Produktive KI braucht mehr als ein Modell
Der erste Prototyp ist schnell gebaut. Entscheidend ist, was danach kommt.
Viele Unternehmen testen Large Language Models, Copilots und KI-Agenten. Die eigentliche Arbeit beginnt nach dem ersten Demo-Erfolg: Datenqualität, Berechtigungen, Schnittstellen, Nutzerführung, Evaluation, Kosten und Betrieb müssen zusammenpassen.
HMS unterstützt Unternehmen dabei, GenAI- und Agentic-AI-Lösungen fachlich einzuordnen, technisch zu integrieren und auf den Betrieb vorzubereiten. Dafür verbinden wir AI Engineering, Software Engineering, Data Engineering und Architekturarbeit.
450+
Data & AI Projekte durchgeführt
Produktive GenAI- und Agentic-AI-Lösungen verbinden mehrere Ebenen
- relevantes Unternehmenswissen
- geeignete Daten und Modelle
- klar definierte Fachprozesse sowie
- kontrollierte Schnittstellen zu bestehenden IT-Systemen.
Erst ihr Zusammenspiel macht KI-Anwendungen fachlich nutzbar, integrierbar und im Betrieb nachvollziehbar.
Anforderungen
Was Unternehmen für produktive KI-Vorhaben klären müssen
GenAI- und Agentic-AI-Lösungen brauchen eine gemeinsame fachliche und technische Grundlage. Sechs Bereiche bestimmen, ob ein Vorhaben über den Prototyp hinauskommt.
KI-Lösungen vom Betrieb her denken
HMS betrachtet GenAI und Agentic AI nicht als isolierte Modellprojekte. Wir prüfen früh, wie ein Use Case auf Unternehmensdaten zugreift, in Fachprozesse eingebunden wird und unter Sicherheits-, Governance- und Betriebsanforderungen funktioniert.
KI-Beratung und Umsetzung gehören für uns zusammen. Dafür verbinden wir Architektur, AI Engineering, Software Engineering und Data Engineering. Technologieentscheidungen treffen wir unabhängig von Anbietern und mit Blick auf Integrationsfähigkeit und langfristige Nutzbarkeit.
KI-Beratung & Entwicklung
Leistungen für Generative AI und Agentic AI
Der Service-Teil zeigt, wie HMS den beschriebenen Lösungsraum in Projekten abdeckt. Unternehmen können abhängig von Ausgangslage und Reifegrad bei der Einordnung, Architektur, Entwicklung oder Betriebsüberführung einsteigen.
KI-Vorhaben fachlich und technisch einordnen
Praxisbeispiele
Erfahrung aus komplexen Data-&-AI-Projekten
HMS bringt langjährige Engineering- und Architekturerfahrung in GenAI- und Agentic-AI-Vorhaben ein. Die ausgewählten Projekte geben Einblick in unterschiedliche Ausgangslagen und zeigen, wie wir fachliche Anforderungen technisch umsetzen.
Enterprise Search mit KI für komplexe Forschungsrecherchen
HMS entwickelte für einen globalen Chemiekonzern ein RAG-basiertes Chatbot-System, das komplexe Forschungsrecherchen über natürliche Sprache unterstützt und Antworten mit Quellenbezug nachvollziehbar macht.
Text-to-SQL: Unternehmensdaten per Chat abfragen
HMS entwickelte für eine internationale Finanzinstitution eine Text-to-SQL-Lösung, die quantitative Geschäftsfragen in Datenbankabfragen übersetzt und Ergebnisse interaktiv aufbereitet.
Rollenbasierter Dokumenten-Chatbot mit Agentic RAG
HMS entwickelte für einen global tätigen Pharmakonzern einen Chatbot, der interne Dokumente rollenbasiert durchsucht und relevante Inhalte über eine KI-gestützte Oberfläche nutzbar macht.
Ihr Partner für Data & AI Engineering
KI-Beratung mit Verantwortung für Integration und Betrieb
HMS unterstützt Unternehmen bei KI-Vorhaben, die sich in bestehende Systemlandschaften einfügen und unter realen Betriebsanforderungen funktionieren müssen. Architekturentscheidungen werden begründet dokumentiert. Anforderungen an Sicherheit, Governance und Betrieb berücksichtigen wir bereits bei der Konzeption.
Unsere Teams verbinden Beratung und Engineering über die Projektphasen hinweg. Unternehmen erhalten damit einen Partner für Einordnung, Architektur, Entwicklung, KI-Integration und Betriebsübergabe.
Die Qualität unserer Arbeit zeigt sich auch in der unabhängigen BARC-Kundenbefragung
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
umgesetzte Projekte
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung
FAQ
Fragen zu Generative & Agentic AI
Antworten zu Einsatz, Integration und Kontrolle von GenAI und Agentic AI.
Ein Copilot unterstützt Nutzer in einer konkreten Interaktion. Agentic Workflows können zusätzlich Daten abrufen, Werkzeuge nutzen und mehrere Arbeitsschritte koordinieren. Welche Aufgaben automatisiert werden dürfen, hängt vom Einsatzkontext und den definierten Freigaben ab.
Nein. Wenn mehrere Ideen im Raum stehen, kann die KI-Potenzialanalyse bei Bewertung und Priorisierung unterstützen. Ziel ist eine nachvollziehbare Entscheidung über die nächsten Schritte.
Die KI-Integration wird anhand der vorhandenen Datenquellen, APIs, Fachsysteme und Berechtigungskonzepte geplant. HMS entwickelt die benötigten Komponenten und Schnittstellen passend zur Zielarchitektur.
Rollenrechte, Freigaben, Protokollierung und Eskalationswege werden passend zum Risiko und Einsatzkontext definiert. Human-in-the-Loop-Schritte bleiben dort erhalten, wo Entscheidungen nicht an ein KI-System delegiert werden sollen.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Gerne beantworten wir Ihre Fragen zu unseren Services und klären gemeinsam, welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.
Jetzt Kontakt aufnehmen
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In einem kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch ordnen wir mit Ihnen Ihr Vorhaben ein und definieren einen sinnvollen nächsten Schritt.