// NIJITECH · UNTERNEHMENSLÖSUNGEN

KI-Lösungen für Unternehmen

Wir bauen DSGVO-konforme KI-Systeme, die in Produktion laufen statt beim Pitch-Deck stehen zu bleiben. Weil derselbe Kern in unseren eigenen sechzehn Produkten steckt, haben wir die Architektur, die wir empfehlen, zuerst an uns selbst erprobt.

Kurz gesagt

nijitech ist ein in Istanbul ansässiges Technologieunternehmen, das Organisationen KVKK- und DSGVO-konforme KI-Beratung und durchgängige Lösungsentwicklung bietet. Die Arbeitsfelder sind KI-Assistenten und -Agenten, autonome Workflows, Web- und Mobilprodukte sowie Datenintegration. In jeder Lösung werden Daten on-premise oder in der Cloud verarbeitet, Ausgaben sind mit ihrer Quelle verknüpft und kritische Entscheidungen durchlaufen eine menschliche Freigabe.

Analysegespräch vereinbaren →Wie wir arbeiten

01 — DURCHGÄNGIGE LÖSUNGEN

Konkrete Probleme, funktionierende Lösungen.

Das sind keine Beschreibungen abstrakter Fähigkeiten, sondern Probleme, die unsere Produkte bereits in Produktion lösen. Derselbe Ansatz lässt sich auf Ihr Problem übertragen.

Besprechungen erfassen, Aufgaben ableiten

Laufendes Beispiel

nijibot

Problem

In der Besprechung werden Entscheidungen getroffen, aber wer was tut, wird nie festgehalten. Eine Woche später erinnert sich niemand mehr und dieselbe Diskussion beginnt von vorn.

Lösung

Die Besprechung wird in Echtzeit mitgehört, mit Sprechertrennung transkribiert und das Gesagte in Aufgaben mit Verantwortlichem und Datum aufgeteilt. Jeder Punkt der Zusammenfassung ist mit seiner Quelle im Transkript verknüpft — die Diskussion „das habe ich nie gesagt“ endet damit beim Protokoll.

Produktentscheidungen und Preisautomatisierung im Marktplatz

Laufendes Beispiel

Problem

Zuerst wird das falsche Produkt gewählt, dann lassen sich Preis und Listing-Qualität von Hunderten Produkten nicht mehr von Hand verfolgen. Senkt ein Wettbewerber den Preis, fällt es erst Stunden später auf — die Buy Box ist da längst verloren.

Lösung

Vor dem Verkauf verbinden sich Nachfrage-, Wettbewerbs- und Kostendaten zu einer Rentabilitätsprognose; im laufenden Verkauf werden Listings für die Suche optimiert und Preise live am Wettbewerb ausgerichtet. Zu jeder Preisentscheidung wird der zugrunde liegende Wettbewerberzug mitgeliefert — die Automatisierung ist keine Blackbox.

Kundenkommunikation über alle Kanäle

Laufendes Beispiel

WhatsMod

Problem

Der Kunde schreibt über WhatsApp, fragt im Marktplatz nach und hakt per E-Mail nach. Drei Mitarbeitende an drei Bildschirmen, keiner weiß vom anderen.

Lösung

Alle Kanäle laufen in einem Posteingang zusammen. Die KI entwirft die Antwort, ein Mitarbeitender gibt sie frei und sendet sie. Aus welchem Kanal der Kunde auch schreibt — derselbe Verlauf liegt vor.

Feldbetrieb und Zahlungsabwicklung

Laufendes Beispiel

Problem

Bei Abläufen in der physischen Welt brechen zwei Dinge gleichzeitig: das richtige Fahrzeug mit der richtigen Person zusammenzubringen und das Geld sicher einzuziehen. Beides ist reguliert — der Ansatz „bringen wir schnell irgendetwas raus“ überlebt hier nicht.

