garten.ai Schluss mit KI-Heißluft.

Für Mittelstand mit gewachsenen Prozessen und sensiblen Daten.
Wir bauen Systeme, die im Betrieb laufen.
Mit KI, wo sie hilft. Ohne, wo sie stört.

Kostenfreies Analysegespräch buchen

40 Min · kostenlos · klarer nächster Schritt

01 / Reibung im Alltag

Wo Projekte scheitern und Prozesse Zeit verlieren.

Heute
Mit System
Heute
Excel hält, was ein System leisten sollte.

Listen, Tabellen und Postfächer halten den Ablauf zusammen. Den Prozess als Ganzes sieht niemand.

Mit System
Prozesse laufen im System.

Wiederkehrende Abläufe haben einen klaren Ort. Niemand muss sie aus Tabellen, Postfächern und Werkzeugen zusammensetzen.

Heute
Freigaben stecken in E-Mails.

Wer wann auf welcher Version zugestimmt hat, lässt sich später kaum sauber rekonstruieren.

Mit System
Freigaben mit Nachweis.

Wer wann auf welcher Version zugestimmt hat, ist auch Monate später nachvollziehbar.

Heute
Wissen hängt an Einzelpersonen.

Urlaub, Krankheit oder ein Wechsel reichen aus, und der Ablauf steht. Die Logik liegt im Kopf, nicht im System.

Mit System
Wissen im System, nicht im Kopf.

Logik, Regeln und Stand liegen dokumentiert. Urlaub oder Wechsel halten Abläufe nicht mehr auf.

Heute
KI wird längst genutzt. Nur nicht offiziell.

Teams arbeiten mit ChatGPT & Co. Welche Daten dabei geteilt werden und wer verantwortlich ist, weiß niemand.

Mit System
KI mit Regeln und Verantwortlichkeit.

Welche Daten genutzt werden, wer Ergebnisse freigibt und was protokolliert wird, ist klar geregelt.

Heute
Prozesskosten bleiben unsichtbar.

Wartezeiten, Doppelarbeit und Schnittstellen summieren sich jeden Monat, ohne in einer Auswertung aufzutauchen.

Mit System
Prozesskosten werden sichtbar.

Wartezeiten, Doppelarbeit und Schnittstellen werden in Auswertungen sichtbar, statt nur gefühlt zu bleiben.

Heute
Automatisierung bleibt Bauchgefühl.

Alle ahnen, dass sich etwas verbessern lässt. Aber Datenlage, Risiko und Aufwand sind zu unklar für eine saubere Entscheidung.

Mit System
Entscheidungen auf klarer Grundlage.

Was automatisiert wird und was beim Menschen bleibt, wird nach Risiko, Aufwand und Nutzen entschieden.

Die meisten schnellen Tool-Lösungen brechen nach Wochen zusammen, weil niemand Verantwortung übernimmt. garten.ai baut Systeme, die im echten Betrieb halten.

02 / Methode

Vom Engpass zur
Architektur, die trägt.

  1. Diagnose 1 bis 2 Wochen

    Wo Zeit, Qualität oder Kontrolle verloren gehen.

    Wir hören zu, lesen Prozesse und schauen ins System. Erst danach sprechen wir über Werkzeuge. Nicht vorher.

  2. Architektur 2 bis 3 Wochen

    Was wirklich hilft. Begründet, nicht modisch.

    Wir prüfen Prozessdesign, Integration, Software und Automatisierung. Am Ende steht eine Architekturentscheidung, die fachlich und technisch trägt.

  3. Umsetzung 8 bis 12 Wochen

    Für den Alltag gebaut. Nicht für Demos.

    Datenflüsse, Freigaben, Tests und Dokumentation werden auf den realen Einsatz ausgelegt. Mit sauberem Übergabepunkt.

  4. Betrieb ab Go-Live

    Übergabe oder Betrieb. Klar zuständig.

    Überwachung, ein klarer Weg bei Störungen und saubere Dokumentation. Damit Systeme bleiben, braucht es Verantwortung nach dem Go-live.

03 / Leistungen

Was garten.ai liefert
und wo du einsteigst.

Prozessautomatisierung, Produktivsysteme, Architektur-Reviews, Sicherheitsdesign und Schulungen. Technik ist dabei Werkzeug, nicht Ausgangspunkt.

Nicht sicher, wo einsteigen?

Mit dem Analysegespräch starten und den ersten Engpass benennen.

40 Minuten, kostenfrei. Du gehst mit 3 konkreten Quick-Wins und einer klaren Einschätzung aus dem Gespräch.

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04 / Projektbeispiele

Systeme, die nicht bei der Demo enden.

Drei Akten aus regulierten Umfeldern. Sie zeigen, woran wir arbeiten und wie wir bauen. Branche und Beteiligte bleiben anonymisiert, weil das bei sensiblen Projekten Standard ist.

