Souveräne AI für Unternehmen.
Wir helfen mittelständischen Unternehmen und PE-Portfolios, AI sicher, DSGVO-konform und wirtschaftlich nutzbar zu machen – von ersten Use Cases bis zur souveränen Plattformarchitektur.
Die Realität in Unternehmen
Zwischen Experiment und produktiver AI entsteht eine Lücke
Viele Unternehmen testen bereits AI. Zwischen ersten Erfolgen und produktivem Einsatz entstehen dabei oft neue Anforderungen: klare Datenflüsse, abgestimmte Tools, definierte Verantwortlichkeiten, belastbare Ergebnisse und ein Zielbild für souveräne Betriebsmodelle.
Unklare Datenflüsse
Sensible Unternehmens- und Kundendaten werden über verschiedene Tools verarbeitet, ohne dass Verantwortliche jederzeit Transparenz und Steuerung haben.
Fragmentierte Tool-Landschaften
Fachbereiche setzen eigenständig AI-Tools ein, oft noch ohne gemeinsame Qualitäts-, Sicherheits- und Integrationsstandards.
Schwankende Ergebnisqualität
AI-Ausgaben ohne passende Qualitätskontrolle erschweren den produktiven Einsatz und mindern das Vertrauen in neue Lösungen.
Fehlende Leitplanken für Skalierung
Wenn Verantwortlichkeiten, Freigaben und Standards noch nicht sauber definiert sind, wird der Weg vom Piloten in die Breite unnötig schwierig.
Vom Pilot nicht in die Breite
Viele Organisationen sammeln erste Erfahrungen, schaffen aber noch nicht den Übergang in produktive, messbare AI-Nutzung.
Unklare Wirtschaftlichkeit
Wenn Kosten, Nutzen und Skalierungspfad noch nicht sauber zusammengeführt sind, wird die Investitionsentscheidung unnötig schwierig.
Kritische Plattformabhängigkeiten
Viele Unternehmen suchen einen realistischen Weg zu DSGVO-konformen Betriebsmodellen, europäischer Infrastruktur und einer schrittweisen Reduktion kritischer US-Abhängigkeiten.
Das digatus-Modell
Drei Säulen für eine souveräne und wirksame AI-Plattform.
Nur wenn Infrastruktur, Governance und konkrete Anwendungsfälle zusammenspielen, wird aus AI ein wirksamer Unternehmensbaustein – mit Kontrolle über Daten, Plattform und Betrieb.
Infrastruktur, Datenhoheit & Betrieb
Sichere Hosting-Modelle, europäische Plattformoptionen, Datenhoheit und Integration in bestehende IT-Landschaften. Kontrollierte Datenflüsse statt Schatten-AI.
Organisatorische Steuerbarkeit
Klare Rollen, Freigabeprozesse und Verantwortlichkeiten. Governance, die Skalierung ermöglicht statt verhindert.
Funktionale Wirksamkeit
Messbare Ergebnisse in echten Geschäftsprozessen. Von validierten Use Cases zur produktiven Automatisierung.
Neues Angebotsmodul
Souveräne Zielarchitektur für AI, Cloud und Workplace
Für viele mittelständische Unternehmen reicht die Modellauswahl allein nicht aus. Wer AI langfristig DSGVO-konform und kontrollierbar betreiben will, braucht ein realistisches Zielbild für Plattform, Daten, Kollaboration, Migration und Betriebsmodell.
Genau hier setzt unser neues Souveränitäts-Offering an: von europäischer Cloud über Office-Alternativen bis zur schrittweisen Reduktion kritischer US-Abhängigkeiten – pragmatisch, belastbar und auf den Mittelstand ausgerichtet.
Zweistufiger Einstieg
STEP 1
Konzeptpapier
Technologie, Migration, Change, Governance und Zielbild für souveräne IT- und AI-Betriebsmodelle.
