Produktive KI-Backends für Enterprise-Dokumente, Workflows und Integrationen
Wir bauen die Backend-Schicht, die Retrieval, deterministische Workflows, Evaluation und Integrationen verbindet – und so KI-Prototypen in Systeme verwandelt, auf die Ihre Operatoren täglich angewiesen sind.
Senior-geführte, engineering-getriebene Lieferung für Enterprise-Teams in Europa und ausgewählt in den USA.
Jenseits von Demos und Chatbots
KI-Agenten sind nur dann nützlich, wenn sie auf echte Systeme einwirken können
KI-Agenten sind nur dann nützlich, wenn sie mit echten Systemen interagieren können. Dafür braucht es mehr als Prompts. Es braucht APIs, eventgesteuerte Workflows, sichere Ausführungsschichten, Observability und die Integration mit Cloud- und Datenplattformen.
Wo KI-Initiativen ins Stocken geraten
KI-Agenten benötigen kontrollierten Zugang zu realen Geschäftssystemen, nicht nur Modellantworten.
Integrationen sind fehleranfällig, wenn ihnen Verträge, Validierung und Fehlerbehandlung fehlen.
Backend-Aktionen erfordern Logging, Berechtigungen, Wiederholungsversuche und Observability, um vertrauenswürdig zu sein.
Cloud- und Datenplattformen benötigen produktionsreife Dienste, die um sie herum aufgebaut werden — auf AWS, Azure, GCP, Databricks oder on-prem gleichermaßen.
Enterprise-Umgebungen benötigen eine sichere Ausführungsschicht, nicht nur einen LLM-Endpunkt.
Leistungsbereiche
Die Backend-Schicht, die KI in der Produktion nützlich macht
Sechs verbundene Fähigkeiten – von den APIs, die Agenten aufrufen, bis zu den Cloud- und Datenplattformen dahinter –, bereitgestellt mit Engineering-Disziplin statt Hype.
Enterprise RAG & hybride Suche
Retrieval-Systeme für unstrukturierte Enterprise-Daten: PDFs, Verträge, Ausschreibungen, Richtlinien, E-Mails, Berichte, Tabellen und interne Wissensbasen. Vektorsuche, Keyword-Suche, Reranking, Metadaten-Filter und Quellenangaben liefern fundierte Antworten.
Hybride Suche – BM25 + Vektorsuche mit Reciprocal Rank Fusion
Cross-Encoder-Reranking und Metadaten-Filter
Quellengestützte Antworten mit Inline-Zitaten
Multi-Source-Indexierung und berechtigungsbasiertes Retrieval
Dokumentenintelligenz & strukturierte Extraktion
Pipelines, die komplexe Dokumente parsen und in zuverlässige strukturierte Daten überführen: PDF-Tabellen, gescannte Dokumente, Urteile, Vergabebekanntmachungen, Rechnungen, Formulare und Betriebsberichte.
PDF-Parsing, OCR-Workflows und Tabellen-Extraktion
Markdown-Konvertierung und JSON-Extraktion mit Schemas
Validierungsregeln und Confidence-Scoring
Human-Review-Loops für hochwertige oder unsichere Fälle
LangGraph-ähnliche State Machines und bedingtes Routing
Tool-Ausführung mit strukturierten Verträgen
Workflow-State-Persistenz und Webhook-basierte Freigaben
Human-in-the-Loop-Freigaben und Eskalationspfade
Produktionsreife Voice-AI & Call-Automation
Konversationssysteme mit sub-300-ms-Latenz, sicher in Unternehmens-Backend-Systeme integriert und mit strikter Human-in-the-Loop-Eskalation.
Niedrig latente native Audio-Streams: Direkte Integration in native Speech-to-Speech-Modelle und optimierte WebSocket-/Streaming-Infrastruktur (Vapi, LiveKit, ElevenLabs), um den natürlichen Gesprächstakt zu treffen.
Kontextbewusste Voice-RAG: Spezialisierte, ultraschnelle Vektorsuch-Caching- und semantische Routing-Lösungen, um Unternehmenswissen, Compliance-Grenzen und Nutzerdaten im Millisekundenbereich im Call abzurufen.
Deterministische Voice-Guardrails & Escapes: Echtzeit-Validierungsschichten, die Audioausgaben überwachen, halluzinierte Zusagen verhindern und nahtlose Zustandsübergaben (Live-Audio + vollständige Transkripte) an menschliche Operatoren weiterleiten, wenn Randfälle oder Anomalien erkannt werden.
Volle System-Tool-Ausführung: Sichere Function-Calling-Architekturen, die Voice-Agenten zuverlässig dazu befähigen, Webhooks auszulösen, Datenbanken abzufragen und CRMs/ERPs mitten im Gespräch zu aktualisieren, ohne den Systemzustand zu beschädigen.
