In der Food Tech Branche hängt das Kundenerlebnis ebenso stark von digitalen Plattformen ab wie von der Speisekarte. Restaurants und Lieferdienste konkurrieren heute ebenso stark über ihre Plattformen wie über ihre Speisekarten. Daher sind zuverlässige und benutzerfreundliche Anwendungen ein Muss.

In diesem Artikel berichten wir über unsere Erfahrungen aus der Zusammenarbeit mit unserem Kunden bei der Bewältigung genau dieser Herausforderungen. Die Aufgabe umfasste mehr als nur den Neuaufbau der Plattform. Wir wollten ein System bereitstellen, das mit dem Wachstum des Kunden skalierbar ist, komplexe Datenflüsse verarbeitet und strategische Erkenntnisse liefert.

Plattformarchitektur und Servicedesign

Das Agiliway Team hat eine 17 Microservice Plattform mit einer klaren Architekturstruktur (Domäne, Anwendung, Infrastruktur, App) und Dapr für die Kommunikation zwischen den Diensten neu konzipiert. Durch die Aufteilung der zentralen Geschäftslogik in fokussierte Dienste (Bestellungen, Treueprogramme, Zahlungen, Benachrichtigungen, Lieferung, Callcenter usw.) kann nun jeder Dienst seine eigene Arbeitslast bewältigen, ohne die übrigen zu beeinträchtigen.

Skalierung und Datenumfang

Das System verwaltet nun Daten von über 3 Millionen Nutzern. MongoDB speichert detaillierte Bestellhistorien und PostgreSQL verarbeitet Transaktionsdaten. Zuvor fragmentierte Betriebsdaten wurden in strukturierten Datenflüssen zusammengefasst, wodurch Inkonsistenzen durch Ad-hoc Speicherung vermieden wurden.

Datenbankstrategie und Suche/Indizierung

Es wurde ein polyglotter Persistenzansatz angewendet:

• MongoDB für die Bestellhistorie;
• PostgreSQL für Zahlungen, Lieferungen, Treueprogramme und Verwaltungsdaten;
• Amazon OpenSearch für Protokolle, Audits und Suche.

Wir erstellten außerdem Abdeckungskarten zur Visualisierung der Bestellverteilung und der Leistungskennzahlen auf Bestell- und Shopebene.

Cloud Hosting und Data Warehousing

Um Komplexität und Integrationsaufwand zu reduzieren, wurde die Plattform auf AWS standardisiert. Transaktions- und Betriebsdaten wurden in Amazon Redshift konsolidiert, wodurch Silos aufgelöst und serviceübergreifende Analysen ermöglicht wurden.

Zuverlässige Integrationen und Messaging

Ereignisflüsse zwischen den Diensten wurden mit AWS Lambda, Dapr und Amazon SQS/SNS verwaltet, während WebSockets Echtzeit Kunden Benachrichtigungen zu Zahlungsaktualisierungen, Lieferstatus und Live Events ermöglichen.

Analyse, BI und Personalisierung

Mit Amazon QuickSight können Stakeholder auf den Bestellverlauf und operative Dashboards zugreifen und Geschäftsberichte erstellen. Analytische Ergebnisse ermöglichen zudem Personalisierungsfunktionen wie Geburtstagsangebote, gezielte Rabatte und Kundenpräferenzen. Dies verbessert die Kundenbindung und steigert die Kundenzufriedenheit.

Beobachtbarkeit, Tracing und Sicherheit

Wir haben Jaeger für verteiltes Tracing integriert, um langsame oder fehlgeschlagene Datenbank- und Front End Abfragen zu erkennen und entsprechende Warnmeldungen zu senden. DefectDojo dient zur kontinuierlichen Schwachstellenverfolgung in Front End- und Back End Stacks, um Updates und Behebung Workflows auszulösen und so Stabilität und Sicherheit im gesamten Stack zu gewährleisten.

Aufgabenplanung und -synchronisierung

Mit HangFire wurden wiederkehrende Hintergrundjobs und Synchronisierungsaufgaben automatisiert, was die Abläufe weiter optimierte.

Front End Bereitstellung und Entwickler Workflow

Eine Monorepo Architektur vereinfacht die Entwicklung über Web-, Mobil- und Admin Oberflächen und reduziert den Overhead. Mit Next.js und Incremental Static Regeneration (ISR) werden Inhaltsaktualisierungen schneller und die Front End Performance deutlich verbessert.

