KI für CTOs: Architektur, die den Betrieb übersteht
Prototypen laufen überall. Die eigentliche Arbeit beginnt bei Anbindung, Kostenkontrolle, Auditierbarkeit und der Frage, wer nachts den Alarm bekommt.
Für CTOs entscheidet sich der Erfolg von KI-Projekten an vier Punkten: einer Architektur, die Modelle austauschbar hält, sauberer Anbindung an bestehende Systeme und Datenquellen, kontrollierten Inferenzkosten und Latenzen sowie Governance, die Nachvollziehbarkeit und EU-AI-Act-Anforderungen abdeckt. Davies Meyer baut diese Schichten in bestehende Stacks statt daneben.
Unser Ansatz: Creative Engineering
Wir kommen aus der Kreativproduktion und bauen sie als System: Vorlagen, generative Module, maschinell prüfbare Markenregeln und Schnittstellen zu den Ausspielsystemen. Für die Technikseite heißt das versionierte Artefakte, reproduzierbare Läufe und klare Übergabepunkte statt eines Werkzeugkastens, den niemand betreiben kann.
Konzept bleibt beim Menschen
Idee, Bildsprache und Tonalität entstehen wie bisher in der Kreation. Automatisiert wird erst das, was danach kommt: Varianten, Formate, Sprachversionen, Auslieferung.
Markenregeln maschinell prüfbar
Farbe, Typografie, Logoverwendung, verbotene Claims — als Regeln hinterlegt, die vor der Freigabe automatisch greifen statt in einer PDF-Guideline zu stehen.
Produktion als Kette, nicht als Tool
Vorlage, generatives Modul, Prüfschritt, Freigabe und Ausspielung greifen ineinander. Ein einzelnes Tool ohne diese Kette erzeugt nur mehr Handarbeit an anderer Stelle.
Wirkung auf Kreativebene messbar
Ausgewertet wird nicht nur die Kampagne, sondern das einzelne Merkmal: Hook, Bildaufbau, Farbwelt, Länge. Daraus entsteht die nächste Produktionsrunde.
Was wir übernehmen
Architektur & Modellunabhängigkeit
Ein Blueprint mit Routing-Schicht, damit Modellwechsel eine Konfigurationsfrage bleiben und kein Reengineering auslösen.
Integration in den bestehenden Stack
Anbindung an CRM, DAM, CMS und interne Datenquellen — inklusive Authentifizierung, Rechtekonzept und Protokollierung.
Kosten, Latenz & Betrieb
Inferenzkosten und Antwortzeiten werden gemessen, budgetiert und überwacht, bevor ein Use Case in die Fläche geht.
Governance & Compliance
Rollen, Freigaben, Auditspur und Kennzeichnungspflichten nach EU AI Act — dokumentiert statt mündlich vereinbart.
Wie die Zusammenarbeit abläuft
- 01
Standortbestimmung
Wir sichten Prozesse, Datenlage und bestehenden Stack und halten fest, wo KI heute realistisch Wirkung entfaltet — und wo nicht.
- 02
Priorisierung & Business Case
Use Cases werden nach Aufwand, Wirkung und Risiko sortiert. Jeder Kandidat bekommt eine nachvollziehbare Rechnung statt einer Schätzung aus dem Bauch.
- 03
Pilot in Produktion
Wir bauen den ersten Use Case bis in den echten Betrieb — inklusive Anbindung an eure Systeme, Freigabeprozess und Messpunkten.
- 04
Skalierung & Enablement
Was funktioniert, wird ausgerollt und ins Team übergeben: Playbooks, Schulung und Governance, damit ihr nicht dauerhaft von uns abhängt.
Woran ein CTO gemessen wird — und wie wir es definieren
- Inferenzkosten je Vorgang
- Kosten pro abgeschlossenem Use-Case-Durchlauf statt pro Token — inklusive Wiederholungen, Tool-Aufrufen und Kontextlänge. Nur so ist ein Budget planbar.
- Latenz im Perzentil
- Gemessen wird p95, nicht der Durchschnitt. Für Kundenkontaktpunkte definieren wir vorab eine Obergrenze und ein Verhalten bei Überschreitung.
- Qualitätsquote gegen eigenen Testsatz
- Ein festgeschriebener Satz realer Fälle mit erwartetem Ergebnis. Er entscheidet über Modellwechsel und Releases statt subjektiver Eindrücke.
- Auditierbarkeit
- Anteil der Vorgänge mit vollständiger Spur aus Eingabe, Modellversion, Prompt-Version, Ausgabe und Freigabe. Basis für EU-AI-Act-Nachweise.
Prüfkriterien für Architektur und Anbieter
Austauschbarkeit der Modelle
Ist ein Anbieterwechsel eine Konfigurationsänderung? Wenn Modellnamen im Anwendungscode stehen, ist die Antwort nein.
Datenwege dokumentiert
Für jeden Use Case muss vorher feststehen, welche Daten das System verlassen, wo sie verarbeitet werden und was protokolliert wird.
Betriebsverantwortung geklärt
Wer bekommt den Alarm, welche Fehlerbilder gibt es, was ist der Fallback, wenn ein Anbieter ausfällt oder ein Modell abgekündigt wird?
Evaluierung statt Demo
Vor dem Rollout ein reproduzierbarer Testlauf gegen echte Fälle — mit denselben Daten, die später im Betrieb ankommen.
Typische Einwände intern
„Wir bauen das intern."
Oft die richtige Entscheidung. Der Engpass ist selten das Können, sondern die Kapazität neben dem Tagesgeschäft. Wir kommen dann für Blueprint und ersten Produktivfall und übergeben an euer Team.
„Sicherheit und Datenschutz sind nicht verhandelbar."
Genau deshalb beginnt jedes Projekt mit dem Datenflussdiagramm und der Frage, welche Verarbeitung EU-intern bleiben muss. Wo nötig, arbeiten wir mit EU-Hosting, Redaction oder lokal betriebenen Modellen.
„Die Kosten laufen weg, sobald es skaliert."
Kosten werden je Vorgang modelliert, bevor gebaut wird, und im Betrieb mit Budgets und Alarmen überwacht. Wo möglich, übernehmen kleinere Modelle die Routine und grosse nur die Ausnahmen.
Häufige Fragen
30 Minuten, konkrete Einschätzung
Beschreibt kurz euren Anwendungsfall — wir sagen offen, ob und wie sich das lohnt.