KI in Ihre bestehende IT — nicht statt ihr.
Brownfield-KI-Integration für Mittelstand und KMU: RAG-Pipelines, MCP-Server, saubere Connectors zu Ihrem TYPO3, Symfony, SAP, ERP, CRM. Kein KI-Startup-Pitch, kein Greenfield-Neubau — sondern KI, die genau dort andockt, wo Ihre Daten heute liegen.
Ihre Daten leben in Ihrem Stack — nicht in einer KI-Demo.
Die Lösung
- RAG-Pipelines, die Ihre realen Datenquellen anzapfen — Confluence, TYPO3, SharePoint, Datenbanken
- MCP-Server, mit denen KI-Agenten kontrolliert in Ihre Anwendungen schreiben (z.B. TYPO3-Backend)
- Datenklassifikation und Policies vor jeder Anbindung — nicht danach
- Evaluations-Pipeline mit Goldstandard-Datasets, die mit jedem Modell-Update mitlaufen
- Mehrere Modell-Anbieter parallel — Kein Lock-in, klar austauschbar
- Sauberer Connector-Layer zu Ihrem TYPO3, Symfony, SAP, ERP, CRM
Das Problem
- KI-Tools setzen voraus, dass alle Daten schon in einer Cloud liegen — tun sie nicht
- RAG-Demos in 5 Minuten gebaut, in Produktion nicht skalierbar
- Keine Datenklassifikation, keine Zugriffspolicies, keine Auditierbarkeit
- Halluzinationen, weil keine Evaluations-Pipeline existiert
- Lock-in beim KI-Anbieter, kein Plan B
- Anbindung an Bestandssysteme als „Integrationsproblem ist Kundenproblem“ verkauft
Vier Bausteine, mit denen KI tatsächlich Ihren Stack erreicht
Diese vier Komponenten sind das Gerüst jeder unserer KI-Integrationen — unabhängig davon, ob das Endziel ein interner Assistent, ein Customer-Facing-Agent oder eine Content-Pipeline ist.
Evaluations-Pipeline
Für jeden Use Case ein Goldstandard-Dataset mit erwarteten Antworten. Bei jedem Modell-Wechsel oder Prompt-Update läuft die Evaluation automatisch — mit klarer Pass/Fail-Schwelle. So merken Sie Halluzinationen, bevor Ihre Nutzer es tun.
Connectors zu Bestandssystemen
Saubere Anbindung an SAP, MS 365, ERP-, CRM-, PIM-, DAM-Systeme — entweder über existierende APIs oder über MCP-Wrapping. Kein „Dann muss SAP halt erst eine REST-API bauen“.
MCP-Server zu Ihren Anwendungen
Wir bauen MCP-Server, mit denen KI-Agenten kontrolliert auf Ihre Anwendungen zugreifen — z.B. TYPO3-Backend, Sylius-Shop, internes Tool. Mit Berechtigungen, Audit-Log und sauberer Tool-Definition. Genau die Bausteine, die wir auch im AI-Ready CMS as a Service einsetzen.
RAG-Pipelines auf Ihren echten Daten
Indexierung Ihrer realen Quellen (TYPO3, Confluence, SharePoint, Files, Datenbanken). Chunking, Embedding, Hybrid-Retrieval, Re-Ranking — nicht aus dem Demo-Tutorial, sondern produktionstauglich. Inklusive sauberer Update-Strategie, wenn sich die Quelle ändert.
Wie KI in der Praxis ankommt
Vier Beiträge aus dem Blog zu konkreten KI-Integrationen — Content-Migration, Support-Filter, Agent-Readiness, redaktioneller Einsatz.
Level 5 Agent-Native: 100/100 im Cloudflare Check
Was es bedeutet, dass eine bestehende Plattform Agent-Native wird — die strukturelle Voraussetzung dafür, dass KI-Integration nachhaltig wird.
KI filtert Supportanfragen vor
Wie wir mit RAG und MCP Kontext aus Git, Monitoring und Doku in Tickets bringen — in einem laufenden Support-Setup.
Wenn KI Ihre Inhalte frisst
Was es bedeutet, wenn KI-Agenten direkt in den Content greifen — und welche architektonischen Voraussetzungen das stellt.
Content Migration war früher ein Team. Heute ist sie ein Agent.
Wie wir Migrationen mit KI-Agenten fahren — ein konkretes Beispiel für Brownfield-KI-Integration.
Brownfield. Modellanbieter-agnostisch. Mit Evaluations-Pipeline. DSGVO-konform.
Häufig zusammen eingesetzt.
AI-Ready CMS as a Service
Structured content as a data source for the AI building blocks.
Welche Datenquelle, welcher Use Case, welche Reihenfolge?
In 30 Minuten klären wir, an welchem Use Case sich KI in Ihrer bestehenden IT zuerst lohnt — inklusive grober Aufwands- und Risikoeinschätzung. Kostenfrei, unverbindlich, ohne Verkaufsdruck.
Oder direkt schreiben: kontakt@moselwal.de