Plattformmodernisierung

Alle Dienste wurden in .NET neu geschrieben, wodurch die Kommunikationsprobleme zwischen den Diensten des alten Python / Go Setups gelöst wurden. Geschäftsprozesse, die zuvor auf manuellen Tabellenkalkulationen oder unzusammenhängenden Exporten beruhten, wurden automatisiert und in einem einzigen System vereint.

Fazit

Die aktualisierte Plattform löste nicht nur technische Probleme, sondern veränderte auch die Art und Weise, wie Kunden ihre Daten nutzen und davon profitieren. Automatisierte Prozesse und sichere Integrationen reduzierten zunächst den manuellen Aufwand und die Systembelastung. Schnellere, zuverlässige Dienste und Echtzeit Benachrichtigungen verringerten die Callcenter Auslastung und verbesserten die Nutzerzufriedenheit. Zentralisierte und strukturierte Daten ermöglichen nun fortschrittliche Marketingkampagnen, intelligentere Entscheidungen und ein vereinfachtes Website Management.

Durch die Umwandlung fragmentierter Systeme in eine einheitliche, datengesteuerte Plattform haben wir dem Kunden geholfen, eine solide Grundlage für Wachstum in einem hart umkämpften Markt zu schaffen. Wenn Ihr Unternehmen einen technischen Schub benötigt, kontaktieren Sie unsere Experten, um zu erfahren, wie Sie diesen erreichen können.

Nur wenige Branchen stellen so hohe Anforderungen an Präzision wie das Gesundheitswesen. Eine Fehlkalkulation in einer Abrechnung, ein fehlendes Datenfeld oder eine fehlgeschlagene Integration können schwerwiegende Folgen für Patienten, Leistungserbringer und Kostenträger haben. Deshalb ist Qualitätssicherung (QS) in der Gesundheitssoftware nicht nur die beste Vorgehensweise, sondern eine Notwendigkeit. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat unser Team ein umfassendes QA Automatisierungsframework entwickelt, das UI- und API Tests mit erweiterter Unterstützung für ETL Prozesse und EDI Transaktionen (eng. Electronic Data Interchange) kombiniert.

Dieser Artikel erläutert, wie wir diesen Prozess entwickelt und optimiert haben, welche Tools und Integrationen ihn unterstützen und welchen Mehrwert er unserem Kunden im Gesundheitswesen bietet.

Die Komplexität von Gesundheitsdaten bewältigen

Die Lösung konzentriert sich auf die Validierung großer Mengen sensibler Gesundheitsdaten, die mehrere Transformationen durchlaufen, bevor sie die Endnutzer erreichen. ETL Prozesse extrahieren verschlüsselte Leistungserbringer-, Patienten- und Servicedaten, wenden Geschäftsregeln an und laden sie in verbundene Systeme. Da jede Phase von der vorherigen abhängt, sind Orchestrierung und Zuverlässigkeit entscheidend.

Unsere Testautomatisierung vereinfacht dies, indem sie ETL Ausgaben analysiert, um parametrisierte Daten, z. B. Steuernummern, für automatisierte Szenarien zu erstellen. Um ein breites Spektrum an Fällen abzudecken, nutzt das Framework auch historische Datensätze, um Hierarchien, Zahlungsdifferenzen und Randbedingungen zu prüfen. Vorgenerierte Testdateien werden zur Wiederverwendung gespeichert, was Regressionstests schneller und konsistenter macht.

Entwicklung des Automatisierungs Frameworks

Das Framework wurde mit zwei Hauptzielen entwickelt: umfassende Funktionsabdeckung und nachhaltige Wartbarkeit. Um dies zu erreichen, nutzen wir sorgfältig ausgewählte Tools und Technologien:

• UI Automatisierung: Selenide für webbasierte Tests und Selenide Appium für mobile Workflows.
• API Automatisierung: Rest-Assured für REST Endpunkte und GraphQL Client Dienstprogramme für dynamische Abfragen und Mutationen. Mit GraphQL Java Codegen generieren wir Modelle direkt aus Schemata und reduzieren so den manuellen Programmieraufwand.
• Testorchestrierung: TestNG verwaltet Testsuiten und erzwingt Abhängigkeiten über gestaffelte Tests hinweg, was bei sequenziellen Workflows entscheidend ist.
• Build- und Abhängigkeitsmanagement: Maven sorgt für eine standardisierte, skalierbare Projektstruktur.
• Code Effizienz: Lombok reduziert Boilerplate Code und hält das Framework schlank und lesbar.

