Leistungen · 01

KI-Strategie
& Transformation.

Von der ersten Idee bis zur operativen Umsetzung entwickeln wir KI-Strategien, die Wettbewerbsvorteile schaffen und messbare Ergebnisse liefern — ohne Buzzwords, mit echten Ergebnissen.


Von der Machbarkeit
zur strategischen
Formulierung.

KI-Strategien scheitern selten an fehlendem Ehrgeiz. Sie scheitern daran, dass der Abstand zwischen dem, was konzipiert wird, und dem, was technisch umsetzbar ist, zu groß bleibt. UBIRY entwickelt Strategien aus der anderen Richtung: Jede Empfehlung entsteht aus dem Wissen, was tatsächlich gebaut werden kann — und was nicht.

Grundlage dafür ist eigene operative Erfahrung mit KI-Systemen unterschiedlicher Komplexität: von der Integration großer Sprachmodelle in bestehende Geschäftsprozesse bis hin zu autonomen Entscheidungspipelines, die unter Echtbedingungen funktionieren müssen. Diese Erfahrung prägt, wie Machbarkeit beurteilt, wie Risiken eingeschätzt und wie Prioritäten gesetzt werden.

Das Ergebnis ist kein Folienkonzept. Es ist eine umsetzbare Strategie mit klaren Prioritäten, realistischen Zeitlinien und messbaren Zielgrößen.

01
Diagnose & Potenzialanalyse
Identifikation der KI-Hebelpunkte — nach strategischer Wirkung, technischer Machbarkeit und organisatorischer Reife.
02
Strategieentwicklung
Maßgeschneiderte KI-Roadmap mit klaren Prioritäten, Ressourcenplanung und belastbaren Zielgrößen.
03
Pilotierung & Validierung
Schnelle Pilotprojekte mit definierten Erfolgskriterien — um zu zeigen, was skaliert werden soll, und was nicht.
04
Skalierung & Integration
Operative Integration in bestehende Systeme und Prozesse — mit Verantwortung für das Ergebnis.

Drei Projekte auf sehr unterschiedlichen
Komplexitätsebenen — eine Methode.

I
Mittelstand
Produktion
KI-Strategie
Pilotierung

KI-Strategie für mittelständische Unternehmen

Klare Prioritäten setzen —
auch wenn das bedeutet,
Nein zu sagen.

Mittelständische Unternehmen stehen bei KI-Projekten vor einer spezifischen Herausforderung: begrenztes Budget, gewachsene IT-Strukturen und ein berechtigter Anspruch daran, dass Investitionen in einem überschaubaren Zeitrahmen wirken. UBIRY unterstützt Unternehmen bei der Entscheidung, wo KI sinnvoll einsetzbar ist — und wo klassische Prozessverbesserung die bessere Wahl bleibt.

Der Ausgangspunkt ist immer eine ehrliche Potenzialanalyse: Was ist technisch realisierbar, was ist wirtschaftlich sinnvoll, und was lässt sich mit den vorhandenen Daten und der vorhandenen Organisation tatsächlich umsetzen? Auf dieser Grundlage werden konkrete Piloten definiert — mit messbaren Erfolgskriterien, die eine fundierte Entscheidung über die weitere Priorisierung ermöglichen.

LLM-Integration Prozessautomatisierung Pilotierung Python
Häufig ist der wertvollste Beitrag nicht die Implementierung, sondern die begründete Entscheidung, welche Anwendungsfälle nicht weiterverfolgt werden — weil die Datenlage, die Prozessreife oder das Kosten-Nutzen-Verhältnis es nicht rechtfertigen.
II
Quantitatives
Trading
Autonome
Entscheidungsarchitektur

KI-gestützte algorithmische Handelsplattform

Autonome Handelsentscheidungen
unter Echtbedingungen.

Algorithmisches Trading ist eines der anspruchsvollsten Testfelder für KI-Entscheidungssysteme: Entscheidungen müssen unter Zeitdruck und Unsicherheit getroffen werden, der Markt gibt sofort und unmissverständlich Rückmeldung. Diese Bedingungen erzwingen eine architektonische Sorgfalt, die viele andere Anwendungsbereiche nicht fordern.

Die entwickelte Plattform ist eine modulare, mehrstufige Handelsarchitektur mit drei komplementären Strategiemodulen — Momentum, Overnight-Anomalie und Micro-Momentum — die auf einem gemeinsamen Daten- und Risikorahmen operieren. Die Handelsentscheidungen integrieren Preismomentum, Volumenanomalien, makroökonomische Regimesignale sowie Echtzeit-Nachrichtensentiment, verarbeitet über einen mehrstufigen NLP-Stack aus Keyword-Screening, FinBERT-Sentiment-Klassifikation und Event-Klassifikator.

Alle Entscheidungspfade werden vollständig protokolliert — als Grundlage für systematisches Systemlernen. Technische Basis: Python, DuckDB als analytischer In-Process-Datenbankkernel, direkte Integration in den Interactive-Brokers-API-Stack.