Lösung

Zuordnung, Routenführung und Live-Tracking laufen in einem Fluss; auf der Zahlungsseite kommen Ratenzahlung, Treuhand und Chargeback-Schutz hinzu. Dem Nutzer wird gezeigt, wie der Preis zustande kam, und jede Transaktion landet in einem rechtsgültigen digitalen Archiv — kommt eine Prüfung, liegt der verlangte Nachweis bereits vor.

Verteilung des Werbebudgets

Laufendes Beispiel

AdMost

Problem

Das Budget verteilt sich auf mehrere Kanäle, aber welcher Kanal sich wirklich rechnet, geht zwischen den Reports verloren. Da täglich mehr Entscheidungen anfallen, als ein Mensch prüfen kann, driftet das Budget zu dem Bildschirm, auf den zuletzt geschaut wurde.

Lösung

Die Kanalleistung wird laufend gemessen und das Budget verschiebt sich autonom in Richtung Rendite. Sie sehen, auf welchen Daten jede Verschiebung beruht; die Entscheidung der Automatisierung lässt sich zurücknehmen, und an kritischen Schwellen wird eine menschliche Freigabe eingeholt.

On-Chain-Produktinfrastruktur

Laufendes Beispiel

Pylun

Problem

Ein Team, das ein On-Chain-Produkt bauen will, ringt zuerst mit der Infrastruktur statt mit dem Produkt: getrennte Integrationen für Swaps, Token-Verteilung, NFTs und Staking — jede mit eigenem Audit und eigenen Gebühren.

Lösung

Swaps (DEX), NFT-Infrastruktur, Launchpad und Staking kommen auf einer EVM-kompatiblen Chain zusammen. Vorhandenes Ethereum-Werkzeug funktioniert weiter, Transaktionen bleiben on-chain überprüfbar und die Gebühren niedrig. Das Team baut sein Produkt, nicht seine Rohrleitungen.

Server-, Netzwerk- und Fernzugriffsverwaltung

Laufendes Beispiel

Problem

Die Serververwaltung sitzt in einem Panel, der Fernsupport in einem anderen Werkzeug und das VPN an dritter Stelle. Jedes Werkzeug führt seine eigene Benutzerliste und sein eigenes Protokoll; wer worauf Zugriff hatte, wird erst nach einem Vorfall untersucht.

Lösung

Virtuelle Maschinen, Container, Netzwerk, Backup und VPN kommen in einem Panel zusammen, während Remote-Desktop, SSH-Verwaltung und Massen-Softwareverteilung von derselben Stelle aus laufen. Geräte verbinden sich Ende-zu-Ende-verschlüsselt, ohne über einen zentralen Server zu gehen. Die Infrastruktur bleibt auf Ihrer Hardware — Sie entscheiden, wo die Daten liegen.

02 — FACHGEBIETE

Wir arbeiten in vier Bereichen.

KI-Assistenten und Agenten

Systeme, die ihre Schritte zu einem gesetzten Ziel selbst planen, Werkzeuge aufrufen und je nach Zwischenergebnis die Richtung ändern. Von einem Modell, das eine einzelne Frage beantwortet, unterscheidet sie, dass sie eine mehrstufige Aufgabe von Anfang bis Ende tragen können.

Für wen: Teams mit wiederkehrender Arbeit, die dennoch Urteilsvermögen verlangt
Beispiel: Ein Support-Agent, der eine eingehende Anfrage einordnet, die zugehörigen Daten zusammenträgt, eine Antwort entwirft und den kritischen Schritt einem Menschen zur Freigabe übergibt.
Wie wir es bauen: Zuerst wird festgelegt, welche Werkzeuge ein Agent nutzen darf und wo die Befugnisgrenze jedes Werkzeugs liegt. Ruft der Agent ein Werkzeug auf, wird der Aufruf protokolliert — so lässt sich später nachlesen, welche Entscheidung in welchem Schritt fiel. Kritische Schwellen — Geldbewegung, ausgehende Nachrichten, endgültiges Löschen — sind an eine menschliche Freigabe gebunden.
Wo es nicht nötig ist: Wo die Schritte im Voraus bekannt sind, braucht es keinen Agenten; ein Workflow ist dort günstiger und berechenbarer. Agenten sind für Arbeit gedacht, deren Schrittfolge sich nicht vorab festlegen lässt.

