Vom gescheiterten Proof of Concept zur skalierbaren KI-Lösung
Dank einer klaren Fokussierung auf reale Use Cases konnte ein PoC skalierbar aufgesetzt und Mehrwert für Anwender*innen geschaffen werden.
STAEDEAN B.V. ist ein globaler SaaS-ISV (Independent Software Vendor) mit Fokus auf Microsoft Dynamics 365 und Spezialisierung auf Firmen aus den Bereichen Fertigung, Life Sciences und Equipment-Vermietung. Das niederländische IT-Unternehmen hat über 2.200 Kunden in mehr als 45 Ländern und hilft seinen Kunden dabei, Abläufe effizienter zu gestalten und Daten besser zu nutzen: durch modernisierte Miet-, Daten- und ERP-Lösungen mit KI-Unterstützung.
Das Projekt auf einen Blick
- Zukunftsgerichtete Architektur: Die geschaffene Lösung ist auf einer skalierbaren Azure-Umgebung aufgesetzt und lässt sich reibungslos in bestehende Ökosysteme integrieren.
- Klare Use Cases: Ein greifbares Verständnis für Nutzen, Machbarkeit und zukünftige Anwendungsszenarien wurde frühzeitig geschaffen.
- Deutlich beschleunigte Arbeitsabläufe: Nutzer*innen können komplexe Aufgaben im Connectivity Studio schneller verstehen und fehlerärmer ausführen.
- Professioneller Showcase auf Copilot-Basis: Interne und externe Stakeholder wurden überzeugt und der strategische Wert der Lösung sichtbar gemacht.
Ausgangssituation
STAEDEAN arbeitet seit vielen Jahren daran, seinen Kunden leistungsfähige Tools für Datenintegration, Prozessunterstützung und Automatisierung bereitzustellen. Eines der wichtigsten Produkte im Portfolio ist das Connectivity Studio, ein Tool, das von vielen Kunden eingesetzt wird, um technische Daten aus Dynamics-Systemen effizient auszutauschen und zu verarbeiten. Das Produkt hat dabei geschäftskritischen Charakter: Neue Funktionen und ein hoher Bedienkomfort zahlen direkt auf Kundenzufriedenheit und Marktpositionierung ein.
Um das Produkt weiterzuentwickeln, hatte STAEDEAN den Wunsch, generative KI (GenAI) einzusetzen. Die Idee: Ein intelligenter Assistent sollte das Connectivity Studio um zusätzliche Informationen anreichern, zum Beispiel indem technische Objekte oder Tabellen leichter gefunden werden können. Die KI-gestützte Lösung sollte auch ohne Spezialwissen einen schnellen Import und Export aus Microsoft Dynamics (ERP) ermöglichen und den Nutzer*innen Zeit sparen, Prozesse beschleunigen und die gesamte Nutzung des Produkts intuitiver machen – auch für nicht-technische Anwender*innen.
Gemeinsam mit einem ersten Anbieter startete STAEDEAN einen Proof of Concept (PoC). Das Vorhaben kam jedoch nicht über die Konzeptphase hinaus: Die technische Umsetzung funktionierte nicht wie erwartet, die Lösung ließ sich nicht stabil betreiben und war vor allem nicht skalierbar. Gleichzeitig fehlte ein klares Bild darüber, welche konkreten Use Cases gelöst werden sollten und welche Bedürfnisse die Endnutzer*innen überhaupt hatten.
In dieser Situation wandte sich Staedean an codecentric mit der Bitte, den bestehenden PoC zu überprüfen, technische Schwachstellen zu identifizieren und die Lösung wieder funktionsfähig zu machen. Aus einer zunächst kleinen Anfrage entwickelte sich im Verlauf ein strategisches Weiterentwicklungsprojekt mit hoher Relevanz für das Produktportfolio von STAEDEAN.