Diese technische Grundlage gibt uns die Flexibilität, Benutzerinteraktionen, Back End Transaktionen und Drittanbieterintegrationen innerhalb eines einzigen, einheitlichen Frameworks zu validieren.

Service- und Datenintegrationen

Moderne Gesundheitsplattformen sind selten isolierte Systeme. Sie interagieren mit zahlreichen externen Diensten, die ebenfalls validiert werden müssen. Unser Automatisierungsframework umfasst Integrationen für:

• AWS-JAVA-SDK für direkte Serviceaufrufe in Cloud Umgebungen.
• Twilio und MailGun zur Validierung umfangreicher Messaging Workflows.
• Stripe für automatisierte Zahlungsabwicklungsszenarien.
• PDF Box zur Gewährleistung der Genauigkeit von PDF-basierten Berichten und Abrechnungen.
• In die Testlogik eingebettete MongoDB Abfragen zur Validierung der Datenbankintegrität.

Diese Integrationen ermöglichen es dem QS Prozess, über traditionelle UI- und API Prüfungen hinauszugehen und das gesamte Ökosystem zu validieren, das den Betrieb im Gesundheitswesen unterstützt.

Zusammenarbeit und Rückverfolgbarkeit

QS im Gesundheitswesen erfordert nicht nur technisches Fachwissen, sondern auch eine enge Zusammenarbeit zwischen den Teams. Um dies zu unterstützen, greift das Framework auf etablierte Dokumentations- und Fehlerverfolgungssysteme zurück:

• TestRail erfasst manuelle und automatisierte Testfälle und gewährleistet so Transparenz in verteilten Teams.
• Confluence dient als Repository für komplexe Falldokumentationen und unterstützt die Zusammenarbeit zwischen QS-, Zahlungsverkehrs- und Produktteams.
• Die Atlassian Integration verknüpft Testergebnisse direkt mit gemeldeten Fehlern und gewährleistet so die Rückverfolgbarkeit von der Entdeckung bis zur Lösung.

Dieser strukturierte Ansatz garantiert, dass alle Beteiligten – sowohl technische als auch nicht-technische – den Fortschritt überwachen und effektiv beitragen können.

Mehrwert für den Kunden

Gesundheitssoftware erfordert eine QS Strategie, die mit ihrer Komplexität Schritt halten kann. Durch den Fokus auf Orchestrierung, Integration und Zusammenarbeit haben wir eine Lösung geschaffen, die Qualität liefert und die Entwicklung beschleunigt.

Unser Kunde aus dem Gesundheitswesen wollte die Verwaltung von Patientenakten vereinfachen, die Abrechnung verbessern und ein reibungsloseres Zahlungssystem aufbauen. Das Automatisierungs Framework war der Schlüssel dazu. Wir haben dazu beigetragen, die Anzahl der Zahlungslinks für medizinische Leistungen zu reduzieren und Echtzeit Zahlungsoptionen für Anbieter hinzuzufügen. Die daraus resultierende Plattform unterstützt alle Beteiligten: von Mitgliedern, die eine Versicherung abschließen, über Arbeitgeber, die Leistungen verwalten, bis hin zu Anbietern, die die Pflege leisten.

Die manuelle Erfassung von Geschäftsdaten ist zeitaufwändig und ressourcenintensiv. Um dies zu vermeiden, setzen Unternehmen auf KI-gestütztes Web Scraping, das unstrukturierte Informationen von Websites, sozialen Netzwerken und Datenbanken in strukturierte Geschäftserkenntnisse umwandelt. Agiliway hat eine Plattform entwickelt, die nicht nur die Lead Erkennung und -Analyse automatisiert, sondern auch stark auf KI-gestützte Qualitätssicherung (QS, auf Englisch QA) Automatisierung setzt, um Stabilität und Genauigkeit in jeder Phase zu gewährleisten.

QS-Automatisierung als Kern

Während die Hauptziele der Plattform Web Scraping und Lead Generierung waren, spielte die QS Automatisierung bereits im Entwicklungsprozess eine wichtige Rolle. Von Anfang an integrierte Agiliway KI-gestützte Tests in die Entwicklung, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten, manuelle Kontrollen zu minimieren und eine konsistente Leistung der gesamten Plattform zu gewährleisten.

Einheitliche Entwicklung und Tests

Um Arbeitsabläufe zu optimieren, führte das Team die Windsurf IDE ein. Diese Umgebung ermöglicht sowohl die Programmierung als auch die automatisierte Testgenerierung an einem Ort. Dank eines KI-Assistenten mit Zugriff auf die gesamte Codebasis konnten Testfälle schnell erstellt und konsistent gepflegt werden. Dadurch wurde Redundanz vermieden und die Gesamtzuverlässigkeit verbessert.