Autonome Workflows

Workflows, die dort einspringen, wo regelbasierte Automatisierung endet. Kommt die Eingabe nicht jedes Mal in gleicher Form — Freitext, ein anders formatiertes Dokument, ein fehlendes Feld —, bleibt eine Regel-Engine stehen. Diese nicht.

Für wen: Abläufe, die Dokumente, Formulare und Freitext verarbeiten
Beispiel: Ein Workflow, der Rechnungen unterschiedlicher Lieferanten in unterschiedlichen Formaten liest und sie in einer einheitlichen Form an die Buchhaltung übergibt.
Wie wir es bauen: Die Eingabe wird zunächst in eine gemeinsame Darstellung überführt — Freitext, anders formatierte Dokumente und fehlende Felder finden sich in derselben Struktur wieder. Von da an läuft der Fluss unabhängig vom Format. Die Ausgabe durchläuft eine Prüfschicht; wo das System nicht sicher sein kann, sagt es das und stellt den Vorgang in die Warteschlange.
Wo es nicht nötig ist: Ist die Eingabe standardisiert und die Zahl der Regeln beherrschbar, ist eine Regel-Engine die bessere Wahl. Ein autonomer Fluss beginnt dann Sinn zu ergeben, wenn Ihr Tempo beim Regelschreiben mit der Vielfalt der Eingaben nicht mehr Schritt hält.

Web- und Mobilprodukte

Das Produkt, auf dem die KI-Schicht tatsächlich aufsitzt. Ohne Oberfläche, Performance und Barrierefreiheit bleibt auch das beste Modell ungenutzt.

Für wen: Teams, die ein Produkt von Grund auf bauen oder einem bestehenden eine KI-Schicht hinzufügen
Beispiel: cep taxi — Fahrgast-, Fahrer- und Betriebspanel vollständig, gemeinsam mit der Matching-Engine als ein Ganzes gebaut.
Wie wir es bauen: Die KI-Funktion wird in den Fluss des Produkts eingebaut, statt als Kasten an die Oberfläche geschraubt zu werden. Da ein Modellaufruf Latenz erzeugt, gehört es zum Entwurf, wo dieses Warten sichtbar wird; die Oberfläche bleibt schon vor Eintreffen des Ergebnisses benutzbar.
Wo es nicht nötig ist: Nicht jedes Produkt braucht KI. Ein Modellaufruf, der die Arbeit des Nutzers nicht beschleunigt, fügt nur Kosten und Latenz hinzu.

Daten und Integration

Damit KI überhaupt funktioniert, müssen die Daten erreichbar sein. Daten aus verstreuten Systemen zusammentragen, bereinigen und an vorhandene Unternehmenssoftware anbinden — in den meisten Projekten steckt hier die eigentliche Arbeit.

Für wen: Organisationen, deren Daten über mehrere Systeme verteilt sind
Beispiel: Kalender-, CRM- und Messaging-Systeme zu einem Strom zusammenführen, damit das Produkt aus einem einzigen Kontext arbeitet.
Wie wir es bauen: Datenquellen werden so genommen, wie sie sind — niemand wartet auf eine aufgeräumte Welt. Die Abbildungs- und Transformationsschicht ist so gehalten, dass eine Änderung im Quellsystem an einer Stelle nachgezogen wird. Welches Feld woher kam, bleibt nachvollziehbar.
Wo es nicht nötig ist: Daten, die es im Quellsystem nicht gibt, kann keine Integration erzeugen. Fehlende Daten sind meist ein Prozessproblem und kein Architekturproblem — und dort werden sie auch gelöst.

