KI, dort eingesetzt, wo Ihr Geschäft läuft.
Wir betten KI-gestützte Senior Engineers mit mehr als 20 Jahren Technologieerfahrung in Unternehmensteams ein, um KI in sichere, effiziente Produktivsysteme zu überführen - von Cloud und privater Infrastruktur bis zu Edge-Systemen und Robotik.
Hören Sie auf, KI vorzuführen. Setzen Sie sie ein.
- 01 Definieren Mission · Workflow · Daten · Anforderungen
- 02 Bauen Code · Agenten · Integration
- 03 Evaluieren Tests · Sicherheit · menschliche Kontrolle
- 04 Bereitstellen Cloud · privat · Edge · Roboter
- 05 Betreiben Beobachten · lernen · übergeben
Die Technologie folgt der Mission.
Enterprise-Copilots, Coding-Agenten, offene Agenten-Frameworks, Cloud-Plattformen, lokale Laufzeiten und Open-Weight-Systeme können in derselben Deployment-Architektur zusammenspielen. Wir wählen nach Datengrenzen, Qualität, Portabilität und Kosten - nicht nach einer Anbieterquote.
- Azure AI Foundry Enterprise-AI-Plattform
- Azure AI Foundry Local On-Device-AI-Laufzeit
- Microsoft Copilot Arbeits-Copilot
- GitHub Copilot Coding-Agent
- Replit Build + Deployment
- OpenAI Modellplattform
- Anthropic Modellplattform
- xAI / Grok Modellplattform
- Kimi Offene Modellfamilie
- Ollama Lokale Modelllaufzeit
- Hermes Agent Offenes Agenten-Framework
- OpenClaw Persönliche Agenten-Laufzeit
Genannt für technische Transparenz; Exklusivität, Empfehlung oder automatische Eignung werden nicht behauptet.
Eine durchgängige Engineering-Linie vom Modell bis zur Maschine.
Die relevante Frage ist nicht, welches Modell gerade in Mode ist. Sie lautet: Wo gehört Intelligenz hin, worauf darf sie zugreifen, wie versagt sie sicher, und wer kann sie nach dem Start betreiben?
Enterprise-KI-Systeme
Auswahl, Integration, Evaluation, Governance und Betrieb von KI entlang eines messbaren Geschäftsergebnisses.
02Agenten und Automatisierung
Klar begrenzte KI-Agenten und Agentic Coding mit echten Tools, Repository-Kontext, Freigaben, Observability und menschlicher Kontrolle.
03Private und lokale KI
Sensible Modelle, Retrieval und Datenpfade innerhalb der von Ihnen kontrollierten Infrastruktur behalten.
04Cloud- und Hybrid-KI
Die Skalierung von Anbietern nutzen, ohne Architektur, Portabilität oder Kostendisziplin aufzugeben.
05Robotik und Embodied AI
Wahrnehmung, Edge-Inferenz, Orchestrierung und Enterprise-Workflows mit physischen Systemen verbinden.
06Personal Robotics Lab
Vorbereitung auf vertrauenswürdige persönliche Roboter durch Forschung, Service-Design, Integration und verantwortungsvolle Pilotprojekte.
Ein einfaches Liefermodell. Eine kommerzielle Regel.
Erste 2 Stunden Scope definieren · kostenlos
USD 300 Agentische KI-Nutzung pro Engineering-Tag inklusive
3–5× Wertambition gegenüber konventioneller Umsetzung · kein garantierter Durchschnitt
Jeder verrechnete Tag verbindet erfahrenes Engineering mit agentischer KI-Ausführung. Derselbe Satz gilt für alle Leistungen von MH – Applied AI; die erwartete Anzahl Tage wird vor Beginn der Umsetzung vereinbart.
Der Pilot ist selten der schwierige Teil.
Der Produktivbetrieb legt die eigentliche Arbeit offen: Identität, Datengrenzen, Evaluation, Integration, Verantwortung, Akzeptanz, Fehlerbehandlung und Kosten. Wir gestalten diese Rahmenbedingungen gemeinsam mit den Personen, die das System später betreiben.
- Operative Verantwortung bereits vor der Übergabe
- Sicherheit und Governance als Teil der Architektur
- Modell- und Token-Ökonomie im jeweiligen Kontext gemessen
- Akzeptanz durch Nutzer direkt in den Workflow eingeplant
Erfahrene Engineers, direkt im Einsatz für Ihre Mission.
