Leistungen · 01 — 07

Spezialisiert auf Generative AI.

Von der strategischen Einführung über Individualsoftware bis zur Cloud-basierten KI-Lösung. Sieben Leistungen — alle aus einer Hand, mit echten Artefakten statt Folien.

jede Leistung mit Beispiel-Artefakt aus echten Projekten

Leistung 01

GenAI-Einführung – Compliance & Governance

Faercher IT begleitet den gesamten Prozess der GenAI-Einführung: von der Risikoanalyse über die Richtlinienentwicklung bis zur Implementierung – unter Berücksichtigung geltender Regularien wie EU AI Act und DSGVO.

  • Bestandsaufnahme bestehender Prozesse und KI-Readiness-Bewertung
  • Erstellung von AI-Governance-Frameworks und Nutzungsrichtlinien
  • Risikobewertung und Klassifizierung gemäß EU AI Act
  • Datenschutz- und Compliance-konforme Integrationsstrategie
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Beispiel · ArtefaktEU AI Act · Klassifikation
# Risiko-Klassifikation nach EU AI Act
Anwendungsfall            Klasse        Maßnahmen
─────────────────────────────────────────────────────────
Marketing-Texte           niedrig       Prompt-Logging
Mitarbeiter-Chat (HR)     hoch          Human-in-the-loop
Bonitäts-Bewertung        verboten      —  ersetzen
KI-Assistent (intern)     mittel        DSGVO-Review

Leistung 02

Individualsoftware mit GenAI-Anbindung

Entwicklung maßgeschneiderter Software vom ersten Prototyp bis zur produktionsreifen Lösung – mit nahtloser Integration von Generative-AI-Funktionalitäten.

  • Rapid Prototyping und Proof-of-Concept-Entwicklung
  • Fullstack-Entwicklung von Web- und Desktop-Anwendungen
  • Integration von LLMs (Claude, GPT, Gemini, Open-Source-Modelle)
  • RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) und Embedding-Pipelines
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Beispiel · ArtefaktTypeScript · RAG-Pipeline
async function answerWithRAG(query: string) {
  const docs = await vectorStore.search(query, { k: 5 });
  const context = docs.map(d => d.text).join('\n');
  return llm.complete({
    system: 'Antworte nur basierend auf dem Kontext.',
    user:   `Kontext:\n${context}\n\nFrage: ${query}`,
  });
}

Leistung 03

MCP-Server-Entwicklung

Entwicklung von Model Context Protocol (MCP) Servern zur strukturierten Anbindung externer Systeme, Datenquellen und Tools an Large Language Models.

  • Konzeption und Entwicklung individueller MCP-Server
  • Anbindung von Unternehmensdaten, APIs und internen Systemen an LLMs
  • Tool-Definitionen und Ressourcen-Management für MCP
  • Testing, Dokumentation und Deployment von MCP-Servern
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Beispiel · ArtefaktTypeScript · Tool-Definition
server.tool({
  name: 'search_orders',
  description: 'Sucht Bestellungen im internen ERP',
  inputSchema: {
    type: 'object',
    properties: {
      customerId: { type: 'string' },
      since:      { type: 'string', format: 'date' },
    },
  },
  handler: async ({ customerId, since }) => erp.find({ customerId, since }),
});

Leistung 04

Claude Code – Einrichtung & Enablement

Unterstützung bei der professionellen Einrichtung und Nutzung von Claude Code als KI-gestütztem Entwicklungswerkzeug für Ihr Team.

  • Installation und Konfiguration von Claude Code (CLI, Desktop, IDE-Extensions)
  • Einrichtung von Projekt-Konfigurationen (CLAUDE.md, Settings, Hooks)
  • Best Practices für effektives Arbeiten mit Claude Code
  • Schulung für Entwicklerteams
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Beispiel · ArtefaktMarkdown · CLAUDE.md
# CLAUDE.md
## Projekt
- Stack:   Angular 21 + NestJS + Nx
- Sprache: deutsch (UI), englisch (Code)
- Tests:   pnpm nx test website
- Vor jedem Commit: pnpm nx affected -t lint,test
- Branch:  feature/<scope>-<topic>

Leistung 05

Individuelle Skills, Plugins, Marketplaces & Agents

Erstellung maßgeschneiderter Erweiterungen für KI-Plattformen wie Claude Code – von einzelnen Skills und Plugins bis hin zu kompletten Agent-Systemen und Marktplatz-Lösungen.

  • Entwicklung individueller Skills und Plugins für Claude Code
  • Konzeption und Aufbau von internen Agent-Marktplätzen
  • Entwicklung autonomer und semi-autonomer AI-Agents für spezifische Geschäftsprozesse
  • Multi-Agent-Architekturen und Orchestrierung
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Beispiel · ArtefaktYAML · Skill-Frontmatter
---
name: deploy-pipeline
description: |
  Deployt nach Staging,
  prüft Health-Checks,
  postet Slack-Status.
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - WebFetch
---

Leistung 06

AI-Usecases in Cloud-Umgebungen

Umsetzung von KI-Anwendungsfällen auf führenden Cloud-Plattformen – von der Konzeption über die Architektur bis zum produktiven Betrieb.

  • Umsetzung auf Azure AI Foundry, Google Vertex AI, AWS Bedrock u. a.
  • Cloud-Architektur für KI-Workloads (Skalierung, Kosten, Sicherheit)
  • Deployment und Betrieb von KI-Anwendungen in der Cloud
  • Daten-Pipelines und RAG-Infrastruktur
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Beispiel · ArtefaktVergleich · 1M Tokens
Plattform           $/1M Token   p95-Latenz   EU-Region
─────────────────────────────────────────────────────────
Vertex AI 2.5       $   1.25      320 ms       europe-west
Azure GPT-4o        $   5.00      410 ms       germany-west
Bedrock Claude 3.7  $   3.00      590 ms       eu-frankfurt
Self-host Llama 3   $   0.18      250 ms       on-prem

Leistung 07

System- und Software-Architektur

Erfassung, Planung und Dokumentation von System- und Software-Architekturen – als Grundlage für nachhaltige und skalierbare IT-Lösungen.

  • Ist-Analyse bestehender Systemlandschaften
  • Erstellung von Architektur-Dokumentation (C4-Modell, Arc42)
  • Technologie-Bewertung und Empfehlung
  • Entwurf von Zielarchitekturen (Microservices, Event-Driven, Serverless)
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Beispiel · ArtefaktC4 · Component-View
Container: Web-API
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  [Auth-Module] ──→ [Users-Service] ──→ [Postgres]│
│                            │                     │
│                            ↓                     │
│                       [Cache-Redis]              │
└──────────────────────────────────────────────────┘
Notation: C4 (Components) + Arc42 (Decisions)

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