ARSoftware entwickelt individuelle KI-Software für Unternehmen: KI-Agenten, LLM-Integrationen und interne KI-Werkzeuge – DSGVO-konform konzipiert, mit EU-Hosting-Optionen und nachvollziehbaren Datenflüssen. Entwickelt in Ergolding, Bayern.
ARSoftware entwickelt drei Arten von KI-Systemen – einzeln oder kombiniert, je nachdem, wo der Aufwand entsteht.
Agenten übernehmen Arbeitsschritte, die heute von Hand erledigt werden: Informationen zusammentragen, Dokumente auswerten, Ergebnisse in Ihre Systeme zurückschreiben. Wir legen fest, welche Entscheidungen ein Agent selbst trifft und welche eine Freigabe brauchen. Jeder Schritt wird protokolliert, damit nachvollziehbar bleibt, was passiert ist.
Wir binden Sprachmodelle dort ein, wo sie einen konkreten Nutzen haben: in bestehende Anwendungen, interne Portale oder Schnittstellen. Dazu gehören Kontextaufbau, die Anbindung Ihrer eigenen Datenquellen und Tests, die prüfen, ob die Ausgaben brauchbar bleiben. Den Modellzugriff kapseln wir, damit ein Anbieterwechsel keine Neuentwicklung bedeutet.
Werkzeuge für Ihr Team: Recherche in eigenen Dokumenten, Entwürfe für wiederkehrende Texte, Auswertungen, die sonst in Tabellen entstehen. Wir beginnen mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, den ein Team täglich nutzt, statt mit einer Plattform für alles. Was sich bewährt, bauen wir aus.
Datenschutz entscheidet bei KI-Projekten früh darüber, was technisch überhaupt in Frage kommt. Deshalb klären wir diese Punkte im Konzept, nicht in der Abnahme.
Wir klären je Anwendungsfall, welche Daten ein Modell tatsächlich sehen muss. Personenbezogene Felder werden entfernt, pseudonymisiert oder gar nicht erst übertragen.
Modelle lassen sich in EU-Rechenzentren betreiben, offene Modelle auch in Ihrer eigenen Infrastruktur. Welche Variante trägt, hängt von der Datenklassifizierung und den Anforderungen an die Ausgabequalität ab.
Auftragsverarbeitungsvertrag, Unterauftragsverarbeiter und technisch-organisatorische Maßnahmen stimmen wir vor Projektstart ab – einschließlich der Frage, welche Anbieter überhaupt in der Verarbeitungskette stehen.
Sie erhalten eine Dokumentation darüber, welche Daten an welches Modell gehen, wo sie verarbeitet und wie lange sie gespeichert werden. Das erleichtert die Pflege Ihres Verarbeitungsverzeichnisses.
Verantwortlich im Sinne der DSGVO bleiben Sie. Wir liefern die technische Umsetzung und die Dokumentation dazu – eine Rechtsberatung ersetzt das nicht.
Nicht jede Anwendung braucht eine Eigenentwicklung. Wo ein Standardwerkzeug reicht, sagen wir das auch. Wie sich ChatGPT im Unternehmen DSGVO-konform einsetzen lässt, haben wir auf einer eigenen Seite zusammengefasst.
PrimeBoost ist eine Amazon-Marketing-Agentur aus München. Zwischen Oktober 2025 und Mai 2026 haben wir dort das System gebaut, mit dem das Team heute seine Seller-Accounts auswertet und seine Kundenberichte erstellt.
Vorher lagen die Zahlen in Tabellen. Für jeden Bericht zog ein Account Manager die Daten von Hand aus Seller Central, kopierte sie zusammen und prüfte am Ende, ob die Summen stimmen. Bei mehr als 20 betreuten Seller-Accounts gingen dafür rund 15 Stunden pro Woche drauf.
Wir haben die drei Quellen zusammengeführt, aus denen PrimeBoost seine Zahlen zieht: die Amazon SP-API, Seller Central und das eigene CRM. Die Daten landen in einer PostgreSQL-Datenbank und von dort im Dashboard. Die Anbindung läuft in Node.js, die Auswertungen in Python.
Ein Sprachmodell braucht es an genau einer Stelle, nämlich bei der Abfrage. Account Manager tippen ihre Frage in normaler Sprache ein, statt sich durch Filtermenüs zu klicken. „Welche Kampagnen hatten im Juni einen höheren ACoS als im Mai?“ genügt als Eingabe. Das Modell übersetzt die Frage in eine Datenbankabfrage, das Ergebnis kommt als Tabelle oder Diagramm zurück.
Seit Mai 2026 läuft das System im Tagesgeschäft. Über 100 Berichte im Monat entstehen darin, für mehr als 20 Seller-Accounts. Die 15 Stunden Handarbeit pro Woche sind weg.
PrimeBoost sitzt in München. Mehr über unsere Arbeit für Unternehmen in München und ganz Bayern lesen Sie auf der Seite Softwareentwicklung in Bayern.