03 — NACHWEIS

Bewiesen haben wir es zuerst in unseren eigenen Produkten.

Was die meisten Beratungen zeigen können, ist eine Referenzliste. Was wir zeigen können, sind sechzehn Produkte, die auf demselben Kern mit echten Nutzern laufen. Nur so sieht man, ob eine Architektur in Produktion trägt.

Für alle zusammen: das Produktportfolio →

04 — WIE WIR ARBEITEN

Drei Schritte, jeder mit eigenem Ergebnis.

Jede Stufe endet mit einem konkreten Ergebnis. Wir gehen nicht weiter, bevor die vorige Stufe ihr Ergebnis geliefert hat — so kommt die Frage „was machen wir hier eigentlich“ mitten im Projekt gar nicht erst auf.

Analyse

Wir klären gemeinsam den aktuellen Prozess, die Datenquellen und das Erfolgsmaß. Das Ergebnis dieses Schritts ist kein Angebot, sondern eine messbare Problembeschreibung: „diese Aufgabe dauert so lange, das Ziel ist jenes“.

Ergebnis Eine Problembeschreibung und ein Erfolgsmaß

Entwurf

Umfang, Datenfluss und Architektur werden ausgearbeitet. Welche Entscheidungen automatisch laufen und welche eine menschliche Freigabe durchlaufen, wird hier geklärt — nicht später.

Ergebnis Umfang, Architektur und Freigabepunkte

Einführung

Wir beginnen mit einem engen Pilotprojekt, messen und weiten dann aus. Scheitert der Pilot, gibt es keine Einführung; auch das ist ein Ergebnis, und wir sagen es vorher.

Ergebnis Ein laufendes System und ein Messbericht

05 — BRANCHEN

Die Bereiche, in denen wir gearbeitet haben.

In jedem der folgenden Bereiche haben wir ein Produkt in Produktion — das Branchenwissen stammt also aus einem laufenden System und nicht aus der Theorie.

E-Commerce und MarktplätzeAMZAIPlus, Amz Calculus
Die Produktentscheidung vor dem Verkauf, Preis und Sichtbarkeit während des Verkaufs. Da die Menge der Entscheidungen manuell nicht mehr zu verfolgen ist, muss die Automatisierung zu jeder einzelnen die Begründung mitliefern.
Handel und KundenkommunikationWhatsMod
Kunden schreiben über sieben verschiedene Kanäle und erwarten überall denselben Verlauf. Das Schwierige ist nicht das Verfassen der Antwort, sondern die Kanäle in einem Posteingang zusammenzuführen, während der Ton in menschlicher Hand bleibt.
Mobilität und Flottencep taxi
Ein Betrieb in der physischen Welt: die Zuordnung muss in Sekunden geschehen, die Route live verfolgt werden, und dem Nutzer muss zeigbar sein, wie der Preis zustande kam.
Fahrzeughandel und ZahlungenOtoWos
Ein regulierter Bereich. Ratenzahlung, Treuhand und Chargeback-Schutz sind ebenso rechtliche wie technische Anforderungen, und jede Transaktion muss in einem rechtsgültigen Archiv landen.
Marketing und WerbungAdMost
Das Budget verteilt sich auf fünf Plattformen und welche sich rechnet, geht zwischen den Reports verloren. Autonome Verteilung funktioniert, aber die Ausgaben müssen durch Leitplanken geschützt bleiben.
Produktivität im Unternehmennijibot
Eine in der Besprechung getroffene Entscheidung wird eine Woche später erneut diskutiert, wenn sie nie festgehalten wurde. Eine Aufzeichnung reicht nicht; das Ergebnis braucht einen Verantwortlichen, ein Datum und eine Quelle.
IT-Infrastruktur und NetzwerkCMDesk, Kovanly, Lattix
Die anderen Branchen automatisieren einen Geschäftsprozess; dies ist die Schicht, auf der jene Prozesse laufen. Serververwaltung, Fernzugriff und Netzwerk — in allen dreien zählt vor allem, dass nachvollziehbar bleibt, wer worauf zugegriffen hat.

