WZ-IT plant, baut und betreibt produktive KI-Systeme: interne Assistenten, RAG-Pipelines, KI-Funktionen, LLM-Gateways und lokale Inferenz auf eigener oder europäischer Infrastruktur.
Unternehmenswissen mit Quellen und Rechten nutzbar machen.
KI-Funktionen, Agenten und Automatisierung in bestehende Systeme integrieren.
GPU-Infrastruktur, Monitoring und Betrieb aus einem Team.
Führende Unternehmen weltweit vertrauen WZ-IT
Vier Muster, die wir immer wieder sehen - und die sich mit einem weiteren Tool selten lösen lassen.
Prototypen beeindrucken, gehen aber nicht in den sicheren Dauerbetrieb.
Dokumente, Wikis, Tickets, Datenbanken und APIs sind nicht als KI-Kontext nutzbar.
Chatbots stehen neben den Prozessen, statt in Portale, Workflows und Systeme eingebettet zu sein.
Rollen, Quellen, Logging, Monitoring, Kostenkontrolle und Updates werden zu spät geplant.
Produktive KI braucht vier Schichten, die zusammen geplant werden: Anwendung, Wissen, Inferenz und Betrieb. Wir bauen und betreiben sie als Ganzes.
Assistenten, Agenten, UX, Workflows, Portale und Business Apps.
RAG, Datenquellen, Embeddings, Qdrant, Quellen und Rechte.
Ollama, vLLM, Modelle, GPU-Sizing und LiteLLM als Gateway.
Langfuse, Monitoring, Evaluation, Kostenkontrolle, Updates, Security und SLA.
Je nach Ausgangslage starten wir bei der Software, beim Unternehmenswissen oder bei der Infrastruktur - das Zielbild bleibt ein produktives Gesamtsystem.
Für Unternehmen, die KI in bestehende Portale, Dashboards, interne Tools oder Workflows bringen wollen.
Für Unternehmen, die Dokumente, Wikis, Tickets, Datenbanken und APIs mit LLMs nutzbar machen wollen.
Für Unternehmen, die Modelle kontrolliert betreiben wollen - lokal, hybrid oder europäisch gehostet.
Konkrete Projektmuster an der Schnittstelle von KI, Software und Infrastruktur - keine Demos.
Antworten mit Quellenangabe aus eigenen Dokumenten und Systemen - mit Rollen und Rechten.
Verteiltes Wissen anbinden, aufbereiten und mit hoher Antwortqualität durchsuchbar machen.
Assistenz, Extraktion oder Klassifikation dort, wo Ihre Prozesse bereits laufen.
Vertraute Chat-Oberfläche mit lokalen oder kontrollierten Modellen - ohne dass Prompts das Haus verlassen.
Ein zentraler Zugang zu mehreren Modellen mit Budgets, Keys und Fallbacks.
LLMs lesen, klassifizieren und entwerfen in Workflows - mit Grenzen, Logs und Review.
KI-generierte MVPs übernehmen, absichern und betreibbar machen.
AI Cube oder GPU-Server mit Betrieb, Evaluation und Kostenkontrolle.
Wir wählen Komponenten nach Use Case, Datenschutz, Last und Betriebsmodell - nicht nach Hype. Open Source gibt Kontrolle, produktiv wird der Stack erst durch Integration, Rechte, Monitoring und Betrieb.
Lokale Inferenz-Engine
Modelle lokal ausführen, verwalten und über APIs nutzbar machen.
Hochdurchsatz-Inferenz
Tensor-Parallelität und OpenAI-kompatible APIs für viele gleichzeitige Nutzer.
Chat- und Admin-Interface
Benutzeroberfläche für lokale Modelle, Teams, Tools und Dokumenten-Chat.
Enterprise RAG-App
RAG-System für Dokumente, Workspaces, Agenten und Wissensdatenbanken.
Multi-LLM-Gateway
Zentrale API-Schicht für Routing, Budgets, Keys und Provider-Fallbacks.
LLM Observability
Tracing, Prompt Management, Evaluationen, Kosten und Qualitätskontrolle.
Vector Database
Semantische Suche und Retrieval-Schicht für produktive RAG-Systeme.
Automatisierungsbaustein
Prozesse, APIs und LLMs zu kontrollierten Workflows verbinden.
Wir planen KI-Betrieb nicht theoretisch. WZ-IT betreibt Cloud-, Open-Source- und Software-Stacks produktiv; mit merkaio zusätzlich IoT- und Remote-Site-Systeme für reale Standorte wie ABCO Water und nextGYM. Diese Betriebserfahrung fließt in lokale und hybride KI-Systeme ein.
Nicht jeder Use Case braucht eigene GPUs. Entscheidend sind Datenschutz, Latenz, Kosten, Modellgröße und Betriebsverantwortung. Wir legen den Stack so aus, dass er zum Risiko und zur Last passt.
Schicken Sie uns kurz den Use Case. Wir melden uns mit einer pragmatischen Einschätzung zu Architektur, Hardware und Betrieb.
24.05.2026
Wer KI in produktive Geschäftsprozesse bringt, steht schnell vor einer unbequemen Frage: Was passiert da eigentlich genau? Welcher Prompt ging an welches Modell, warum kam...
10.05.2026
Drei unauthentifizierte API-Calls. Kein Login, kein Exploit-Framework, keine Privilege Escalation. Drei POST-Requests an einen Standard-Port, und der Speicher der Maschine ist auf Reisen — mit...
05.05.2026
Am 2. August 2026 werden die Anforderungen des EU AI Act für Hochrisiko-KI-Systeme durchsetzbar. Gleichzeitig hat das EU-Parlament im April 2026 dafür gestimmt, die Frist...
24.11.2025
Mit GPT-OSS 120B hat OpenAI im August 2025 erstmals seit GPT-2 wieder ein Open-Weight-Modell veröffentlicht – und es ist beeindruckend. Das Modell erreicht nahezu die...
09.11.2025
Immer mehr Unternehmen denken darüber nach, Large Language Models (LLMs) nicht mehr über Cloud-APIs, sondern auf eigener Hardware zu betreiben. Gründe dafür sind Datenschutz, Kostenkontrolle...
Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee - wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.
Führende Unternehmen vertrauen WZ-IT
Timo Wevelsiep & Robin Zins
Geschäftsführer