KI-Backend-Engineering
Die Backend-Infrastruktur, die nötig ist, um KI-Systeme produktiv zu betreiben: APIs, Datenbanken, Queues, Storage, Authentifizierung, Monitoring, Kosten-Kontrollen und Integrationen.
Docker-basiertes Deployment mit sicherer Konfiguration
Observability, Kosten-Kontrollen und API-Integrationen
Evaluation, Guardrails & Auditierbarkeit
KI-Verhalten messen und kontrollieren, bevor es in den Geschäftsbetrieb geht. Evaluations-Pipelines, Regressionstests, Guardrails, Audit-Logs und Quality-Dashboards.
Halluzinations-Checks und Prompt-Injection-Kontrollen
Schutz sensibler Daten und PII-Handling
Audit-Trails und Operator-Dashboards
KI-Modernisierung von Legacy-Systemen
KI-Funktionen rund um bestehende Systeme – ohne riskanten Komplettersatz. API-Schichten, Shadow-Systeme, Vergleichs-Engines und Workflow-Overlays für schrittweise Modernisierung.
Strangler-Pattern mit modernen API-Schichten
Shadow-Architektur und Vergleichs-Engines
Read-Only-Adapter und Daten-Synchronisation
Schrittweise Migrations-Unterstützung mit Audit-Logs
Computer-Vision-Workflow-Systeme
Wir bauen praxistaugliche Computer-Vision-Workflows, in denen Bilder zu strukturierten operativen Eingaben werden — z. B. für geführte Vermessung, visuelle Empfehlungen, Review-Queues und Quotation-Workflows.
Foto-Intake mit Kalibrierungsreferenzen (z. B. A4)
Homographie, geführte Eckenauswahl und Admin-Review
Visuelle Previews und bildbasierte Empfehlungen
Review-Queues, die CV mit Operator-Bestätigung kombinieren
KI-gestützter Commerce & Personalisierung
Wir unterstützen Commerce-Workflows mit KI für Personalisierung, geführte Produktauswahl, Kunden-Intake, Content-Erstellung und operative Automatisierung.
Foto- und präferenzbasiertes Kunden-Intake
Personalisierte Produktempfehlungen und Shortlists
Checkout, Logistik und IOSS-/MwSt-Handling
Kundenservice- und Operations-Automatisierung
Technik-Lab & KI-fähige Signal-Workflows
Wir unterstützen Technik-Lab-Konzepte, in denen RF, SDR, Signaldaten, Dashboards und KI-fähige Analyse-Workflows für Training, Forschung und Operator-Unterstützung kombiniert werden.
RF/SDR-Trainings-Infrastruktur und Hands-on-Workflows
Spektrumserfassung, Labelling und Event-Datensätze
KI-gestützte Klassifikation und Anomalie-Erkennung
Operator-Assistenz-Dashboards über Lab-Signalen
Custom Integrationen
Wir verbinden KI-Systeme und Backends mit den Tools, die echte Teams nutzen — CRMs, ERPs, E-Mail, WhatsApp, Partnerportale, interne Datenbanken — über saubere, dokumentierte Verträge.
CRM- und ERP-Integrationen mit typisierten Verträgen
E-Mail-, WhatsApp- und Partnerportal-Konnektoren
Datenbank-Adapter und event-getriebene Workflows
Authentifizierung, Wiederholungen, Audit-Logs und Observability
Von KI-Demos zu Produktionssystemen
Die zuverlässige Schicht unter jedem nützlichen KI-Agenten
Viele KI-Initiativen bleiben bei Prototypen stehen. Inovativi konzentriert sich auf die Backend-Schicht, die KI in der Produktion nützlich macht: Integrationen, APIs, Ausführungs-Workflows, Datenplattform-Konnektivität, Deployment-Automatisierung und operative Zuverlässigkeit.
KI-Agenten benötigen einen kontrollierten Pfad zu Unternehmenssystemen. Inovativi entwickelt die Backend-Schicht, die Anfragen validiert, wiederverwendbare Tools bereitstellt, Workflows auslöst, Datenplattformen verbindet und jede Aktion für Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit aufzeichnet.
Warum Inovativi
Backend- und KI-Workflow-Design in einem verantwortlichen Team
Wir verbinden Backend-Engineering, Retrieval-Design, Evaluation und deterministische Workflow-Orchestrierung. Das Team, das die Architektur entwirft, ist das Team, das das Produktivsystem ausliefert.
Nearshore aus dem Kosovo
Ein im Kosovo ansässiges Engineering-Unternehmen in einer europäischen Zeitzone mit einem starken Kosten-Qualitäts-Verhältnis für Kunden in der DACH-Region, der Schweiz und der EU.
Integration-first-Denkweise
Wir behandeln Backend, Integration und Ausführungszuverlässigkeit als die zentrale Leistung – nicht als Nachgedanken zu einem Modell.