Intelligente Testautomatisierung

Playwright wurde aufgrund seines integrierten Browsers für die UI Automatisierung ausgewählt. Es ermöglicht die Replikation realer Benutzerinteraktionen während des Tests. Die Integration mit dem MCP Server von Windsurf ermöglicht die automatische Generierung und Ausführung von Testskripten. Diese Automatisierung reduziert manuelle Regressionstests erheblich und stellt sicher, dass die Benutzeroberfläche in verschiedenen Szenarien wie vorgesehen funktioniert.

Kontextsensitive Testerstellung

Der Testprozess wurde durch kontextsensitive Automatisierung weiter verbessert. Anforderungen werden direkt aus Jira abgerufen, die Dokumentation über den Atlassian MCP Server aus Confluence. Der KI Agent kombiniert diese Eingaben mit Codeanalyse und UI Inspektion, um Testfälle zu generieren, die den tatsächlichen Geschäftsanforderungen entsprechen. Dieser Ansatz minimiert Lücken zwischen Systemanforderungen und Testergebnissen.

Zentralisiertes Fallmanagement

Die Integration mit TestRail garantiert, dass automatisierte und manuelle Testfälle stets synchronisiert sind. Dies schafft eine zentrale Informationsquelle für die Qualitätssicherung und optimiert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams.

Automatisierte Fehlerberichterstattung

Bei Testfehlern generiert das System automatisch detaillierte Jira Tickets. Diese enthalten Screenshots und wichtige Metadaten. Aufgaben werden direkt den zuständigen Teammitgliedern zugewiesen. Diese Automatisierung reduziert die manuelle Nachverfolgung und beschleunigt die Fehlerbehebung.

Vernetzte Toolchain

Windsurf Cascade verknüpft Dokumentation, Testfälle, Code und Aufgaben in einem einheitlichen Workflow. Dieser Ansatz ermöglicht es der Qualitätssicherung, mit der laufenden Entwicklung Schritt zu halten und das Risiko nicht erfüllter Anforderungen oder verpasster Tests zu eliminieren.

Wertschöpfung

Durch die Integration der Qualitätssicherungsautomatisierung in den Mittelpunkt der Entwicklung bietet Agiliway eine zuverlässige und zukunftssichere KI-basierte Plattform. Automatisierte Tests minimieren menschliche Fehler, beschleunigen Release Zyklen und gewährleisten die Einhaltung der Anforderungen in jeder Phase.

Das Ergebnis ist eine Web Scraping Lösung, die nicht nur genaue Geschäftsdaten liefert, sondern dank intelligenter Qualitätssicherungsautomatisierung auch stabil, skalierbar und effizient bleibt.

Wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen von der Einführung KI-basierter Lösungen oder der Automatisierung Ihrer Entwicklungsprozesse profitiert, beraten Sie unsere Experten gerne zu diesem Thema.

Bis 2025 wird sich die KI Integration (eng. AI – Artificial Intelligence) von einem optionalen Wettbewerbsvorteil zu einer wesentlichen Geschäftsanforderung entwickelt haben. Unternehmen aller Branchen, von aufstrebenden Start-ups bis hin zu multinationalen Konzernen, setzen aktiv auf KI Lösungen, um ihr Angebot zu verbessern, Abläufe zu optimieren und ihre Marktrelevanz zu erhalten. Mit der KI Transformation stehen Unternehmen jedoch vor einer grundlegenden strategischen Entscheidung, die ihre gesamte Initiative prägen wird.

Die entscheidende Frage für Führungskräfte ist heute, ob sie KI Fähigkeiten intern durch dedizierte Teams entwickeln oder externe Expertise über spezialisierte Outsourcing Partnerschaften nutzen sollen.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI die ausgelagerte Softwareentwicklung verändert und ob KI Outsourcing der richtige Ansatz für Ihr Unternehmen ist.

Probleme der traditionellen Entwicklung

Innerhalb weniger Jahre hat KI einen bemerkenswerten Wandel von einer theoretischen Entwicklung zu einer Realität vollzogen, die die Arbeitsweise und den Wettbewerb von Unternehmen grundlegend verändert. Unternehmen stehen nun vor einer wichtigen Entscheidung: Sich an die KI Landschaft anzupassen oder den Anschluss zu verlieren. Die Komplexität und die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der Technologie machen die KI Implementierung jedoch zu einer erheblichen Herausforderung.