06 — ZEITPLÄNE UND PREISE

Wir kennen den Umfang, bevor wir einen Preis nennen.

Wir können hier keine Zahl nennen, weil wir den Umfang nicht kennen. Was wir hier nennen können, ist die Logik hinter der Preisbildung — damit es beim Angebot keine Überraschung gibt.

Die Analyse wird gesondert berechnet

Ein Preis, der ohne Kenntnis des Umfangs genannt wird, ist entweder zu Ihren oder zu unseren Ungunsten falsch. Deshalb ist die Analyse eine eigene Stufe zum Festpreis. Am Ende halten Sie eine messbare Problembeschreibung und ein Umfangsdokument in der Hand — etwas, das Ihnen auch nützt, wenn Sie nicht mit uns weitermachen.

Entwicklung wird erst nach geklärtem Umfang bepreist

Da der Umfang am Ende der Analyse bekannt ist, wird die Entwicklung zum Festpreis angeboten. Stundenabrechnung ist ein Modell, bei dem der Umfang vage bleibt und der Kunde das gesamte Risiko trägt; wir nutzen es nicht.

Die Zeitpläne setzt nicht das Modell, sondern die Daten

In den meisten Projekten liegt die Verzögerung nicht beim Modell, sondern beim Zugang zu den Daten. Wer kann Zugriff auf welches System gewähren, in welchem Format liegen die Daten und müssen sie bereinigt werden — das bestimmt den Zeitplan. Genau deshalb bringen wir es in der Analyse zur Sprache.

07 — WAS WIR VON IHNEN BRAUCHEN

Wir brauchen drei Dinge.

Wir führen das Projekt, aber an drei Punkten brauchen wir Sie. Wir schreiben sie vorab auf, damit später nichts ins Stocken gerät.

Ein Gegenüber, das entscheiden kann: Jemand, der eine Stunde pro Woche geben kann und befugt ist, Umfangsfragen zu entscheiden. Was Projekte am häufigsten aufhält, ist nicht technische Schwierigkeit, sondern Fragen, die auf eine Entscheidung warten.
Zugang zu den Daten: Lesezugriff auf das jeweils anzubindende System. Die Freigabe eines Zugangs kann in einer Organisation Wochen dauern, deshalb empfehlen wir, damit am ersten Tag zu beginnen.
Eine Vorstellung davon, wie Erfolg gemessen wird: Es muss keine genaue Zahl sein. „Diese Aufgabe dauert so lange, mach sie kürzer“ genügt als Anfang; daraus etwas Messbares zu machen, ist Aufgabe der Analyse.

OFFEN GESAGT

Wann wir nicht die Richtigen sind.

Wir nehmen nicht jeden Auftrag an. In den folgenden Fällen sagen wir es Ihnen schon im Gespräch — so verliert keiner von uns Zeit.

Wenn das Ziel ist, einem Investoren-Deck die Zeile „wir nutzen KI“ hinzuzufügen. Wir bauen keine Demos, die nie in Produktion laufen.
Wenn das Problem noch nicht definiert ist und für die Definition keine Zeit da ist. Die Analyse ist keine Formalität, die man überspringen kann.
Wenn der Zugang zu den Daten innerhalb der Organisation nicht geöffnet werden kann. Kein System läuft auf Daten, die es nicht erreicht, und es ist besser, das am Anfang zu sagen, als es mitten im Projekt zu entdecken.
Wenn Sie einen vollständig autonomen Entscheidungsmechanismus ohne menschliche Freigabe erwarten. Die menschliche Freigabe bei kritischen Entscheidungen ist unsere Architekturentscheidung — darüber wird nicht verhandelt.

08 — DATENSICHERHEIT UND COMPLIANCE

Die Fragen, die vor dem Angebot gestellt werden.