  1. Akte 01 Gesundheitswesen · DACH Datenlogik

    Validierte Datenstrecke für medizinische Forschungsdaten

    Ausgangslage

    Hohe Datenmengen, strenge Zugriffsregeln und parallele Werkzeugnutzung. Ohne klare Systemgrenze wird Nachvollziehbarkeit schwierig.

    Ansatz

    Datenstrecke mit kontrolliertem Zugriff, Quellenbezug je Auswertung und nachvollziehbaren Protokollen. Regeln für erlaubte Werkzeuge wurden parallel geschärft.

    Wirkung

    Datenaufbereitung von Wochen auf Sekunden verkürzt. Mehrere Kliniken, Fachabteilungen und Abrechnungssysteme laufen reproduzierbar zusammen.

    Artefakte

    Datenfluss · Zugriffskonzept · Protokollierung · Regelprüfung

  2. Akte 02 Sachverständige · DACH Prüfbarkeit

    Revisionssichere Gutachtenerstellung

    Ausgangslage

    Fachliche Geschwindigkeit gefragt, gleichzeitig müssen Begründungen und Quellen für Prüfungen jederzeit rekonstruierbar sein.

    Ansatz

    Ablauf mit strukturiertem Review, gebundenen internen Quellen und Protokollierung. Die fachliche Verantwortung bleibt bei den Expertinnen und Experten.

    Wirkung

    Bearbeitung von Wochen auf Stunden verkürzt. Mehrere Fälle pro Tag statt einem. Inhaltliche Verantwortung bleibt beim Fach, nicht beim Modell.

    Artefakte

    Review-Flow · Quellenbindung · Audit-Trail · Runbook

  3. Akte 03 Behörden & Träger · DACH Betriebspfad

    Multi-LLM-System unter Security-Anforderungen

    Ausgangslage

    Anforderungen an Datenresidenz, Zugriff und Austauschbarkeit. Eine starke Abhängigkeit von einem Anbieter sollte vermieden werden.

    Ansatz

    Betriebsmodell mit wählbaren Modellpfaden, Infrastructure as Code und Übergabe an interne Teams. Runbooks und Schulung für den laufenden Betrieb.

    Wirkung

    Multi-LLM-Plattform nach Prinzipien von BSI IT-Grundschutz in rund 6 Monaten produktiv. Kommerzielle und führende Open-Source-Modelle nutzbar. Wechselpfad ohne Neustart.

    Artefakte

    IaC · Modellpfade · MS-Office/OneDrive/SAP-Anbindung · Runbooks · Betriebsübergabe

Aus weiteren Mandaten

Aus rund 4.600 Stunden manueller Datenpflege werden Minuten.

Ereignisgesteuerte Datenanreicherung · 12.000 SKUs · Mittelstand

Referenzen auf Anfrage · NDA

Vergleichbares besprechen
05 / Profil

Architektur, Engineering
und Cyber Security.

garten.ai verbindet drei Disziplinen, die in Projekten selten sauber zusammenkommen. Das Ergebnis sind Systeme, die produktiv laufen, prüfbar bleiben und kein Compliance-Risiko werden.

9+ Jahre
Software-Engineering Architektur, Code, Betrieb und Übergabe in regulierten Branchen.
3 Disziplinen
Drei Disziplinen KI-Systemarchitektur · Software-Engineering · Cyber Security
100+ geschult
Teams geschult Fach- und Führungskräfte von Grundlagen bis Expertenlevel.
klar Übergabe
Keine Abhängigkeit Repositories, Runbooks und Modellpfade dokumentiert und übergebbar.

  1. KI-Systemarchitektur

    seit 2020

    Prozesse, Datenflüsse, Integrationen und KI dort, wo sie wirklich hilft. Gebaut für Betrieb, nicht für die Demo.

  2. Software-Engineering

    seit 2017

    Senior-Level Architektur- und Entwicklungstiefe. Code, Tests, Datenflüsse, Runbooks und Übergabe statt Folien.

  3. Cyber Security

    BSI · ISO 27001

    Security by Design. Orientiert an BSI IT-Grundschutz und ISO/IEC 27001. DSGVO-konform, wo personenbezogene Daten verarbeitet werden.

  4. Verantwortung bis in den Betrieb.

    Übergabepunkt · kein Lock-in

    Wenn ein System produktiv geht, braucht es klare Zuständigkeit. Es läuft, oder garten.ai bringt es zum Laufen.

Patrik Garten ist Gründer von garten.ai und KI-Systemarchitekt für den regulierten Mittelstand.

Über Patrik Garten → /patrik-garten

06 / Für wen

Passt das für dich?