STEP 2
Technisches Umsetzungskonzept
Roadmap zur Reduktion wesentlicher Abhängigkeiten – von europäischer Cloud über Nextcloud bis zu Office-Ersatz und Plattformarchitektur.
AI-Reifegrad
Wo steht Ihre Organisation heute?
Das digatus-Reifegradmodell macht sichtbar, warum viele Unternehmen auf der Stufe einzelner Chatbots stehen bleiben – und was nötig ist, um produktive AI-Fähigkeiten aufzubauen.
Leistungsbausteine
Unsere AI-Angebote im Überblick
Infrastruktur & Souveränität
Sovereign AI
Sichere, DSGVO-konforme AI-Plattformen mit Datenhoheit, kontrollierten Betriebsmodellen, europäischer Zielarchitektur und tiefer Integration in Ihre IT-Landschaft.
Validierung & Priorisierung
AI Transformation Lab
Strukturierte Validierung von Use Cases, Priorisierung nach Nutzenpotenzial und Überführung relevanter Ideen in konkrete Umsetzungsbausteine.
Steuerung & Compliance
AI Governance
Verantwortlichkeiten, Freigaben, Qualitätsstandards und Leitplanken, die AI im Unternehmen verlässlich, skalierbar und prüfbar machen.
Automatisierung
End-to-End-Prozessketten mit Kl-Agenten, Orchestrierung und interner Datenanbindung für messbar effizientere operative Abläufe.
Warum digatus
Strategie, Plattform und Umsetzung aus einer Hand
digatus verbindet strategische Perspektive mit technischer Tiefe und operativer Umsetzungserfahrung. Das Ergebnis sind AI-Lösungen, die nicht nur im Konzept überzeugen, sondern im Unternehmensalltag verlässlich funktionieren.
Reale Unternehmens-prozesse
Wir arbeiten mit bestehenden IT-Landschaften, gewachsenen Prozessen und realen Datensituationen als Ausgangspunkt.
Governance mit Augenmaß
Wir gestalten Governance so, dass sie Orientierung schafft und Skalierung unterstützt – mit klaren Rollen und schlanken Prozessen.
M&A-Erfahrung eingeflossen
Transformations- und Integrationsprojekte im M&A-Kontext prägen unsere Sichtweise auf AI-Einführungen.
Modularer Ansatz
Wir starten dort, wo Ihr größter Engpass liegt – nicht mit einem starren Programm, sondern passgenau für Ihre Situation.
Erstgespräch
Sprechen Sie mit uns über Ihren Ausgangspunkt
Ob Sie erste AI-Initiativen strukturieren, eine Plattformarchitektur aufbauen oder Governance einführen möchten – wir besprechen mit Ihnen die nächsten realistischen Schritte.
Kompetente Beratung an Ihrer Seite
Unser Experte für Ihr Anliegen
Thomas Pietrzykowski unterstützt Unternehmen dabei, AI nicht nur strategisch einzuordnen, sondern produktiv nutzbar zu machen. Sein Fokus liegt auf der Entwicklung pragmatischer AI-Architekturen, der Bewertung relevanter Use Cases und der Umsetzung sicherer, skalierbarer Lösungen entlang bestehender Geschäftsprozesse.
Mit 25 Jahren Erfahrung in Software Engineering, Enterprise Architecture, Cloud, DevOps und Digital Transformation verbindet er technologische Tiefe mit operativer Umsetzungserfahrung. Er kennt moderne KI-Plattformen, Automatisierungswerkzeuge und Integrationsansätze nicht nur aus der Beratung, sondern aus der direkten praktischen Anwendung – von Prototyping und Systemintegration bis hin zu Governance, Betrieb und Skalierung.
Seine Stärke liegt darin, Business-Anforderungen in umsetzbare technische Lösungen zu übersetzen. Dabei bringt er internationale Führungserfahrung, Erfahrung in regulierten Umgebungen sowie tiefes Verständnis für Daten, Schnittstellen, Sicherheit und Betriebsmodelle ein.