Ein kleines Kernteam arbeitet innerhalb Ihrer operativen Realität. Wir ergänzen nur die Spezialistinnen und Spezialisten, die die Mission tatsächlich benötigt, bauen gemeinsam mit Ihren Teams und hinterlassen ein System, das Ihre Organisation selbst tragen kann.
VorgehenErgebnis und Rahmenbedingungen definieren.
Ins Team und technische Umfeld eintreten.
Den realen Weg bauen, evaluieren und betreiben.
Fähigkeiten übergeben und Wert messen.
Evidenz muss einer genauen Prüfung standhalten.
Wir veröffentlichen Kundenprojekte nur, wenn Problem, Rahmenbedingungen, Rolle in der Umsetzung und Ergebnis überprüfbar sind. Bis kundenseitig freigegebene Dossiers vorliegen, füllen wir diese Lücke nicht mit erfundenen Prozentwerten oder Logo-Wänden.
ReferenzenDer Track Record des Gründers wird Marcel Haas persönlich zugeschrieben; Unternehmensaussagen bleiben unternehmensspezifisch.
Die nächste Schnittstelle hat Motoren.
Enterprise-KI bewegt sich von Bildschirmen in Anlagen, Geräte und Wohnräume. Unsere Robotik-Praxis verbindet Software-Architektur mit Wahrnehmung, Edge-Computing, menschlicher Aufsicht und den Realitäten des physischen Betriebs.
Diese Leistung entdeckenAufgebaut von einem Praktiker, nicht von einem Pitch Deck.
Marcel Haas hat MH – Applied AI als Forward-Deployed-AI-Angebot der Bear Intelligence GmbH geschaffen. Er ist Mitgründer, CEO und Solution Architect der Collaboration NEXT GmbH und arbeitet seit 2006 mit SharePoint, seit BPOS 2009 mit Microsoft-Cloud-Plattformen und heute mit angewandter KI.
Über unsFragen der Geschäftsleitung, direkt beantwortet.
Was macht ein Forward-Deployed AI Engineer?
Ein Forward-Deployed Engineer arbeitet direkt in der Umgebung des Kunden mit den Fach- und Technikteams zusammen. Die Rolle umfasst Discovery, Architektur, Integration, Evaluation, Deployment, Nutzerakzeptanz und operative Übergabe - nicht nur einen Prototyp.
Können Sie KI auf unserer eigenen Infrastruktur betreiben?
Ja. Die Architektur kann in der öffentlichen Cloud, in einer privaten Cloud, On-Premises, auf Edge-Geräten oder in einer hybriden Kombination laufen. Die Platzierung richtet sich nach Datensensitivität, Latenz, Kosten, Ausfallsicherheit und Betriebsanforderungen.
Setzen Sie einen bestimmten Cloud- oder Modellanbieter voraus?
Nein. MH – Applied AI ist anbieterunabhängig und setzt bevorzugt auf Open Source, wo dies Kontrolle, Wirtschaftlichkeit oder Portabilität verbessert. Kommerzielle Plattformen bleiben eine valide Option, wenn sie für die Mission am besten passen.
Wie reduzieren Sie den Token-Verbrauch und die Betriebskosten von KI?
Wir beginnen mit den Anforderungen an Aufgabe und Qualität, reduzieren dann unnötigen Kontext, leiten Aufgaben an das passende Modell weiter, cachen stabile Ergebnisse, messen die Retrieval-Qualität und setzen deterministische Software ein, wo ein Modell keinen Mehrwert bietet.
Was kostet ein Engagement mit MH – Applied AI?
Die ersten zwei Stunden sind kostenlos und dienen der Scope-Definition. Danach beginnt die Abrechnung mit USD 2’800 pro Engineering-Tag. Der Satz umfasst die Leistung durch Menschen + KI und enthält pro verrechnetem Tag USD 300 agentische KI-Nutzung.
Ist persönliche Robotik ein bestehendes Angebot?
Es handelt sich um eine entstehende Praxis. Aktuell konzentrieren wir uns auf Readiness, Forschung, Integrationsarchitektur, Datenschutz, Service-Design und sorgfältig begrenzte Pilotprojekte - nicht auf die Darstellung von Heimrobotern als reifes Massenmarktangebot.
Bringen Sie uns die Mission, nicht eine Einkaufsliste.
Im ersten Gespräch klären wir das operative Ziel, die Rahmenbedingungen, die Einsatzumgebung und den kürzesten glaubwürdigen Weg zu belastbarer Evidenz.
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