Lösung
1. Analyse der Ausgangslage
2. Fokussierung auf Nutzerbedürfnisse
3. Technische Neuarchitektur auf Basis von RAG
4. Umsetzung durch ein kleines, effizientes Team
5. Agile Zusammenarbeit und schnelle Ergebnisse
1. Analyse der Ausgangslage
Zu Beginn stand ein ausführliches Review des bestehenden PoCs. Schnell wurde klar, dass die verwendete technische Architektur nicht geeignet war, um die Anforderungen von STAEDEAN langfristig zu erfüllen. Gleichzeitig zeigte sich, dass der ursprüngliche PoC ohne klare Definition der Use Cases entwickelt worden war. Weder Rollen noch Nutzerbedürfnisse oder konkrete Problemstellungen waren beschrieben. Dadurch war der Lösungsweg unklar, Funktionen liefen ins Leere und das Projekt verlor an Orientierung.
2. Fokussierung auf Nutzerbedürfnisse
Ein zentrales Element der Neuorientierung war daher die konsequente Arbeit mit Customer Use Cases. Gemeinsam mit STAEDEAN wurden folgende Fragen erarbeitet:
Wer nutzt das Connectivity Studio und welche Rolle spielt das jeweilige Feature im Arbeitsalltag?
Welches konkrete Problem soll gelöst werden?
Wie soll die Lösung in das bestehende Produkt integriert werden?
Welche Aufgaben sind wirklich KI-relevant – und welche lassen sich einfacher über User Experience oder klassische Logik lösen?
Dieser Fokus auf die Nutzer*innen war ein Wendepunkt für das Projekt. Erst dadurch wurde sichtbar, wo KI echten Mehrwert versprach – und wo andere Lösungswege sinnvoller waren.
3. Technische Neuarchitektur auf Basis von RAG
Auf Grundlage dieser Analyse entschied codecentric gemeinsam mit STAEDEAN, den PoC neu aufzusetzen. Anstatt sich nur auf begrenzte Daten zu fokussieren, kam ein RAG-System (Retrieval Augmented Generation) zum Einsatz. Das KI-Modell wird dabei nicht mit allen Daten neu trainiert, sondern greift bei jeder Anfrage auf relevante Informationen in einer speziell optimierten Datenbank zu. Das ist schneller, flexibler und deutlich einfacher zu skalieren.
Dieser Ansatz war für STAEDEAN entscheidend, weil sehr viele Tabellen und Objekte verarbeitet werden müssen. Zudem ändern sich die Daten im Laufe der Zeit. Die Lösung musste also robust, erweiterbar und performant sein.
4. Umsetzung durch ein kleines, effizientes Team
Das Projekt wurde von einem zweiköpfigen codecentric-Team umgesetzt:
Ein Infrastructure Consultant, verantwortlich für Architektur, Deployment und Betrieb in Microsoft Azure
Ein GenAI Consultant, der sich um Implementierung, Use-Case-Definition, UX-Beratung und technische Leitung kümmerte – einschließlich Sparring für das STAEDEAN-Team
Auf Kundenseite war ein dreiköpfiges Team involviert. Die Zusammenarbeit entwickelte sich schnell zu einer vertrauensvollen Partnerschaft. Besonders wertvoll war dabei das gemeinsame Priorisieren und Planen: Statt eine große Lösung auf einmal zu bauen, arbeitete das Team Schritt für Schritt an klar abgegrenzten Use Cases, die jeweils einen konkreten Mehrwert lieferten.
Auf technischer Ebene nutzte das Team die bestehende Azure-Cloud-Umgebung des Kunden als skalierbare Basis. Für die ersten Prototypen kam bewusst ein leichtgewichtiges Framework (Streamlit) zum Einsatz, um die Kernidee schnell zu testen und die Logik iterativ zu verfeinern. Nachdem diese zuverlässig funktionierte, wurden die Funktionen in eine Microsoft-Copilot-basierte Lösung überführt, die sowohl die Nutzerführung verbessert als auch einen überzeugenden Showcase für interne wie externe Stakeholder ermöglicht.
