Forward Deployed Engineering - Senior Engineers, eingebettet in Ihre Workflows, die KI in Systeme verwandeln, die wirklich funktionieren.
KI ist nicht dasselbe wie Software. Bei klassischer Software liefern Sie ein stabiles Produkt aus und die Kundschaft adoptiert es. Bei KI liefern Sie etwas, das sich laufend weiterentwickelt, weil sich Modelle, Fähigkeiten und Best Practices alle paar Monate ändern, und diese Veränderungen formen oft den Workflow selbst neu. Das alte Modell "ausliefern und gehen" passt schlicht nicht.
Forward Deployed Engineering schliesst diese Lücke. Wir stellen starke technische Leute direkt an die Seite der Operators und Fachleute, die das Ergebnis verantworten. Diese Nähe zwingt die Arbeit dazu, das tatsächliche Problem zu lösen statt eine geschönte Version davon, und sie erlaubt uns, das implizite Wissen zu extrahieren, die Evaluationen zu bauen und den Produktions-Feedback-Loop zu schliessen, die KI verlässlich und skalierbar machen.
Was wir liefern - Konkrete Resultate statt generischer KI-Strategie
- Ein eingebetteter Engineer oder ein kleines Pod, das neben Ihren Operators und Fachleuten arbeitet, den echten Workflow kartiert und festlegt, wo Mensch und Agent jeweils einsteigen.
- Sichere Anbindung von Agenten an Ihre Daten und internen Systeme, mit von Beginn an eingeplanten, klar abgegrenzten Zugriffen, Entitlements, Monitoring und Logging.
- Evaluationen, die abbilden, wie Ihre Arbeit tatsächlich bricht, plus ein Produktions-Feedback-Loop, damit sich das System messbar aus echten Ergebnissen verbessert.
- Change Management, Befähigung und ein klarer Handover-Pfad, damit der neue Prozess aus Mensch und Agent trägt, während sich Modelle und Best Practices weiter verschieben.
Geeignete Einsatzfelder - Für wen dieses Angebot gedacht ist
- Organisationen, die von Chat-Experimenten zu Agenten übergehen, die an echten, umsatz- oder servicekritischen Workflows teilnehmen.
- Führungsteams, die einen dedizierten, verantwortlichen Partner wollen, der Automatisierung in ihre Teams bringt, statt sie jeder einzelnen Person zu überlassen.
- Unternehmen mit jahrzehntelang gewachsenen Legacy-Systemen und -Daten, die sicher für KI nutzbar gemacht werden müssen, mit den richtigen Zugriffskontrollen, Logging und Human-in-the-loop-Aufsicht.
Typische Architektur - Ausgelegt auf Zuverlässigkeit, Grounding und saubere Übergabe in den Betrieb
Der konkrete Stack hängt vom Problem ab, aber das sind die Gestaltungsprinzipien, auf die wir typischerweise optimieren.
- Eingebettet, nicht auf Distanz. Engineers arbeiten in Ihrem Kontext, an der Seite der Menschen, die das Ergebnis verantworten, damit Entscheidungen im echten Problem verankert sind und nicht in einer Folien-Version davon.
- Auf implizitem Wissen gebaut. Wir extrahieren das undokumentierte Know-how, das bei Ihren Fachleuten liegt, und kodieren es in die Prompts, Tools, das Retrieval und die Evaluationen, die ein Agent tatsächlich nutzen kann.
- Ein geschlossener Produktions-Feedback-Loop. Agenten sitzen in echten Workflows und verbessern sich aus tatsächlichen Entscheidungen, mit Evaluationen, die erfassen, wie Dinge wirklich scheitern, und einem Loop, der die Erkenntnisse zurückführt.
- Wir behandeln KI-Delivery als fortlaufend. Weil sich Modelle und Best Practices ständig ändern, gestalten wir für kontinuierliche Verbesserung und halten Ihren Workflow aktuell, wenn Upgrades verändern, was möglich ist.
- Engineering-Tiefe an der Front. An ETH Zürich und EPFL ausgebildete Engineers mit Consulting- und regulierter Delivery-Erfahrung, die sich direkt in Umfeldern mit hoher Verantwortung einbetten.
- Verantwortung für das Ergebnis, nicht nur den Output. Die harten Teile agentischer Arbeit – Instruktionen, Kontext, Eingreifen, Review und Integration – bleiben im Scope, damit Sie verlässliches Arbeitsergebnis erhalten statt beeindruckender Demos.
FAQ - Fragen, die früh im Gespräch auftauchen
Das sind die Fragen, die meist wichtig werden, bevor ein Team Scope, Architektur und Rollout festlegt.
Wie unterscheidet sich Forward Deployed Engineering von normaler Beratung?
Statt Empfehlungen von aussen zu liefern, betten sich unsere Engineers an der Seite Ihres Teams ein und verantworten das Ergebnis gemeinsam mit Ihnen. Diese Nähe ist es, die KI das echte Problem lösen und sich in der Produktion weiter verbessern lässt.
Warum braucht KI ein anderes Delivery-Modell als Software?
Software ist nach dem Ausliefern relativ stabil. KI entwickelt sich laufend weiter, weil sich Modelle und Best Practices ändern, und diese Änderungen können den Workflow selbst neu formen. Ein über viele Deployments hinweg eingebetteter Partner bringt diese Erkenntnisse weit schneller in Ihr System als ein Team, das allein lernt.
Müssen wir eigene interne KI-Engineers einstellen?
Viele Organisationen werden das mit der Zeit tun, und die Arbeit ist zu technisch und zu fortlaufend, um sie als Nebenprojekt zu führen. Wir können diese Fähigkeit jetzt sein und zugleich helfen, eine interne Forward-Deployed-Funktion aufzubauen und zu coachen, damit das Know-how bei Ihrem Team bleibt.
Relevante Nachweise - Fallstudien, Artikel und nächste Schritte
Wenn das nah an Ihrem Bedarf liegt, sind diese Seiten die besten nächsten Anlaufstellen.
Fallstudie zu Agentic-AI-Piloten
Wie wir Agent-Piloten in regulierten Umfeldern mit hoher Verantwortung rahmen und ausliefern.
Unseren Delivery-Prozess ansehen
Wie Einbettung, Evaluation und operativer Handover in unsere Arbeitsweise eingebaut sind.
Ein eingebettetes Engagement besprechen
Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Gespräch über den Workflow, in den Sie Agenten bringen wollen.