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Worüber möchten Sie mehr erfahren?

unterstützt von expona

Zwei Jahrzehnte Product Engineering – neu aufgebaut für eine KI-zentrierte Welt.

Zwei Jahrzehnte Product Engineering
– neu aufgebaut für eine KI-zentrierte Welt.

Worüber Entscheidungsträger bei KI-gestütztem Engineering wirklich sprechen

Verantwortlichkeit im großen Maßstab

KI schreibt und handelt zunehmend im gesamten Unternehmen. Wer übernimmt die Verantwortung für das Ergebnis?

Geschwindigkeit vs. Zuverlässigkeit

KI-Coding-Tools versprechen eine schnellere Bereitstellung. Hält diese Geschwindigkeit auch noch stand, sobald der Code in die Produktion geht?

Die Kosten der Ambition.

Agentenbasierte Roadmaps sind schnell erstellt. Aber was kostet es tatsächlich, eine solche umzusetzen und dauerhaft zu betreiben?

Das kommt häufiger vor, als Sie denken.

Das kommt häufiger vor, als Sie denken.

AI adoption often starts well and drifts, with speed outpacing structure and cost outpacing discipline. The focus: identifying where AI earns its keep in the delivery process, and keeping the structure in place long after the pilot ends.

Lassen Sie uns darüber sprechen
Amit Makhija
SVP, AI-Led Engineering
LinkedIn
Amit Makhija, SVP, AI-Led Engineering
Amit Makhija
SVP, AI-Led Engineering
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Lassen Sie uns darüber sprechen

KI-native Entwicklung, verankert in technischer Produktdisziplin.

  • KI-beschleunigte Migration und Modernisierung von Altsystemen, angetrieben durch den Spezifikations-Ansatz von InsaneSDD. Monatelange Arbeit wird komprimiert – ohne das zu stören, was bereits funktioniert.

  • Agentische Systeme, die von Grund auf mit InsaneSDD und Claude entwickelt werden. Die finanzielle Disziplin, für die InfoBeans bekannt ist, fließt in jede Entscheidung ein, damit KI-Initiativen stets im Budgetrahmen bleiben.

  • Entwickler, die direkt in Ihrer Umgebung Seite an Seite mit Ihrem Team arbeiten – von der Konzeption bis zur Produktion. Verantwortlich für das Endergebnis, nicht nur für die Übergabe.

  • Daten, Metadaten, Tagging, Ontologien und die Knowledge-Layer- oder Data-Lake-Architekturen, auf die jedes zuverlässige KI-System angewiesen ist. Fundamentale Arbeit sowohl für Modernisierungen als auch für neue agentische Entwicklungen, abgesichert durch zwei Jahrzehnte tiefgehende Engineering-Erfahrung.

  • Model-Ops, Evaluierung, Monitoring und Governance – entwickelt für skalierte KI-Systeme. Eine jederzeit klare Antwort darauf, was ein Agent getan hat und warum.

  • Die Zuverlässigkeitsebene von InfoBeans für KI-gestütztes Engineering. Evaluierung und Überwachung von KI-Generaten vor dem Produktionsstart – hält Fehlerraten im Zaum, während sich die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöht.

Geschichten mit Substanz

Treue- und Prämienplattform

Claude Code KI-gestützte Entwicklung Technologie

Reduzierung der Problemlösungszeit in der Produktion um 30 % mit Claude Code für eine hochvolumige Loyalty-Plattform

Wahre Geschichte anzeigen

GESCHWINDIGKEIT DER PROBLEMLÖSUNG

Angetrieben durch KI-gestützte Produktionsdiagnose und Fehlerbehebung.

30%

DELIVERY VELOCITY

Verbessert durch schnelleres, KI-gestütztes Lösungsdesign.

Schnellere Bereitstellung

CODEQUALITÄT

Erreicht durch gründlichere, KI-gestützte Code-Reviews.

Weniger Fehler

Chemonics

Claude Code Liefergeschwindigkeit Öffentlicher Sektor & Entwicklung

Dreifache Beschleunigung der Liefergeschwindigkeit mit Claude Code

Wahre Geschichte anzeigen

Liefergeschwindigkeit

Erreicht durch die direkte Einbindung von Claude Code in den Entwicklungs-Workflow.

3X

EFFIZIENZ BEI DER DATENEINGABE

Durch KI-gestützte Datenerfassung, die Notizen und E-Mails in validierte Datensätze umwandelt.

25%

DATENQUALITÄT

Verbessert durch die Erkennung doppelter Leads und konsistente Zuordnung.

35%

Vertrauen, das wir uns erarbeitet haben

Engineering, das Sie nicht doppelt prüfen müssen.

Claude ist zu einem festen Bestandteil unserer Loyalty-Plattform-Workflows geworden. Von der Entwicklung komplexer Data-Engineering-Lösungen bis hin zum Code-Review hat InfoBeans unsere Erwartungen bei diesem Projekt konsequent übertroffen. Das Team übernimmt Verantwortung für die Ergebnisse, kommuniziert proaktiv und hält seine Zusagen verlässlich ein.

Mirko Gojkovic CTO, Velocity Logic Group
Entwickelt für das Unternehmen

Gebaut für die Komplexität globaler Konzerne. Skaliert erprobt.

Skalierung & Geschwindigkeit

Engineers move at the pace of your priorities, not a vendor relationship, with fiscal discipline built in from day one.

Globale Reichweite, Lokale Tiefe

Two decades of engineering depth, delivered by teams that adapt to your stack and how your organization works.

Genauigkeit & Zuverlässigkeit

RAI evaluates AI output before production, so what ships holds up under real load, not just in a pilot.

Kontinuierliche Governance

Model ops and governance stay aligned with long-term maintainability, not just what worked in the demo.