KI-Agenten in wenigen Minuten einrichten – ganz ohne Entwickler

Als Technologiepartner für Design und Software Engineering seit 2020 verantworten wir die Weiterentwicklung einer US-amerikanischen Cyber-Risiko-Plattform — vom Prototyp bis zu einem ausgereiften SaaS-Produkt, das von Fortune-500-Organisationen genutzt wird.

Im Jahr 2025 haben wir die Laufzeitumgebung (runtime) neu aufgebaut und auf KI-Agenten auf Basis der Claude-Modelle von Anthropic gestellt. Heute dient die Plattform als Orchestrierungsschicht für den gesamten Cybersecurity-Stack des Kunden.

Vom Prototyp zur Enterprise-SaaS-Plattform

Der Kunde — ein 2015 gegründetes Cybersecurity-Unternehmen — kam mit einem Prototyp einer Entscheidungs-Engine für das Führungsteam (C-level), vollständiger technischer Dokumentation und den ersten zahlenden Enterprise-Kunden auf uns zu. Die Software lief jedoch ausschließlich im Offline-(on-premise)-Modell. Unser Ziel war es, daraus eine skalierbare SaaS-Anwendung zu machen, ohne das Markttempo des Kunden zu verlangsamen.

Product-Discovery-Workshops halfen, zentrale Features herauszuarbeiten und zu priorisieren. Wir entwarfen und implementierten ein modernes Frontend, das komplexe mathematische Risikomodelle in klare, sofort umsetzbare geschäftliche Empfehlungen (actionable insights) übersetzt — ausgerichtet an NIST- und CIS-Standards. Angesichts der strengen Anforderungen an die Vertraulichkeit von Telemetriedaten konfigurierten wir einen isolierten GCP-Cluster an einem vom Kunden vorgegebenen Standort.

Nach einem erfolgreichen MVP-Launch erweiterten wir die Zielgruppe um Private-Equity-Fonds. Bereits 3,5 Monate nach dem Launch hat sich die Enterprise-Kundenbasis mehr als verdreifacht (von 8 auf 26 Organisationen) und umfasst nun Branchenführer und Fortune-500-Konzerne. Der Umsatz wuchs um 150 % YoY, die B2B-Kundenbasis stieg um 400 %, und der NPS lag konstant über den strategischen Zielwerten.

Die Herausforderung 2025

Trotz starker Marktposition stieß das Produkt auf Hürden:

• Hohe Einstiegshürde: Berichte erforderten eine fortgeschrittene fachliche Interpretation.
• Niedrige tägliche Retention: Die meisten Nutzer meldeten sich nur einmal pro Quartal im System an.
• Zeitaufwändiges Onboarding: Das Onboarding eines neuen Nutzers dauerte 45 Minuten und erforderte die Unterstützung eines Beraters.

Der Kunde entschied sich zur Einführung agentischer künstlicher Intelligenz (Agentic AI). Aufgrund der strengen Sicherheitsanforderungen von Enterprise-Kunden genügte ein einfaches Chatfenster nicht den Erwartungen. Das neue KI-Modul musste:

• Im Produktivbetrieb zuverlässig innerhalb einer sicheren multi-tenant-Architektur arbeiten.
• Telemetrie- und Event-Datenströme in Echtzeit verarbeiten.
• Keinen Einfluss auf den Umfang der bestehenden Zertifizierungen und Compliance-Audits haben.

Architektur: Orchestrierung und Security by Design

Wir gestalteten die Runtime-Umgebung rund um drei zentrale Säulen von Enterprise-AI-Deployments: den Schlussfolgerungsmechanismus des Agenten, Isolation am Sicherheitsperimeter und die direkte Integration in den Technologie-Stack des Kunden.
 

Lösung: Übergreifende Orchestrierungsschicht

Die Kerninfrastruktur, das Datenmodell und die Codebasis der Plattform blieben intakt – die KI-Schicht wurde als modulares Orchestrierungs-Overlay bereitgestellt. Dadurch wandelte sich das Produkt von einem statischen Analyse-Tool zu einer Plattform zur Orchestrierung von Security Operations (SecOps).

Die Erweiterung der Plattformfunktionen wurde von traditionellen Release-Zyklen entkoppelt: Das Managementteam kann neue Prompts, Connectors und spezialisierte Agents direkt über die GUI in der Produktionsumgebung ausrollen.