01 / BUILDKI-Anwendungen & LLM-Integration
Fachliche Assistenten, Such- und Wissenslösungen, API-basierte LLM-Funktionen sowie Integration in bestehende Anwendungen und Prozesse.
AI / LLM ENGINEERING
KI entwickeln. In bestehende IT integrieren. Kontrolliert betreiben.
KI und Large Language Models eröffnen neue Möglichkeiten – produktiv werden sie erst mit sauberer Softwarearchitektur, Datenintegration, Qualitätssicherung und Security.
AI ENGINEERING
KI dort einsetzen, wo sie einen belastbaren technischen Nutzen schafft.
EMOS betrachtet KI-Anwendungen als Software- und Integrationsaufgabe: Datenzugriff, Modellwahl, Schnittstellen, Evaluation, Security, Betrieb und die Einbindung in vorhandene Systeme müssen zusammenpassen.
02 / DATARAG & Unternehmenswissen
Retrieval-Augmented Generation, Embeddings und Vector Stores für kontrollierten Zugriff auf Dokumente und Wissensbestände – mit Berechtigungen und Quellenbezug als Architekturthemen.
03 / AGENTSTools & agentische Workflows
LLMs können Werkzeuge und APIs orchestrieren. Entscheidend sind begrenzte Berechtigungen, nachvollziehbare Aktionen, Fehlerpfade und menschliche Freigaben an kritischen Stellen.
04 / EVALEvaluation & Qualität
Antwortqualität lässt sich nicht nur mit klassischen Unit Tests prüfen. Testdatensätze, Regressionen, Halluzinationsrisiken, Retrieval-Qualität und Kosten/Latenz brauchen eigene Messkonzepte.
05 / SECUREAI Security
Prompt Injection, Datenabfluss, überprivilegierte Tools, unsichere Ausgaben und Abhängigkeiten von Modellen oder Providern werden bereits in Architektur und Tests berücksichtigt.
06 / OPERATELLMOps & Observability
Versionierung von Prompts und Konfiguration, Telemetrie, Kostenkontrolle, Modellwechsel und reproduzierbare Evaluation machen KI-Funktionen langfristig betreibbar.
KI ALS QUERSCHNITTSKOMPETENZ
KI in unseren Engineering-Disziplinen.
Nicht jedes KI-Thema ist eine eigene AI-Anwendung. EMOS ordnet KI dort ein, wo sie fachlich wirkt: in Softwareentwicklung, Quality Engineering und der Modernisierung gewachsener Systeme. AI Engineering verbindet diese Disziplinen und stellt Architektur, Modelle, Daten, Evaluation und Betrieb bereit.
AI × SOFTWAREAI-assisted Development
KI für Analyse, Implementierung, Review und Dokumentation – mit Engineering-Standards statt ungeprüfter Codegenerierung.
Zu Software Engineering →AI × QUALITYAI-assisted Testing
Testdesign, Testdaten, Testcode und Fehleranalyse mit KI unterstützen; KI-Systeme selbst evaluieren und regressionssicher testen.
Zu Quality Engineering →AI × LEGACYKI & Legacy-Modernisierung
Gewachsene Anwendungen, Abhängigkeiten und Geschäftslogik schneller analysieren – als Unterstützung für Menschen, nicht als Black-Box-Migration.
Zu Legacy & Mainframe →BERATUNG
Modellwahl ist nur eine Architekturentscheidung von vielen.
| ENTSCHEIDUNG | OPTIONEN / BEISPIELE | BERATUNGSFRAGE |
|---|---|---|
| Modellzugang | Cloud-API, Managed AI Platform, lokal/self-hosted | Datenschutz, Latenz, Kosten, Modellqualität und Betriebsverantwortung abwägen. |
| Wissensanbindung | RAG, strukturierte APIs, Search, Fine-Tuning | Ist Wissen dynamisch, zitierbar und zugriffsabhängig oder geht es um Modellverhalten? |
| Orchestrierung | Direkte APIs, Frameworks, Tool Calling, Agent Workflows | Wie viel Autonomie ist wirklich nötig und wie werden Aktionen kontrolliert? |
| Qualität | Golden Sets, LLM-/regelbasierte Evaluatoren, Human Review | Welche Fehler sind tolerierbar und welche Qualitätsmerkmale müssen messbar sein? |