Unternehmenskunden stellen diese Fragen am Anfang des Einkaufsprozesses, nicht in der Mitte. Die Antworten stehen hier; Sie können sie direkt an Ihre Rechtsabteilung weitergeben.

Wo verarbeitet wird

Für Modellaufrufe wird die Region der Europäischen Union bevorzugt. Ist eine Übermittlung erforderlich, greifen die Garantien nach KVKK Art. 9, und die Empfänger werden auf Anfrage offengelegt.

KVKK Art. 9 · DSGVO-Datenresidenz

Modelltraining

Kundendaten werden nicht zum Training von Modellen verwendet. Ein mit Ihren Daten trainiertes Modell bedient anschließend keinen anderen Kunden.

Vertragliche Zusage

Nachvollziehbarkeit

Jede Ausgabe ist mit ihrer Quelle verknüpft: Sie sehen, aus welchem Gespräch eine Zusammenfassung stammt und aus welchen Daten sich eine Bewertung ableitet. Prüfung und Widerspruch sind nur mit dieser Spur möglich.

Prinzip der erklärbaren KI

Menschliche Freigabe

Kritische Entscheidungen durchlaufen vor dem Hinausgehen eine menschliche Freigabe. Welche Entscheidungen darunterfallen, wird in der Entwurfsphase gemeinsam vereinbart.

Human-in-the-Loop

Aufbewahrungsfrist

Wie lange Daten aufbewahrt werden, ist im Vertrag festgelegt. Unbefristete Aufbewahrung ist nicht der Standard.

Datenminimierung

Dokumentation

Der Auftragsverarbeitungszusatz, die Datenschutzerklärung und der KVKK-Hinweis sind veröffentlicht und einsehbar.

Rechtsdokumente

Rechtsdokumente: KVKK-Hinweis · Datenschutzerklärung · Auftragsverarbeitungszusatz

HÄUFIGE FRAGEN

Was gefragt wird, bevor wir zusammenarbeiten.

Wie lange dauert ein KI-Projekt?

Die Analyse dauert meist ein bis zwei Wochen und endet mit einer messbaren Problembeschreibung. Die Pilotdauer hängt vom Umfang ab; Ziel ist, dass ein eng gefasster Pilot innerhalb weniger Wochen ein messbares Ergebnis liefert. Der genaue Zeitplan hängt davon ab, ob der Datenzugang bereitsteht — in den meisten Projekten liegt die Verzögerung nicht im Modell, sondern im Zugang zu den Daten.

Wo werden unsere Daten verarbeitet?

Für die Verarbeitung wird die Region der Europäischen Union bevorzugt. Ist eine Übermittlung erforderlich, greifen technische und organisatorische Garantien nach KVKK Art. 9, und die Empfänger werden auf Anfrage offengelegt. Die aktuelle Anbieterliste ist in Anlage C des Auftragsverarbeitungszusatzes veröffentlicht.

Werden unsere Daten zum Training von Modellen verwendet?

Standardmäßig nein. Es gibt zwei Ausnahmen: bei Proof-of-Concept-Projekten mit schriftlicher Erlaubnis des teilnehmenden Unternehmens; und für die Entwicklung der eigenen Plattform eines Kunden, auf dessen ausdrücklichen Wunsch. Darüber hinaus werden Kundendaten nicht für das Modelltraining verwendet, und ein mit den Daten eines Kunden trainiertes Modell bedient keinen anderen.

Was passiert, wenn die KI eine falsche Entscheidung trifft?

Kritische Entscheidungen durchlaufen eine menschliche Freigabe; das System bereitet die Empfehlung vor, ein Mensch entscheidet. Darüber hinaus ist jede Ausgabe mit ihrer Quelle verknüpft — Sie sehen, aus welchen Daten ein Ergebnis stammt. Eine falsche Ausgabe kann angefochten und ihre Begründung verlangt werden.

Lässt es sich in unsere bestehenden Systeme integrieren?

