Checkliste: Wenn zwei oder mehr Punkte zutreffen, ist Build der Default
- Daten dürfen Ihr Netz nicht verlassen; Cloud-Jurisdiktion inakzeptabel.
- Harte Latenzen/Offline-Fähigkeit erforderlich.
- Auditierbarkeit/Erklärbarkeit auf Artefakt-Ebene Pflicht (von Requirement bis Modell).
- Legacy-Integration mit Zero-Downtime zwingend.
- Sie benötigen Roadmap- und Release-Kontrolle.
- LLM/Agenten sollen sensible Daten verarbeiten, Tools steuern, Policies erzwingen – alles on-premise.
Wie starten?
- 2–4 Wochen Discovery: Nichtfunktionale Anforderungen, Risikoanalyse, Architekturspikes.
- 6–10 Wochen Walking Skeleton: Ende-zu-Ende-Durchstich mit Governance, Logging, Deployments.
- Danach inkrementell: Domänenfunktionen, Integrationen, skaliert an echten Betriebsdaten.
Was AlpiType tut (und was nicht)
Wir entwickeln industrielle KI- und Softwaresysteme mit technischer Ownership: Anforderungen präzisieren, Architekturen entwerfen, Software bauen, Qualitätssicherung und Governance etablieren – on-premise, DSGVO-konform, ohne US-Cloud-Abhängigkeit. Wir verkaufen keine APIs, wir beraten nicht “PowerPoint-first”, wir bauen Systeme, die Sie betreiben können. Unser Fokus sind Domänen, in denen Souveränität nicht verhandelbar ist. Für LLM-Agenten liefern wir mit Alpi-M die Observability- und Governance-Schicht, die im Rechenzentrum Ihres Unternehmens läuft.
FAQ
Frage: Wie argumentiere ich den Mehraufwand von Build gegenüber einem schnell verfügbaren SaaS?
Antwort: Stellen Sie nicht Features, sondern Risiken gegenüber: Datenabfluss, fehlende Auditierbarkeit, Roadmap-Abhängigkeit, Betriebsmodell (Edge/Air-Gap). Bewerten Sie TCO inkl. Kosten des Kontrollverlusts und Compliance-Risiken. Ein kleiner, kontrollierbarer Kern rechnet sich, wenn er Stillstände, Auditrügen oder ungeplante Migrationsprojekte verhindert.
Frage: Können wir nicht “Buy” und später migrieren, wenn es ernst wird?
Antwort: “Buy-to-throw-away” erzeugt doppelte Kosten und Lernschulden. Wenn kritische nichtfunktionale Anforderungen später unverhandelbar werden (Datenlokalisierung, Latenzen, Nachweise), werden Sie die Lösung neu bauen. Besser: früh ein Walking Skeleton, das die harten Anforderungen adressiert, und Commodity-Komponenten gezielt zukaufen.
Frage: Welche Teamkompetenzen sind für Build zwingend?
Antwort: Architektur und Requirements Engineering mit Domänenverständnis; sichere Softwareentwicklung (Supply-Chain, Secrets, Härtung); MLOps/LLM-Ops on-prem; Test/QA mit Fokus auf Nachvollziehbarkeit; Betrieb/Deployment in air-gapped/Kubernetes/Edge-Umgebungen. Wenn Sie das nicht inhouse haben, brauchen Sie einen Partner, der nicht nur berät, sondern auch baut und übergibt.
Frage: Wie gehe ich mit LLMs um, wenn unsere Daten hochsensibel sind?
Antwort: Modelle und Embeddings lokal; Vektor-DB on-prem; Retrieval nur aus freigegebenen Quellen; Policy-as-Code für Tool-Nutzung; vollständiges Tracing; Eval-Gates vor jeder Änderung; kein Routing in externe APIs. Eine lokale Observability-/Governance-Schicht (z. B. Alpi-M) ist Pflicht, um Agenten-Verhalten nachweisbar zu steuern.
Frage: Woran scheitern Build-Projekte typischerweise – und wie vermeiden wir das?
Antwort: Häufige Ursachen: zu großer Scope, Microservices zu früh, fehlende nichtfunktionale Anforderungen, kein Testnachweis, Big-Bang-Migrationen. Gegenmittel: enger Scope, modularer Monolith, NFRs testbar formulieren, Walking Skeleton, Strangler-Pattern, frühe E2E-Evidenz.
Schluss
In industriellen und sicherheitskritischen Umgebungen ist Build nicht Romantik, sondern Risikomanagement. “Souveränität ermöglicht Intelligenz” heißt: Nur wenn Sie Datenflüsse, Entscheidungslogik und Lebenszyklen technisch beherrschen, entfalten KI und Automatisierung ihren Wert. Kaufen Sie Commodity. Bauen Sie den Kern. Und verankern Sie Governance als Architekturbaustein – nicht als Compliance-Nachtrag. Genau dort entscheidet sich, ob ein Projekt lebt oder auf dem Papier bleibt.