Cloudstrata AI Foundry für einen mittelständischen Industriekonzern
Ausgangslage
Pilot-Chatbots auf öffentlichen LLM-APIs bestanden die Security-Prüfung nicht: keine Mandantenisolation, keine Governance für Retrieval, unklare Kostenzuordnung und kein Pfad von der Demo zu Produktions-SLAs.
Lösung
cloudstrata hat Managed Cloudstrata AI Foundry in der bevorzugten Cloud des Kunden bereitgestellt: Agenten-Orchestrierung, RAG über interne Wissensbasen, rollenbasierter Zugriff, Secrets-Isolation und Nutzungsmessung gemeinsam mit Finance. cloudstrata betreibt die Plattformschicht; der Kunde besitzt Use Cases und Daten.
Ergebnis
Erste gesteuerte Agenten in Wochen produktiv. Gemeinsame Kosten- und Qualitätsmetriken für Engineering und Finance. Wiederholbarer Pfad, Domänen zu ergänzen, ohne die Plattform neu zu bauen.
Kundennutzen
Die Organisation betreibt produktive KI & SI mit beschaffungsreifen Kontrollen – ohne ein dediziertes Plattformteam aufzubauen oder unkontrolliertes SaaS-Wildwuchs zu akzeptieren.
Mittelständische Industriegruppen stehen oft zwischen Hyperscaler-Ambition und schlanker IT-Kapazität. Öffentliche LLM-Piloten erzeugen Momentum und bleiben dann an Security, Datenresidenz und Kosten hängen. Dieses Engagement begann genau dort: Der Kunde brauchte Agenten, die aus kontrollierten Dokumentkorpora antworten – mit Nachvollziehbarkeit und planbarem Spend.
cloudstrata führte Cloudstrata AI Foundry als Managed KI- & SI-Plattform-Engineering als Service ein. Die Runtime lieferte Mandantenisolation, Retrieval-Pipelines mit Zugriffskontrollen, Modell-Routing und Nutzungsmessung. Inferenz und Embeddings liefen in EU-gehosteter Infrastruktur gemäß der Cloud-Präferenz des Kunden.
Die Umsetzung startete mit einer hochwertigen Domäne – technische Dokumentation und Servicewissen – und erweiterte sich mit denselben Plattformverträgen. Evaluation und Tracing machten Qualitätsregressionen vor dem weiteren Rollout sichtbar.
IT und Beschaffung erhielten die nötigen Kontrollen: Identity-Integration, Secrets-Handling, Quoten und Kostenreports, die zur Engineering-Telemetrie passen. Produktteams behielten Ownership über Prompts, Korpora und Business-Outcomes.
Das Ergebnis ist ein tragfähiges Betriebsmodell: cloudstrata betreibt die Plattformschicht unter SLA; der Kunde skaliert Use Cases. Namen und proprietäre Details bleiben auf Wunsch des Kunden vertraulich.
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