AI ADVISORY
AI Architecture & Operating Model: Architektur, die in zwei Jahren noch trägt; Operating Model, das im Tagesgeschäft gelebt wird.
Architektur-Bewertung gegen Marktstandards. Architecture Decision Records. Build-vs-Buy. Operating Model mit Quality Gates und EU-AI-Act-konformer Governance. 3 bis 6 Wochen.
Methodik-Blaupause: Bosch Digital DPAI. Vendor-agnostisch über MCP, A2A, OpenAI, Azure AI, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Open-Source.
Worum es geht
AI-Architektur und Governance als strategische Entscheidung
Referenz
Bosch Digital DPAI: Ziel-Architektur, Technology Radar und Operating-Model-Aufbau.
Eine AI-Plattform, die mit jedem neuen Modell-Release neu bewertet werden muss. Kein klares Operating Model: wer ist für AI-Qualität verantwortlich, wer entscheidet über Deployment, wer meldet dem Vorstand, wenn ein Modell driftet? Und ein EU AI Act, der mit Hochrisiko-Klassifizierung und Quality-Gate-Pflichten konkret wird.
AI Architecture & Operating Model ist das Engagement, in dem diese Fragen strukturell beantwortet werden. In 3 bis 6 Wochen, mit klar abgegrenztem Scope, mit Architektur-Dokumentation und Operating-Model-Blueprint als Lieferung.
„Operating-Model-Beispiel SPIE: AI Board, Balanced Scorecard, ROI-Schwelle als Steuerungsgröße. Governance als Steuerungsinstrument, nicht Bremse.“
Zukunftsmacher-Studie 2025/26
Nach Phase 1 haben Sie eine Ziel-Architektur, die gegen den MCP/A2A-Marktstandard bewertet wurde, ein AI Operating Model mit Quality Gates und eine EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung Ihrer Systeme.
Was Sie nach 3 bis 6 Wochen in der Hand haben
Sechs Liefer-Artefakte
Inhaltliche Tiefe
MCP, A2A, Multi-Agent, RAG, Vektor-Layer, Tool-Use, LangGraph, AutoGen, Microsoft Semantic Kernel, Anthropic Agents SDK, MLOps, EU AI Act, BAIT, KRITIS, EBA, MDR.
Erfolgskriterien nach Abschluss
✓ Sie haben eine Ziel-Architektur, die gegen MCP/A2A bewertet und dokumentiert ist.
✓ Rollen und Quality Gates für AI-Betrieb sind definiert und zugewiesen.
✓ EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung Ihrer Systeme ist dokumentiert und auditierbar.
Eckdaten und Pricing
Was Sie wissen müssen
3 bis 6 Wochen
Kick-off plus 3 bis 5 Architektur-Workshops plus Entscheidungs-Workshop. Kombination vor Ort und remote.
MCP, A2A, Multi-Agent, RAG, Vektor-Layer, Tool-Use, LangGraph, AutoGen, Microsoft Semantic Kernel, Anthropic Agents SDK, MLOps. Vendor-agnostisch über Anthropic, OpenAI, Azure AI, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Open-Source.
EU AI Act (Risiko-Klassifizierung, Artikel 4, Quality Gates), BAIT, KRITIS, EBA, MDR, DSGVO als Architektur-Treiber.
Verfügbarkeit von IT-Architektur, AI-Team, Fachbereich, AI Compliance Officer. Entscheidungs-Stakeholder (CDO/CIO) für Abschluss-Workshop.
Ab 30k €. Festpreis nach Scope-Workshop. Typischer Gesamtrahmen: 30 bis 65k €.
Ablauf
Drei Phasen in 3 bis 6 Wochen
Woche 1 bis 2
Bestandsaufnahme
Workshops mit IT-Architektur, AI-Team, Fachbereich und, wo vorhanden, AI Compliance Officer. Aufnahme der heutigen AI-Architektur, der laufenden Use-Cases und der Governance-Situation. Erhebung der EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung vorhandener Systeme.
Wochen 2 bis 4
Architektur und Operating Model
Entwicklung der Ziel-Architektur gegen MCP/A2A-Marktstandard. Entwurf AI Operating Model mit Quality Gates. EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung finalisieren. Build-vs-Buy-Empfehlungen für Schlüsselkomponenten.
Wochen 4 bis 6
Validierung und Übergabe
Gemeinsamer Entscheidungs-Workshop: Ziel-Architektur und Operating Model freigeben, Roadmap abstimmen, nächste Schritte festlegen. Übergabe Dokumentation, Architecture Decision Records und Management-Summary.
Häufig gestellte Fragen
Ein AI Operating Model definiert Rollen, Prozesse, Quality Gates und Governance entlang des AI-Lebenszyklus: von Use-Case-Aufnahme über Modell-Entwicklung und Validierung bis zu Deployment, Betrieb und Decommissioning. Im STI-Engagement entsteht zusätzlich eine EU-AI-Act-konforme Risiko-Klassifizierung Ihrer AI-Systeme plus Architecture Decision Records zu den Schlüssel-Komponenten.
MCP (Model Context Protocol, Anthropic) und A2A (Agent-to-Agent, Google) sind sich etablierende Interoperabilitäts-Standards für AI-Systeme und Agenten. Wer heute Architektur-Entscheidungen trifft, ohne diese Standards zu berücksichtigen, baut auf Sand. Im Engagement bewerten wir Ihre Architektur gegen diesen Marktstandard und zeigen, wo Kompatibilität heute schon sichergestellt werden sollte.
Der EU AI Act stellt Anforderungen an Risiko-Klassifizierung, Auditierbarkeit, Quality Gates und dokumentierte AI-Kompetenz. Hochrisiko-AI-Systeme müssen mit Human-in-the-Loop, Logging und Monitoring betrieben werden. Im Engagement ist die EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung Ihrer Systeme Teil der Lieferung, nicht als Compliance-Anhang, sondern als Architektur-Treiber.
Drei bis sechs Wochen. Der Rahmen ist bewusst abgegrenzt. Das unterscheidet dieses Format von einem Multi-Monat-Strategie-Programm. Folgephasen (Build, Migration, Operating-Model-Rollout) werden gegen die in Phase 1 entschiedene Architektur freigegeben.
Ab 30.000 Euro, typischer Gesamtrahmen 30 bis 65k €. Festpreis nach einem initialen Scope-Workshop.
Dann beginnen wir mit einem Greenfield-Zielbild: was für Ihre Use-Case-Roadmap, Datenlandschaft und regulatorische Lage die richtige Ziel-Architektur ist. Kein Nachteil, eher ein saubererer Start als bei Bestandssystemen mit Tech-Schulden.
Mehr Fragen? Kontaktieren Sie uns.
Wie es weitergeht
Typische Folge-Engagements
Stand-alone-Mehrwert: Auch ohne Anschluss bei uns behalten Sie Ziel-Architektur, Operating-Model-Blueprint, Architecture Decision Records und EU-AI-Act-Klassifizierung als Steuerungsdokument.