Im traditionellen Entwicklungsprozess, bei dem ein internes KI Team aus qualifizierten Fachkräften eingestellt werden sollte, ist das Unternehmen mit langen Rekrutierungszyklen, hohen Kosten für Gehälter, Sozialleistungen, Cloud Dienste und Infrastruktur sowie eingeschränkter Skalierbarkeit und Expertise konfrontiert. Diese Faktoren erschweren und verlängern den Entwicklungsprozess und machen ihn komplizierter und zeitaufwändiger.

Wie ausgelagerte KI Teams die Produktentwicklung beschleunigen

Im Gegenteil: Das Outsourcing von KI- und ML (Maschinelles Lernen) Services verzeichnet weiterhin ein stetiges Wachstum. Obwohl die Suche nach Fachkräften mit fundierter Expertise in den Bereichen KI Strategie, Deep Learning und Computer Vision erheblichen Aufwand und Ressourcen erfordert, lohnt sich das Ergebnis. Unternehmen greifen zunehmend auf das Outsourcing der KI Entwicklung zurück, um qualifizierte Fachkräfte ohne die Verzögerungen herkömmlicher Personalbeschaffung zu gewinnen, Projekte schneller umzusetzen, Risiken im Zusammenhang mit technischer Komplexität, organisatorischer Bereitschaft und Modellleistung zu vermeiden und sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren.

7 Wege, wie KI Outsourcing Ihr Unternehmen transformiert

Für Unternehmen, die noch überlegen, ob sie ihre Softwareentwicklung auslagern sollen, finden Sie hier fünf überzeugende Gründe, warum das Outsourcing ihrer KI Initiative strategisch sinnvoll ist.

Optimierung der Entwicklungskosten

Kostenoptimierung ist nach wie vor ein zentrales Kriterium für Unternehmen, die KI-Initiativen initiieren. Externe KI Entwicklungspartner bieten etablierte Teams mit bewährter Expertise. Daher nutzen viele Unternehmen Outsourcing Partnerschaften, um erhebliche Kostensenkungen bei gleichzeitiger Einhaltung hoher Entwicklungsstandards zu erzielen.

Schnelle Markteinführung

Die Einhaltung von Projekt Terminen wird zunehmend schwieriger, wenn man auf begrenzte interne Ressourcen angewiesen ist, insbesondere in der KI Entwicklung, wo die technische Komplexität stetig zunimmt. Anstatt Fähigkeiten von Grund auf neu aufzubauen, können Unternehmen vorhandenes Fachwissen und die vorhandene Infrastruktur nutzen, um schnellere und zuverlässige Projektergebnisse zu erzielen.

Risikominderung

Erfahrene Anbieter helfen, Projektrisiken zu minimieren – von technischen Herausforderungen bis hin zur organisatorischen Vorbereitung. Sie bieten kompetente Beratung zu potenziellen Fallstricken und sorgen durch bewährte Methoden und Qualitätsstandards für eine reibungslose Implementierung. 

Begrenzte interne Ressourcen haben oft Schwierigkeiten, die komplexen Risiken von KI Projekten effektiv zu managen. Externe Entwicklungsspezialisten bieten hingegen umfassende Rahmenwerke und Strategien für das Risikomanagement.

Anbietervielfalt

Ein oft übersehener Vorteil des KI Outsourcings ist der große Markt an qualifizierten Dienstleistern weltweit. Trotz dieses günstigen Marktumfelds ist die Auswahl des richtigen Entwicklungspartners nur ein Teil des Erfolgs. Entscheidender ist, ob Ihr Unternehmen über eine klare Strategie, strukturierte Daten und die richtige Infrastruktur verfügt.

Skalierbarkeit und Flexibilität

KI Outsourcing ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen je nach Projektbedarf einfach und ohne langfristige Fixkosten zu skalieren. Diese Agilität ist besonders wertvoll in der sich schnell entwickelnden KI Landschaft, in der regelmäßig neue Rahmenwerke und Methoden entstehen. Outsourcing Partner können sich schnell an neue Anforderungen anpassen, zwischen verschiedenen KI Modellen wechseln oder mehrere Technologien integrieren, um hybride Lösungen zu entwickeln, die ihre Geschäftsziele optimal unterstützen.