Gesundheitswesen

Du trägst Verantwortung in Klinik, MVZ, Forschung oder Life Sciences

Patientendaten, Forschungsdaten und Dokumentation sind sensibel. Gleichzeitig wächst der Druck auf Tempo und Nachvollziehbarkeit. KI-Werkzeuge werden eingesetzt, oft ohne klare Grenze.

Schwerpunkte

  • Datenstrecken und Schnittstellen sauber modellieren
  • Freigaben und Prüfpfade technisch absicherbar machen
  • Betrieb und Übergabe so planen, dass Compliance mitgeht
Dokumentationslast 78%
Wechselwirkung Fach / IT 72%
Erwartung an Tempo 81%

Mittelstand, Gesundheitswesen und Verwaltung. Wenn du deinen Alltag hier wiedererkennst, lohnt sich ein Analysegespräch →

07 / Häufige Fragen

Bevor du entscheidest,
die wichtigsten Antworten.

Position

Verkauft garten.ai immer KI?

Nein. KI ist nur eine Möglichkeit unter mehreren. Wenn Prozess, Integration oder klassische Automatisierung besser passen, setzen wir dort an, wo Entlastung realistisch und prüfbar ist.

Ist garten.ai Beratung oder Umsetzungspartner?

Beides. Wir beraten, wenn Klärung fehlt, und setzen produktiv um, wenn der Ansatz belastbar ist. Übergabe, Monitoring und Betrieb gehören von Anfang an zur Lieferung.

Was bekommen wir am Ende konkret?

Je nach Stufe: Anwendungsfall- und Risiko-Inventur, priorisierte Roadmap, Architekturentscheidung, produktiver Code, Datenflussdokumentation, Entscheidungsprotokolle, Runbooks, Monitoring und ein klarer Betriebspfad.

Betrieb

Übernimmt garten.ai auch den laufenden Betrieb?

Ja, über Managed System Ops als Retainer. garten.ai betreibt gelieferte Systeme weiter oder übernimmt Bestehendes nach technischer Prüfung. Monitoring, Updates, Modellprüfungen, Kostenkontrolle und Hilfe bei Störungen sind Teil davon.

Was passiert, wenn wir die Zusammenarbeit beenden?

Code-Repositories, Cloud-Accounts, Dokumentation, Runbooks und Modellpfade werden sauber übergeben. Kritische technische Abhängigkeiten werden sichtbar gemacht, bevor sie zum Problem werden. Wenn jemand anderes übernimmt, kann er auf der vorhandenen Dokumentation aufsetzen.

Wie geht ihr mit DSGVO und EU AI Act um?

Governance ist kein Zusatzthema, sondern der Ausgangspunkt. Projekte starten mit Risiko-Einordnung, dokumentierten Datenflüssen und nachvollziehbaren Entscheidungen. Technisch und organisatorisch wird das so aufgesetzt, dass DSGVO-konforme Verarbeitung möglich ist und der EU AI Act berücksichtigt wird. Das ersetzt keine Rechtsberatung: Die finale rechtliche Bewertung bleibt bei deiner Rechtsabteilung oder deinen Beauftragten.

Mit welchen Modellen arbeitet garten.ai?

Mit dem Modell, das zum Fall passt. Die Auswahl richtet sich nach Anwendungsfall, Datenresidenz, Risiko und Budget. In regulierten Umgebungen kommen oft lokal gehostete Open-Source-Modelle oder EU-Regionen bei kommerziellen Anbietern zum Einsatz.

Rahmen

Wie schnell kann ein Projekt starten?

Analysegespräch und Diagnose sind meist innerhalb einer Woche möglich. Projekte starten innerhalb von 2–4 Wochen nach deiner Freigabe. Retainer nach Abstimmung. Keine künstliche Verknappung.

Was kostet das?

Das erste Analysegespräch (40 Min) ist kostenlos. Für konkrete Leistungen gilt: Festpreis nach Klärung des Umfangs, bei offenen Umfängen Abrechnung nach Aufwand. Retainer laufen monatlich. Transparente Kalkulation, keine versteckten Posten. Eine belastbare Zahl gibt es nach dem Gespräch, wenn Umfang, Risiko und Betrieb klar sind.

Erster Schritt 40 Min · kostenlos

Kläre zuerst,
was wirklich trägt.

Im Analysegespräch sortieren wir Engpass, Datenflüsse und Risiken. Danach weißt du, was passt, was zuerst dran ist und welcher nächste Schritt realistisch ist.

  1. 1 Anfrage schicken Ausgangslage, Branche, Dringlichkeit. Antwort innerhalb von 24 h.
  2. 2 Analysegespräch Lage, Anwendungsfälle, Risiken, Datenflüsse. Strukturiert, ohne Folien.
  3. 3 Klarer nächster Schritt Du weißt, was Sinn ergibt und ob garten.ai passt.
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Klare Einschätzung. Keine Nachfass-Serie, kein Newsletter.

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