Service mit SLA. Ihre IT trägt kein weiteres System.

Verantwortung bei Pexon

Sie betreiben es, wir stehen bereit

Übergabe, Schulung und Rufbereitschaft. Ihr Team führt, wir sind erreichbar, wenn etwas bricht.

Verantwortung geteilt

Sie betreiben es allein

Vollständige Dokumentation, Betriebshandbuch, Runbooks. Kein Restvertrag, keine Bindung zurück an uns.

Verantwortung bei Ihnen

Im Managed Service enthalten

  • Monitoring von Verfügbarkeit und Qualität
  • Modell- und Versionspflege
  • Kostenreporting je Fachbereich
  • Sicherheitsupdates
  • Entwicklung neuer Use Cases
  • Definierte Reaktionszeiten

Im Engagement

Acht Wochen, vier Stufen, ein Ergebnis in Produktion.

  1. Woche 1 bis 2

    Aufsetzen

    Zugänge, Zielbild, Berechtigungskonzept, Abstimmung mit der Informationssicherheit.

  2. Woche 3 bis 5

    Bauen

    Quellen erschließen, Aufbereitung, Retrieval, erste nutzbare Version.

  3. Woche 6 bis 7

    Messen und schärfen

    Fachliche Bewertung mit Ihren Testnutzern, Qualität an deren Urteil geschärft.

  4. Woche 8

    Übergabe

    Produktivsetzung, Dokumentation, Kostenmodell, Entscheidungsvorlage für Ihre Gremien.

Wer von uns kommt

  • Plattform-Architekt. Verantwortet Architektur, Sicherheit und die Abstimmung mit Ihrer IT.
  • AI Engineer. Baut Retrieval, Prompts, Evaluation und die Anwendung.
  • Data Engineer. Erschließt die Quellsysteme, baut Aufbereitung und Indexe.

Was wir von Ihnen brauchen

  • Einen Ansprechpartner im Fachbereich mit Entscheidungsbefugnis. Kein Lenkungskreis, der alle zwei Wochen tagt.
  • Zugang zu den Quellsystemen des ersten Use Case. Lesezugriff reicht für den Start.
  • Einen Termin mit der Informationssicherheit in Woche 1. Bevor wir bauen, nicht danach.
  • Zwei oder drei Testnutzer aus dem Fachbereich. Sie bewerten die Evals; das kann sonst niemand.
  • Rückmeldung innerhalb von 48 Stunden. Das ist die einzige harte Abhängigkeit im Plan.

Das Team

Sie bekommen die Leute, die es bauen.

Nicht das Angebot eines Partners, den Sie nie treffen. Die Personen im ersten Gespräch sind die Personen im Projekt, und sie sind im neunten Monat noch da.

Noel Dinger, Geschäftsführer
Noel Dinger
Geschäftsführer
David Manita, Lead AI Architect
David Manita
Lead AI Architect
Constantin Budin, AI Architect
Constantin Budin
AI Architect
Phillip Pham, Data Architect
Phillip Pham
Data Architect

Einkauf und Recht

Die Fragen, die entscheiden.

Arbeiten die Engineers bei uns vor Ort?

Der Forward Deployed Lead arbeitet nach Absprache vor Ort oder hybrid. Für regulierte Programme stellen wir einen dedizierten Engineer an vier Tagen pro Woche. Das Team arbeitet in Ihrer Zeitzone und in Ihren Werkzeugen, ob das Jira, GitHub oder GitLab ist.

Was kostet der Einstieg, und was kommt danach?

Ein zweiwöchiger Readiness Blueprint kostet 4.900 Euro zum Festpreis. Ein Use Case in Produktion ist ein Festpreis ab 15.000 Euro über sechs bis acht Wochen. Danach wird der Betrieb pro Engineer abgerechnet: ab 3.000 Euro im Monat für reines Monitoring, 7.500 Euro für einen Engineer, 14.500 Euro für zwei und 21.000 Euro für drei. Alle Preise verstehen sich netto zzgl. Umsatzsteuer.

Wir haben bereits Microsoft und Copilot.

Behalten Sie es, wo es reicht. Copilot ist eine Lizenz pro Kopf für Standardfälle. Wir machen die Arbeit, die auf Ihren eigenen Daten laufen muss, in Ihrer eigenen Governance, mit Verbrauchskosten, die Sie steuern. Azure AI Foundry ist ein Baukasten und keine fertige Plattform — wir bauen darauf auf, nicht dagegen.

Wem gehören Code, Pipelines und Prompts?

