ZenKodZentrale Infrastruktur
Für AI-, Daten- und Automatisierungsprojekte – selfhosted oder in Ihrer Private Cloud.
Ihre interne AI-Plattform – in Ihrer Infrastruktur, unter Ihrer Kontrolle.
Für Unternehmen mit mehreren AI- und Automatisierungs-Use-Cases. Statt immer neuer Insellösungen entsteht eine kontrollierte Grundlage für kontinuierliche Digitalisierung – über mehrere Fachbereiche.
Plattform statt einzelner AI-Projekte.
Einzelne Lösungen helfen kurzfristig. Laufen mehrere Projekte parallel, entstehen Datensilos, Tool-Wildwuchs und steigender Betriebsaufwand.
| Bereich | Status quo | Mit ZenKod Toolkit |
|---|---|---|
| Datenhaltung | Pro Projekt eigene Speicher | Gemeinsame Daten- und Wissensschicht |
| Workflows | Für jedes Tool neu gebaut | Wiederverwendbar über Use Cases |
| Schnittstellen | Punkt-zu-Punkt | Standardisiert und dokumentiert |
| Betrieb | Wartungslast pro System | Zentral und nachvollziehbar |
| Datenhoheit | Über SaaS-Tools verteilt | Kontrolliert in Ihrer Umgebung |
| Neue Use Cases | Jedes Mal bei null | Aufbau auf vorhandener Basis |
| Verantwortung | Unklar zwischen Tools | Klare Rollen, Rechte, Standards |
Wie Sie über Use Cases in die Plattform einsteigen.
Niemand baut zuerst eine Plattform. Sie starten mit einem klaren Use Case – die gemeinsame Grundlage trägt dann die nächsten Bereiche.
- Finance
Dokumente automatisiert verarbeiten
Erste produktive Lösung: Belege werden ausgelesen, geprüft und an ERP oder DMS übergeben.
legt an: Infrastruktur · Dokumenten-Pipeline · ERP-Schnittstelle - Support
Wissen und Tickets nutzbar machen
Dieselbe Daten- und Wissensschicht treibt einen Support-Assistenten mit Quellenbezug.
nutzt weiter: Infrastruktur · Datenschicht · ergänzt: Klassifikation - Operations
Workflows und Reporting automatisieren
Wiederkehrende Operations-Prozesse laufen auf der gemeinsamen Plattform.
nutzt weiter: alles Bisherige · ergänzt: Workflows - IT · Digitalisierung
Neue Use Cases standardisiert ausrollen
Ihr internes Team nutzt Plattform-Standards, um weitere Bereiche selbst anzubinden.
Ergebnis: eigene Use-Case-Pipeline
Was nach dem Aufbau in Ihrem Unternehmen vorhanden ist.
Eine belastbare technische Basis – Grundlage für schnellere und kontrolliertere Use Cases.
Daten- und Wissensschicht
Dokumente, strukturierte Daten und Quellen sauber verfügbar – Grundlage für RAG und Fachanwendungen.
Wiederverwendbare Workflows
Geprüfte Integrationen, die in mehreren Use Cases zum Einsatz kommen.
Kontrollierte Modell-Umgebung
Lokale, hybride und API-basierte Modelle unter klaren Regeln.
Anwendungen und Dashboards
Interne Fachanwendungen, Reporting und Prozessoberflächen für Teams.
Betrieb und Standards
Deployment, Monitoring, Backup und Vorgaben für neue Use Cases.
Fünf erweiterbare Ebenen.
Klar getrennte Layer: Komponenten lassen sich austauschen, ohne die Architektur neu zu denken.
- L1
Infrastruktur & Orchestrierung
Kontrollierter Betrieb neuer Systeme ohne neues Infrastrukturprojekt.
- L2
Modelle & Logik
Automatisierung und Nutzung von Unternehmenswissen unter kontrollierten Bedingungen.
- L3
Daten & Wissen
Gemeinsame Grundlage für Anwendungen, Automationen und AI-Systeme.
- L4
Anwendungen & Oberflächen
Maßgeschneiderte Anwendungen auf vorhandenen Datenstrukturen.
- L5
Automation & Integration
Bestehende Systeme verbinden, wiederkehrende Prozesse automatisieren.
Wann sich eine eigene Plattform lohnt.
Besonders dann, wenn AI mehr als ein Experiment ist und mehrere Abteilungen wiederkehrend neue Lösungen brauchen.
Lohnt sich, wenn …
- mehrere Abteilungen AI und Automatisierung produktiv nutzen wollen
- sensible Daten nicht unkontrolliert in externe SaaS-Tools fließen sollen
- viele einzelne AI-Abos, Automationen und Schattenlösungen entstehen
- eigene IT-Teams langfristig Kontrolle behalten sollen
- Compliance, Rollenrechte und Datenhoheit wichtig sind
Eher nicht, wenn …
- nur ein einzelner kleiner Chatbot gesucht wird
- keine langfristige AI- oder Automatisierungsstrategie besteht
- keine internen Prozesse oder Datenquellen angebunden werden sollen
- eine Standard-SaaS-Lösung ausreicht
Dann ist eine konkrete AI- oder Automatisierungslösung der bessere Startpunkt.
Klären wir, ob sich eine interne AI-Plattform für Sie lohnt.
Wir prüfen Use Cases, Datenlage, Integrationen, Sicherheitsanforderungen und Betriebsmodell – und leiten eine realistische Roadmap ab.