5. Agile Zusammenarbeit und schnelle Ergebnisse
Von der Neuausrichtung bis zum fertigen, stabilen und skalierbaren PoC vergingen rund knapp vier Monate. In dieser Zeit wurden:
die Architektur komplett neu aufgebaut,
Use Cases sauber definiert,
UX-Prototypen analysiert und optimiert,
das RAG-System produktionsnah entwickelt,
die Performance erheblich verbessert und
die Lösung vollständig in Azure integriert.
Dabei wirkte das codecentric-Team nicht nur als Entwickler, sondern auch als methodischer Guide – insbesondere bei UX-Fragen, Priorisierung und Produktstrategie.
Ergebnis
Mit dem neuen PoC erhielt STAEDEAN eine funktionsfähige, robuste und vor allem skalierbare KI-Lösung, die das Connectivity Studio deutlich aufwertet. Zentral ist ein KI-gestützter Workflow, der es Nutzern ermöglicht, im Dialog die benötigten (technischen) Daten mit einfacher, natürlicher Sprache im Connectivity Studio zu identifizieren und zu verwerten.
1. Wiederhergestellte Funktionsfähigkeit – und darüber hinaus
Was ursprünglich als reines „Bitte reparieren“ begonnen hatte, entwickelte sich zu einer Lösung, die den Weg für echte Produktinnovation öffnete. STAEDEAN war besonders beeindruckt davon, dass das codecentric-Team den PoC nicht nur stabilisierte, sondern strategisch weiterentwickelte.
2. Spürbar bessere Performance
Einer der wichtigsten Vorteile liegt in der Geschwindigkeit. Wo vorher langwierige Abfragen nötig waren, liefert die neue Lösung Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit. Dadurch profitieren sowohl STAEDEAN als auch deren Kund*innen unmittelbar von effizienteren Prozessen.
3. Klar definierte Use Cases und echte Kundenzentrierung
Durch die konsequente Fokussierung auf Nutzerbedürfnisse wurde aus einem technisch orientierten Projekt ein kundenorientiertes Produktfeature. STAEDEAN verfügt nun über:
- sauber dokumentierte Use Cases,
- ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse der Endnutzer*innen und
- eine Roadmap für zukünftige Erweiterungen.
4. Zukunftssichere technische Basis
Die neue RAG-Architektur ermöglicht es STAEDEAN, das System flexibel zu erweitern – sei es durch weitere Datenquellen, neue Anwendungsszenarien oder zusätzliche Features im Connectivity Studio.
5. Starke Partnerschaft und hohe Zufriedenheit
Im Verlauf des Projekts entstand ein vertrauensvolles Verhältnis zwischen STAEDEAN und codecentric. Besonders die methodische Unterstützung, der Fokus auf Nutzungsprobleme und die schnelle Umsetzung wurden hervorgehoben.
Rahul Shetty
AI Manager, Steadean B.V.
Die Zusammenarbeit mit codecentric bei unserem KI-gestützten Datenintegrationsprojekt verlief reibungslos und produktiv. Das Team hat die Komplexität unserer Datenintegrationsfunktionalität schnell erfasst und sich in bemerkenswert kurzer Zeit zu produktiven Mitwirkenden entwickelt. Während des gesamten Projekts haben sie ihre architektonischen Entscheidungen und Kompromisse klar kommuniziert, was unserem internen Team half, den Ansatz zu verstehen und ihm zu vertrauen. Das fundierte Wissen von Teo und Christoph (GenAI und Infrastructure Consultants bei codecentric) über KI und Azure erwies sich als unschätzbar – sie nutzten ihre Kenntnisse der Plattform, um Herausforderungen effizient zu meistern und unsere Lösung zeitnah zum Laufen zu bringen.
Rahul Shetty
AI Manager, Steadean B.V.
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VP Consulting
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Informiere dich über weitere erfolgreiche Projekte, die wir mit unseren Kunden abgeschlossen haben. Vielleicht findest du hier Anregungen für einen Use Case in deinem Unternehmen.
Melanie Volk
VP Consulting