Das Reporting-System für PrimeBoost war eine Eigenentwicklung, zugeschnitten auf drei bestimmte Datenquellen. Wer eine ähnliche Abfrage über die eigenen CRM-Daten sucht, aber kein individuelles System will, findet das als lizenziertes Produkt in unserer lokalen KI-Suite.
primeboost.digital besuchen (öffnet in einem neuen Tab)Jedes KI-Projekt bei ARSoftware läuft in vier Schritten ab: Analyse, Konzept, Entwicklung, Betrieb. Nach jedem Schritt können Sie entscheiden, ob es weitergeht.
Wir sehen uns den Prozess an, der besser werden soll: Wer arbeitet daran, welche Daten liegen vor, wo entsteht der Aufwand. Am Ende steht eine Einschätzung, ob KI hier trägt – auch wenn die Antwort nein lautet.
Architektur, Datenflüsse, Modellauswahl und Hosting-Variante stehen fest und sind dokumentiert, bevor die erste Zeile Code entsteht. Sie wissen vorab, welche Daten wohin fließen und woran wir das Ergebnis messen.
Wir entwickeln in kurzen Abstimmungsschleifen und zeigen früh lauffähige Zwischenstände. Getestet wird nicht nur die Funktion, sondern auch, ob die Modellausgaben für den Anwendungsfall taugen.
Sie erhalten Code, Dokumentation und Zugänge. Auf Wunsch übernehmen wir Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung – etwa dann, wenn neue Modellversionen erscheinen.
Wir klären die Datenschutzfragen im Konzept, bevor Code entsteht: welche Daten das Modell benötigt, welche Felder entfernt oder pseudonymisiert werden, wo die Verarbeitung stattfindet und wie lange die Daten gespeichert bleiben. Dazu kommen EU-Hosting-Optionen, ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit technisch-organisatorischen Maßnahmen und eine Dokumentation der Daten- und Modellflüsse. Verantwortlich im Sinne der DSGVO bleiben Sie – wir liefern die technische Umsetzung und die Nachweise dazu, keine Rechtsberatung.
Ja. KI-Modelle lassen sich vollständig in der EU betreiben – entweder bei Anbietern mit EU-Rechenzentren oder als offene Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur. Der Unterschied liegt in der Ausgabequalität und im Betriebsaufwand: große kommerzielle Modelle sind derzeit oft leistungsfähiger, offene Modelle geben Ihnen die volle Kontrolle über die Verarbeitung. Welche Variante für Ihren Anwendungsfall ausreicht, prüfen wir im Konzept und halten das Ergebnis vor der Entwicklung fest.
Wir bauen auf großen Sprachmodellen (LLMs) auf – entweder über kommerzielle Modell-APIs oder über offene Modelle mit frei verfügbaren Gewichten, die sich in der EU hosten lassen. Die Anwendungen selbst entstehen im TypeScript- und Node-Ökosystem, für Apple-Plattformen mit Swift. Die Modellauswahl treffen wir pro Projekt und kapseln den Zugriff so, dass ein Wechsel später möglich bleibt.
Ein KI-Softwareprojekt bei ARSoftware läuft in vier Schritten ab: Analyse, Konzept, Entwicklung, Betrieb. In der Analyse prüfen wir, ob KI für den Prozess das richtige Mittel ist; im Konzept stehen Architektur, Datenflüsse, Modellauswahl und Datenschutz fest, bevor entwickelt wird. Danach entwickeln wir in kurzen Abstimmungsschleifen und übergeben Code und Dokumentation – auf Wunsch mit Begleitung im Betrieb. Nach jedem Schritt können Sie entscheiden, ob es weitergeht.
Das ist bei einem Unternehmen unserer Größe eine berechtigte Frage, und wir gehen ihr nicht aus dem Weg. Eine Zusage gilt in jedem Projekt: Sie erhalten den vollständigen Quellcode, die Dokumentation und die Zugänge, sodass ein anderes Team die Arbeit übernehmen kann, ohne bei null anzufangen. Wir entwickeln dafür mit verbreiteten Technologien und kapseln den Modellzugriff, sodass nichts an ARSoftware als Anbieter gebunden bleibt. Alles Weitere – Verfügbarkeiten, Reaktionszeiten im Betrieb und Regelungen für den Fall einer längeren Verhinderung – hängt davon ab, wie kritisch das System für Sie ist, und wird deshalb projektspezifisch vertraglich vereinbart. Wir bringen dieses Thema von uns aus zur Sprache, bevor der Betrieb beginnt.
Die Kosten hängen vom Umfang ab, deshalb nennen wir keine Pauschalpreise. Die wichtigsten Kostentreiber sind der Zuschnitt des Anwendungsfalls, Anzahl und Beschaffenheit der Systeme, die angebunden werden, die Anforderungen an Datenschutz und Hosting sowie der laufende Betrieb einschließlich der Modellkosten. Nach der Analyse erhalten Sie eine Aufwandsschätzung für einen klar abgegrenzten ersten Schritt, bevor Sie sich auf ein größeres Vorhaben festlegen.
Beschreiben Sie kurz, woran Sie arbeiten. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob sich das mit KI lösen lässt, und was der sinnvollste erste Schritt wäre.
Oder direkt per E-Mail: contact@arsoftware.tech
