Von der Idee zur produktionsreifen AI-Integration
InfraFastlane bringt künstliche Intelligenz aus dem Prototyping in den Betrieb.
Wir entwickeln, integrieren und betreiben AI-Systeme, die nicht nur funktionieren, sondern produktiv laufen – in der Cloud, CI/CD-gestützt, sicher und skalierbar.
AI Engineering bedeutet für uns:
- Architektur, Automatisierung und Integration – nicht Experimente.
Was wir liefern
AI Engineering
- Entwicklung und Containerisierung von AI-Microservices (z. B. Python, Flask, FastAPI)
- Aufbau von LLM-Backends auf Basis von OpenAI, Gemini, Claude oder lokalen Modellen
- Strukturierte Prompt-Architektur & Kontextverarbeitung (JSON-basiert)
- Sicherheit & Isolation durch Fernet Encryption, HMAC, Runtime Unlock Flows
- CI/CD für AI-Anwendungen (Cloud Build, GitHub Actions, AKS Pipelines)
- Monitoring und graceful Degradation bei API-Failures
AI Integration Enablement
- Beratung und technische Umsetzung zur Integration von AI-Funktionen in bestehende Systeme
- Architektur-Review: Wie passt AI sinnvoll in Produkt und Workflow?
- Entwicklung von REST- oder gRPC-Schnittstellen zur bestehenden Plattform
- Orchestrierung und Deployment auf Google Cloud Run oder Azure Kubernetes Service
- AI Lifecycle Management – von Versionierung bis Rollback-Strategie
- Schulung & Enablement: Entwickler fit machen für produktiven AI-Einsatz
Unser Ansatz
AI wird bei InfraFastlane nicht als Add-on behandelt, sondern als Teil der Infrastruktur:
AI as Infrastructure.
Das bedeutet:
- reproducible Deployments statt Notebooks
- Logging & Monitoring statt Trial & Error
- Secrets, Policies und Zugriffskontrolle statt API-Key-Wildwuchs
- Cloud-native Architektur auf AKS oder GCP statt Bastellösungen
Beispielprojekte (Case Studies)
📨 Thundermail Suite – Cloud Run Edition (durchgeführt, produktiv)
Ziel: Vollständig produktionsreife AI-Mail-Automation-Plattform
Tech: Python, Flask, Docker, OpenAI GPT-4.1-nano, Google Cloud Run, Cloud Build
Ergebnis:
- 2 000–3 000 E-Mails/Monat, vollautomatische Klassifikation & Antwortvorschläge
- Zero-Secret-Manager-Architektur (Fernet Runtime Unlock)
- 24/7 stabiler Betrieb mit CI/CD-Pipeline über Cloud Build
💬 Customer Dialog AI – Azure Integration Pilot (in Planung)
Ziel: Integration eines Chat-basierten Support-Assistenzsystems in bestehendes SaaS-Produkt.
Tech: Azure OpenAI, FastAPI, AKS, Managed Identity, Prometheus Monitoring
Ergebnis:
- Sichere, tenant-spezifische Kontextverwaltung
- Monitoring von Tokenverbrauch & Responsezeit
- Automatisiertes Rollout via Azure DevOps Pipelines
Zielgruppen
Diese Leistung richtet sich an:
- SaaS- und Plattformfirmen, die AI-Funktionen in ihre Produkte integrieren wollen
- Teams mit Cloud-Infrastruktur (Azure oder GCP), aber ohne internes AI/MLOps-Team
- Softwareunternehmen mit bestehenden Datenflüssen, die AI operationalisieren möchten
- Startups, die von Proof-of-Concept zu produktionsreifer AI wollen
Ihr Vorteil
- Produktionsreife statt Prototypen
- Sicherheit, CI/CD & Automatisierung von Beginn an
- Integration statt Insellösungen
- Sichtbarer Mehrwert – messbar, wiederholbar, wartbar
Kostenfreies AI-Audit
Im Rahmen eines kompakten AI-Audits prüfen wir Ihre Cloud- und Systemarchitektur und zeigen auf, wie AI-Funktionalität strukturiert und sicher integriert werden kann.
Kostenfrei, klar und technisch fundiert.
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- Am schnellsten ist eine Kontaktaufnahme über Kontaktformular möglich.
- Alternativ finden Sie die E-Mail-Adresse im Impressum.