Engineers oder kleine Teams
Binden Sie einen einzelnen starken Engineer in Ihr Team ein, oder stellen Sie einen kleinen Delivery-Pod mit Backend-, Daten-, DevOps- und KI-Integrationsfähigkeiten auf.
DACH-fähige Delivery
Englischsprachige Delivery, Remote-first-Zusammenarbeit und Workshops vor Ort, wenn ein Engagement dies erfordert.
Zusammenarbeitsmodelle
Ein Engineer, ein kleiner Pod oder ein definiertes Projekt
Wählen Sie das Modell, das zu Ihrer Arbeitsweise passt. Jedes wird mit Engineers besetzt, die Backend- und Integrationsergebnisse von Anfang bis Ende verantworten.
01
Einzelner Engineer-Einsatz
Für Kunden, die einen starken Backend- oder Integrations-Engineer in ein bestehendes Team einbetten möchten.
02
Dediziertes Nearshore-Team
Für Kunden, die einen kleinen Delivery-Pod mit Backend-, Daten-, DevOps- und KI-Integrationsfähigkeiten benötigen.
03
Projektbasierte Delivery
Für definierte Integrations- oder KI-Backend-Implementierungsprojekte mit klarem Umfang und Ergebnis.
Typische Rollen
Backend AI EngineerPython Backend EngineerAzure Integration EngineerDatabricks EngineerAI Platform EngineerDevOps / Terraform EngineerData / AI Integration Engineer
Repräsentative Engagements – von der Bereitstellung von Tools für Agenten bis hin zur Kapselung von Legacy-Systemen mit APIs und Observability.
Einen KI-Agenten mit internen Enterprise-APIs verbinden.
Einen MCP-Server aufbauen, der Geschäfts-Tools für Agenten bereitstellt.
Einen Python-Backend-Dienst erstellen, der Databricks-Jobs auslöst.
Eine ereignisgesteuerte Ausführungsschicht für Agentenaktionen aufbauen.
Azure Service Bus mit KI-Workflow-Diensten integrieren.
Eine API-Schicht um GIS- oder Bewertungssysteme herum aufbauen.
Logging, Wiederholungsversuche, Audit-Trails und Monitoring zu KI-gesteuerten Aktionen hinzufügen.
Legacy-Workflows modernisieren, indem sie mit APIs und KI-gestützten Schnittstellen versehen werden.
FAQ
Fragen, die Kunden zuerst stellen
Klare Antworten zu Umfang, Zusammenarbeitsmodellen, Standorten und den Technologien hinter der Arbeit.
Was ist AI Backend & Integration Engineering?
Es ist die Backend-Engineering-Arbeit, die erforderlich ist, um KI-Plattformen und -Agenten über APIs, Ausführungs-Workflows, Cloud-Dienste, Datenplattformen und sichere Integrationen mit realen Geschäftssystemen zu verbinden.
Ist das dasselbe wie Chatbot-Entwicklung?
Nein. Chatbots beantworten hauptsächlich Fragen. KI-Backend-Integration konzentriert sich auf Produktionssysteme, bei denen Agenten Tools aufrufen, Workflows auslösen, Daten abrufen und kontrollierte Aktionen ausführen können.
Was ist MCP?
MCP ist ein Protokoll zur Bereitstellung von Tools, Datenquellen und Workflows für KI-Anwendungen und -Agenten. Wir verwenden MCP-artige Integrationen, damit KI-Systeme sicher mit Enterprise-Systemen interagieren können.
Kann Inovativi einzelne Engineers bereitstellen?
Ja. Wir können einzelne Backend-, KI-Integrations-, Azure-, Databricks-, DevOps- und Data-Engineers bereitstellen.
Kann Inovativi ein kleines Delivery-Team bereitstellen?
Ja. Wir können einen Nearshore-Pod bereitstellen, der Backend-, Daten-, DevOps- und KI-Integrationsfähigkeiten vereint.
Welche Märkte betreuen Sie?
Wir unterstützen vorrangig Kunden in der DACH-Region, der Schweiz, der EU und in UK.
Mit welchen Technologien arbeiten Sie?
Python, FastAPI, REST, OpenAPI, Azure, Databricks, PySpark, Delta Lake, MLflow, MCP, Docker, Terraform, CI/CD, PostgreSQL, Queues, Monitoring und Observability.
Arbeiten Sie remote?
Ja. Wir arbeiten Remote-first und können bei Bedarf Workshops vor Ort unterstützen.
Nächster Schritt
Bringen Sie KI in Ihre Dokumente, Daten und Workflows
Erzählen Sie uns von Ihren Dokumenten, Datenquellen oder operativen Workflows. Wir antworten mit einem Architektur-Pfad und einem realistischen Plan vom Proof of Confidence zur Produktion. Kontaktieren Sie uns unter info@inovativi.com.