Ihnen. Code, Datenpipelines, Prompts und Dokumentation gehören Ihnen, die Nutzungsrechte am Sprint-Ergebnis gehen mit Zahlung der ersten Rechnung über. Generische Bausteine, die wir mitbringen — Konnektoren, Maskierungs-Pipelines, Eval-Harnesses — bleiben unsere und werden Ihnen für diesen Einsatz dauerhaft lizenziert.

Wo liegen unsere Daten und wer hat Zugriff?

Alles läuft in Ihrem Azure-, AWS- oder GCP-Tenant, mit Ihren Identitäten, in Ihren Regionen, auf Ihrer Kostenstelle. Unsere Engineers arbeiten mit benannten Konten unter Ihrem Identity Provider, beschränkt auf die Quellen des laufenden Sprints. Zugriffe werden protokolliert und sind von Ihnen jederzeit widerrufbar.

Was, wenn wir es danach selbst betreiben wollen?

Das ist das Ziel, und es steht im Engagement-Plan. Die Übergabe beginnt im zweiten Monat: Runbook, Architekturentscheidungen, Shadowing, bis Ihr Team Änderungen ohne uns ausliefert. Es gibt keinen Restvertrag und keine Bindung zurück an uns.

Welche Kosten kommen obendrauf?

Cloud-Verbrauch, Modell-Tokens und etwaige Spezial-Hardware, direkt über Ihre eigenen Konten abgerechnet, damit Sie sie sehen. Reisen für Vor-Ort-Tage werden vorab vereinbart. Keine Lizenz, keine Gebühr pro Nutzer, keine Erfolgsbeteiligung und keine Marge auf Ihren Verbrauch.

Können wir monatlich wechseln oder beenden?

Ja. Betriebsvereinbarungen laufen nach dem ersten Zyklus monatlich, ein Wechsel der Stufe oder des Betriebsmodells wirkt zum Folgemonat. Das geht, weil Runbook und Betriebshandbuch immer aktuell und immer bei Ihnen sind.

Wer ist Vertragspartner, und nach welchem Recht?

Vertragspartner ist die PEXON ROMANIA S.R.L. mit Sitz in Cluj-Napoca. Verträge, Service Level und der Auftragsverarbeitungsvertrag richten sich nach deutschem Recht, worauf der Einkauf in diesem Markt eingerichtet ist. Das sind zwei getrennte Tatsachen: Der Vertragspartner ist rumänisch, das Recht ist deutsches.

Warum ein mittelständischer Anbieter und kein großer?

Weil Sie die Leute bekommen, die es bauen, und nicht das Angebot eines Partners, den Sie nie treffen. Und weil das Abhängigkeitsrisiko vertraglich ausgeschlossen ist: vollständige Code- und Infrastrukturübergabe, dokumentierte Exit-Klausel, jederzeit ohne uns betreibbar. Für ein neunstelliges Konzernprogramm mit Vorstandsdeckung sind wir der falsche Partner, und das sagen wir im ersten Gespräch.

Blog und Ressourcen

Was wir beim Bauen gelernt haben, aufgeschrieben.

Engineering-Notizen und Case Studies aus der Arbeit oben. Sie erscheinen auf Englisch.

Weitere Engineering-Notizen und der vollständige Case-Study-Index:Zum Blog

Browse by topicClaudeDatenschichtPrivate AI

Erst die Daten.
Dann KI.

In Ihrem Tenant gebaut, dokumentiert, betrieben. Mit einer Rechnung, die Ihr CFO verteidigen kann, und einer Prüfspur, die Ihr CISO unterschreibt.

Einstieg

Kein Vertriebstermin. Ein Architekturgespräch.

Dreißig Minuten mit dem Architekten, der das Engagement tatsächlich führen würde. Sie wissen danach, ob es passt und welche Quelle die erste sein sollte.

Noel Dinger, Administrator und Geschäftsführer

Noel Dinger

Administrator und Geschäftsführer
PEXON ROMANIA S.R.L.

Calea Dorobanților 14–16, Etaj 2, Ap. 62
400117 Cluj-Napoca
Județul Cluj, Romania

Telefon
+49 151 61417242
E-Mail
info@pexon.com
Web
pexon.com
Handelsregister
J2026044460002
CUI
55218135
USt-IdNr.
RO55218135

So läuft das Gespräch

  1. Dreißig Minuten, mit Ihrer IT und dem Fachbereich zusammen
  2. Wir sehen den Ist-Zustand an und benennen die erste Quelle
  3. Sie bekommen Ihre Souveränitätsstufe schriftlich eingeordnet
  4. Wenn es nicht passt, sagen wir das im Gespräch, nicht in einem Angebot