In den meisten Projekten ist die Integrationsschicht die eigentliche Arbeit. Wir bauen funktionierende Anbindungen an Kalender-, CRM-, Messaging- und Buchhaltungssysteme. Welche Systeme Sie anbinden — und ob diese Anbindungen technisch möglich sind — wird in der Analyse geklärt.

Kaufen wir ein fertiges Produkt oder eine Individualentwicklung?

Beides ist möglich. Passt eines unserer Produkte direkt zu Ihrem Bedarf, beginnen wir damit. Wenn nicht, bauen wir auf demselben Kern etwas Eigenes für Sie. Diese Entscheidung ist eines der Ergebnisse des Analysegesprächs.

Wie kalkulieren Sie den Preis?

Analyse und Entwicklung werden getrennt bepreist. Der Grund für die Trennung: Ein Preis, der ohne Kenntnis des Umfangs genannt wird, ist entweder zu Ihren oder zu unseren Ungunsten falsch. Sobald die Analyse den Umfang geklärt hat, geben wir ein Festpreisangebot für die Entwicklung ab.

Wir sind ein kleines Team — ist das etwas für uns?

Nicht die Größe entscheidet, sondern ob ein Problem definiert ist. Eng gefasste Projekte, die eine Aufgabe lösen, liefern meist am schnellsten Ergebnisse. Im Analysegespräch schauen wir gemeinsam, ob sich das Problem so fassen lässt.

Was passiert nach Projektende?

Das System läuft bei Ihnen weiter. Wartung und Weiterentwicklung werden gesondert besprochen; wir streben keine Konstellation an, die Abhängigkeit schafft — Code und Architektur sind von Anfang an übergabefähig gebaut.

Womit sollten wir anfangen?

Mit einem Analysegespräch. Sie müssen nicht vorbereitet kommen; es genügt, uns zu sagen, welche Arbeit Sie aufreibt. Zu einer messbaren Problembeschreibung kommen wir gemeinsam.

Allgemeine Fragen auf der FAQ-Seite · Begriffe im Glossar

UNTERNEHMENS-ÖKOSYSTEM

Strategisches Software-Haus und Innovationspartner

Seit über zwei Jahren bauen wir End-to-End-Architekturen für KI und digitale Transformation für führende Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors in der Türkei. Wir liefern nicht ein einzelnes Produkt und ziehen uns zurück: Wir übernehmen die gesamte Technologie-Roadmap — von der Analyse des Bestandssystems über den Architekturentwurf bis zu Entwicklung und Integration.

BEREICH 01 · VERTEIDIGUNG UND ÖFFENTLICHER SEKTOR

Verteidigungsindustrie und kritische öffentliche Infrastruktur

Das e-Verhandlungs-Backbone für das Justizministerium, die digitale Schulungsinfrastruktur für das Umweltministerium und eine ganzheitliche Transformation für das Kulturministerium — kritische nationale Projekte. Die mit HAVELSAN durchgeführten strategischen Projekte sind der stärkste Beleg für unsere abgeschottete On-Premise-KI-Kompetenz.

BEREICH 02 · TELEKOMMUNIKATION UND LUFTFAHRT

Telekommunikation und Luftfahrt

Die riesigen Kundennetze global operierender Marken wie Turkcell, Türk Telekom und Turkish Airlines werden mit autonomen Systemen optimiert: Speech-to-Text, Callcenter-Performance-Analytik sowie intelligente Interview- und Scoring-Modelle.

BEREICH 03 · INDUSTRIE UND FINANZEN

Schwerindustrie, Finanzwesen und End-to-End-Marktplätze

Industrielle ERP-Architekturen von Industriegiganten wie ENKA bis hin zu KMU-Fabriken; Fintech-Lösungen für Finanzinstitute; und End-to-End-Marktplatzplattformen in der Größenordnung von Trendyol — von der Händlerverwaltung über Zahlungssysteme bis zur Logistik, von Grund auf gebaut.

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