LÖSUNGEN / DEMAND-DRIVEN ENGINEERING
Schwierige technische Probleme.
Als produktive Systeme gelöst.
General Informatics löst komplexe Probleme an der Schnittstelle von KI, Daten, Integration, Automatisierung, Sicherheit und High-Performance-Software.
public demand signal↓problem classification↓solution cluster↓authoritative GI content↓expert contribution → qualified inboundPROBLEM FINDER
Beschreiben Sie das Problem in Ihren eigenen Worten.
Keine Produktbegriffe nötig. Schreiben Sie kurz, was heute nicht funktioniert oder was Sie erreichen möchten.
PROBLEMCLUSTER
Vom Fehlerbild ausgehen, nicht von einer Produktkategorie.
Jede Lösungsseite beschreibt Ursachen, Produktionsarchitektur, Fehlermodi, Verifikation und Sicherheitsgrenzen – ohne erfundene Fallstudien oder Benchmark-Behauptungen.
SharePoint-KI-Suche unter realen Berechtigungen und Last
SharePoint-Suche wird zum Produktionsproblem, sobald Berechtigungen, veraltete Inhalte, mehrere Sites und echte Last zusammenkommen. Gute Demo-Antworten reichen nicht: Retrieval muss dieselben Zugriffsgrenzen wie die Quelle respektieren.
Engineering Note öffnen →„Die RAG-Demo funktioniert. Wie bekommen wir das stabil in Produktion?“Production RAG: vom Demo-Stack zur belastbaren Retrieval-Plattform
„Vector DB + Prompt“ funktioniert als Demo. In Produktion brechen Berechtigungen, Datenfrische, Reranking, Modellwechsel, Latenz und reproduzierbare Evaluation diesen einfachen Stack auf.
Engineering Note öffnen →„Kann die KI das selbst erledigen, ohne überall Vollzugriff zu bekommen?“KI-Agenten als Machine Actors mit expliziten Rechten absichern
Ein Agent, der handeln darf, ist kein Chatbot mehr. Er braucht eigene Identität, eng begrenzte Fähigkeiten, kurzlebige Credentials, Policy-Prüfung und verifizierbare Zustandsänderungen.
Engineering Note öffnen →„Welche Agents laufen bei uns eigentlich – und wer ist dafür verantwortlich?“Agent Governance: wissen, welche Agents laufen, wem sie gehören und was sie dürfen
Agent-Sprawl entsteht schneller als Governance. Ohne Registry, Owner, Capability-Inventar und Retirement bleiben Machine Actors und Berechtigungen aktiv, obwohl der ursprüngliche Use Case längst geändert wurde.
Engineering Note öffnen →„Unser Kernsystem hat kaum APIs. Wie bringen wir trotzdem AI hinein, ohne alles neu zu bauen?“KI sicher an Legacy-Systeme anbinden, ohne deren Geschäftslogik zu umgehen
Legacy-Systeme sind nicht stateless. Geschäftsregeln stecken in Batch-Jobs, Datenbanklogik und Nebenwirkungen; ein dünner AI-Wrapper macht diese Risiken nur unsichtbar.
Engineering Note öffnen →„Der API-Call war erfolgreich – aber wurde der Vorgang im ERP wirklich korrekt gebucht?“Agentische ERP-Automation: Business State verifizieren, nicht HTTP 200
HTTP 200 bedeutet nur, dass eine technische Interaktion erfolgreich war. Buchung, Freigabe, Bestandsänderung oder Folgeprozess können trotzdem fehlen oder später scheitern.
Engineering Note öffnen →„Kann AI Rechnungen wirklich automatisch verarbeiten – und wann muss ein Mensch draufschauen?“Intelligente Rechnungsautomatisierung mit Evidenz statt blindem Auto-Posting
OCR- und AI-Extraktion liefern Evidenz, keine Buchungsberechtigung. Produktionsreife Automation trennt Extraktion, deterministische Prüfung, Freigabe, Posting und Read-back.
Engineering Note öffnen →„Wir haben Hunderttausende Dokumente. Wie findet AI die richtige Passage und kann sie auch belegen?“Legal Document Intelligence für 100.000 bis mehrere Millionen Dokumente
Große Rechts- und Dokumentbestände brauchen mehr als semantische Suche: Matter-Isolation, Provenienz, unveränderliche Quellen, OCR, Deduplizierung, Hybrid Retrieval, Reranking und belastbare Zitate.
Engineering Note öffnen →„Können wir im Nachhinein erklären, warum der Agent genau diese Änderung gemacht hat?“Audit Trails für KI-Agenten müssen Handlungsketten rekonstruierbar machen
Ein Agentenlauf umfasst Planung, Policy-Entscheidungen, Tool Calls und asynchrone Zustandsänderungen. Klassische App-Logs erklären selten, wer was autorisiert hat und ob der Endzustand wirklich erreicht wurde.
Engineering Note öffnen →„Unsere Informationen liegen in SharePoint, Tickets, CRM, Wikis und PDFs – wie bekommt AI das zusammen?“Enterprise Knowledge Retrieval: richtige Information, richtiger Nutzer, belegbare Quelle
Unternehmenswissen liegt verteilt in SharePoint, Wikis, Tickets, Datenbanken und Fachsystemen. Retrieval muss Quelle, Aktualität, Berechtigung und Relevanz gemeinsam behandeln.
Engineering Note öffnen →„Wir verbringen jeden Tag Stunden mit Status, Copy & Paste und Nachfassen.“„Wir verbringen jeden Tag Stunden mit Status, Copy & Paste und Nachfassen.“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Unsere Daten sind schon da – aber über zehn Tools verteilt.“„Unsere Daten sind schon da – aber über zehn Tools verteilt.“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Die Demo funktioniert. Aber läuft das auch jeden Tag, wenn niemand zuschaut?“„Die Demo funktioniert. Aber läuft das auch jeden Tag, wenn niemand zuschaut?“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Warum jagen wir immer noch Status hinterher und pflegen Tickets manuell?“„Warum jagen wir immer noch Status hinterher und pflegen Tickets manuell?“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Wir wissen, dass wir AI nutzen sollten – aber wo bringt sie uns wirklich etwas?“„Wir wissen, dass wir AI nutzen sollten – aber wo bringt sie uns wirklich etwas?“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Wir wollen automatisieren, aber manche Entscheidungen müssen bei einem Menschen bleiben.“„Wir wollen automatisieren, aber manche Entscheidungen müssen bei einem Menschen bleiben.“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Können wir AI nutzen, ohne sensible Daten überallhin zu schicken?“„Können wir AI nutzen, ohne sensible Daten überallhin zu schicken?“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
Engineering Note öffnen →„Wollen wir wirklich jeden Klick unseres heutigen Prozesses automatisieren?“„Wollen wir wirklich jeden Klick unseres heutigen Prozesses automatisieren?“
In Produktion zählt nicht nur, ob eine Antwort plausibel aussieht. Berechtigungen, Datenfrische, Systemzustand, Latenz und belastbare Evidenz müssen gleichzeitig stimmen.
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