Python DuckDB FinBERT / NLP IBKR API PyQt6 Regime-Klassifikation
Ein System, das unter realen Marktbedingungen funktionieren muss, duldet keine Architekturunschärfe. Die Prinzipien, die dabei entstehen — klare Modulgrenzen, explizite Entscheidungspfade, vollständige Nachvollziehbarkeit — sind dieselben, die jede industrielle KI-Implementierung braucht.
III
Raumfahrt
Klimawissenschaft
KI-gestützte
Orbital-Optimierung

Optimierung von Satellitenkonstellationen

Bahnmechanik, Erdverschattung
und Reinforcement Learning.

Ein Softwareframework zur Optimierung von Satellitenkonstellationen für lokale Modifikation der Sonneneinstrahlung — an der Schnittstelle von angewandter Physik, Astrodynamik und KI-gestützter Systemoptimierung.

Das Framework nutzt hochpräzise Bahnpropagation auf Basis der NASA-GMAT-Softwarekernels und verbindet diese mit einem mehrzieligen Optimierungssystem (NSGA-II / PyGMO). Für eine gegebene Satellitenkonstellation — definiert über Bahnhöhe, Inklination, Phasenverteilung und Segel-Orientierung — werden optimale Walker-Konstellationsparameter unter Berücksichtigung von Verschattungswirkung und Nebenwirkungsminimierung berechnet. Die Schattengeometrie wird über Ray-Tracing-Algorithmen in Echtzeit aufgelöst.

Der KI-Kern ist ein Reinforcement-Learning-Agent (Proximal Policy Optimization), der innerhalb der Simulationsumgebung trainiert wird und lernt, die Segel-Ausrichtung einzelner Satelliten autonom so zu steuern, dass die Gesamtverschattungswirkung der Konstellation maximiert wird — unter sich verändernden Sonnenwinkeln, Bahnstörungen und orbitaler Drift.

NASA GMAT NSGA-II / PyGMO Reinforcement Learning (PPO) Ray-Tracing Walker-Konstellation Python
Wenn KI-Systeme an den Grenzen der Bahnmechanik arbeiten müssen, zeigt sich die Belastbarkeit einer Architektur. Dieses Projekt ist gleichzeitig das anspruchsvollste interne Validierungsfeld für die Prinzipien, nach denen UBIRY KI-Systeme konzipiert.

Wie ein KI-Engagement
bei UBIRY
strukturiert ist.

Jedes Engagement beginnt mit einer konkreten Frage: Was soll sich durch KI verändern — und wie wird gemessen, ob das gelungen ist?

1
Kontextaufnahme & Situationsanalyse
Strukturiertes Verständnis des Geschäftsmodells, der Datenlage, der technischen Infrastruktur und der organisatorischen Voraussetzungen. Dieser Schritt bestimmt die Qualität aller folgenden Entscheidungen.
2
Potenzialdiagnose
Identifikation und Priorisierung von KI-Anwendungsfällen nach drei unabhängigen Kriterien: wirtschaftliche Wirkung, technische Machbarkeit, organisatorische Umsetzbarkeit. Die Schnittmenge dieser drei Achsen bestimmt den Startpunkt.
3
Architekturentwurf & Technologieauswahl
Entwurf der technischen Grundstruktur — Datenpipelines, Modellauswahl, Integrationspunkte, Skalierungspfad — mit expliziter Begründung jeder Entscheidung und Abwägung der Alternativen.
4
Pilotierung mit Erfolgskriterien
Piloten, die in Wochen echte Erkenntnisse liefern — mit vorab definierten Erfolgskriterien und klaren Abbruchbedingungen, die eine fundierte Investitionsentscheidung ermöglichen.
5
Skalierung & Wissenstransfer
Operative Integration, Schulung der Teams, Aufbau interner Kompetenz. Das Ziel ist eine Organisation, die das System versteht, weiterentwickeln kann und nicht dauerhaft auf externe Unterstützung angewiesen ist.

Was UBIRY im
Bereich KI-Strategie
konkret leistet.

Die Leistungen richten sich an Unternehmen, die KI als strategisches Instrument verstehen — und eine fundierte, technisch belastbare Grundlage für ihre Entscheidungen benötigen.

  • KI-Potenzialanalyse & Strategieentwicklung Strukturierte Analyse der relevanten KI-Anwendungsfälle mit Priorisierung, wirtschaftlicher Bewertung und umsetzbarem Fahrplan.
  • Technische KI-Architektur Entwurf und Validierung der technischen Grundstruktur für KI-Systeme — von der Datenpipeline über das Modell-Design bis zur Produktionsinfrastruktur.
  • KI-Pilotprojekte & Proof-of-Concept Implementierung ausgewählter Anwendungsfälle mit definierten Erfolgskriterien und klaren Entscheidungspunkten für die weitere Skalierung.
  • LLM-Integration & KI-Automatisierung Integration von Sprachmodellen in Geschäftsprozesse — von der strukturierten Datenverarbeitung bis zur automatisierten Entscheidungsunterstützung.
  • KI-Governance & Organisationsdesign Aufbau der Strukturen, Prozesse und Kompetenzen, die notwendig sind, damit KI im Unternehmen langfristig und unabhängig von einzelnen Personen wirkt.

Welches Problem soll
KI bei Ihnen lösen?

UBIRY arbeitet mit Unternehmen, die eine konkrete Antwort auf diese Frage suchen — und einen Gesprächspartner, der sie aus eigener operativer Erfahrung begleiten kann.

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