Zugriff auf Fachwissen

Die Zusammenarbeit mit KI Outsourcing Anbietern ermöglicht Ihnen den sofortigen Zugriff auf hochqualifizierte KI Experten mit Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen, NLP und Deep Learning. Outsourcing bietet Ihnen Zugang zu Experten mit fundiertem Fachwissen in spezifischen KI Bereichen, deren interne Einstellung nur schwer zu rechtfertigen wäre. Darüber hinaus bieten Outsourcing Partner in der Regel Expertise in verschiedenen KI Frameworks, Cloud Plattformen und Tools. Diese Flexibilität ermöglicht es Projekten, zwischen verschiedenen Technologien zu wechseln, ohne dass neue interne Mitarbeiter eingestellt oder umfangreiche Schulungen durchgeführt werden müssen.

Konzentration auf Kerngeschäft und strategische Prioritäten

Outsourcing ermöglicht es Ihren internen Teams, sich stärker auf Kernkompetenzen und strategische Innovationen zu konzentrieren, anstatt sich in der Komplexität der KI Entwicklung zu verlieren. Unternehmen können sich auf ihre wichtigsten Wertversprechen konzentrieren und gleichzeitig sicherstellen, dass KI Initiativen die erforderliche spezialisierte Aufmerksamkeit erhalten. Interne Teams können sich auf Geschäftsstrategie, Kundenbeziehungen und Marktexpansion konzentrieren, anstatt sich mit den technischen Komplexitäten der KI Implementierung auseinanderzusetzen.

Schlusswort

Ausgelagerte KI Teams revolutionieren still und leise die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte entwickeln und ausliefern. Dieser strategische Wandel gestaltet die moderne Entwicklung neu. Mit KI Technologien werden Codegenerierung, Fehlererkennung, Tests und Cybersicherheit automatisiert, und die Softwareentwicklung wird planbarer und skalierbarer.

Für Unternehmen, die KI Möglichkeiten optimal nutzen möchten, bietet Outsourcing den schnellsten, effektivsten und sichersten Weg zur KI Einführung.

Nur wenige Branchen stellen so hohe Anforderungen an Präzision wie das Gesundheitswesen. Eine Fehlkalkulation in einer Abrechnung, ein fehlendes Datenfeld oder eine fehlgeschlagene Integration können schwerwiegende Folgen für Patienten, Leistungserbringer und Kostenträger haben. Deshalb ist Qualitätssicherung (QS) in der Gesundheitssoftware nicht nur die beste Vorgehensweise, sondern eine Notwendigkeit. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat unser Team ein umfassendes QA Automatisierungsframework entwickelt, das UI- und API Tests mit erweiterter Unterstützung für ETL Prozesse und EDI Transaktionen (eng. Electronic Data Interchange) kombiniert.

Dieser Artikel erläutert, wie wir diesen Prozess entwickelt und optimiert haben, welche Tools und Integrationen ihn unterstützen und welchen Mehrwert er unserem Kunden im Gesundheitswesen bietet.

Die Komplexität von Gesundheitsdaten bewältigen

Die Lösung konzentriert sich auf die Validierung großer Mengen sensibler Gesundheitsdaten, die mehrere Transformationen durchlaufen, bevor sie die Endnutzer erreichen. ETL Prozesse extrahieren verschlüsselte Leistungserbringer-, Patienten- und Servicedaten, wenden Geschäftsregeln an und laden sie in verbundene Systeme. Da jede Phase von der vorherigen abhängt, sind Orchestrierung und Zuverlässigkeit entscheidend.

Unsere Testautomatisierung vereinfacht dies, indem sie ETL Ausgaben analysiert, um parametrisierte Daten, z. B. Steuernummern, für automatisierte Szenarien zu erstellen. Um ein breites Spektrum an Fällen abzudecken, nutzt das Framework auch historische Datensätze, um Hierarchien, Zahlungsdifferenzen und Randbedingungen zu prüfen. Vorgenerierte Testdateien werden zur Wiederverwendung gespeichert, was Regressionstests schneller und konsistenter macht.

Entwicklung des Automatisierungs Frameworks

Das Framework wurde mit zwei Hauptzielen entwickelt: umfassende Funktionsabdeckung und nachhaltige Wartbarkeit. Um dies zu erreichen, nutzen wir sorgfältig ausgewählte Tools und Technologien:

• UI Automatisierung: Selenide für webbasierte Tests und Selenide Appium für mobile Workflows.
• API Automatisierung: Rest-Assured für REST Endpunkte und GraphQL Client Dienstprogramme für dynamische Abfragen und Mutationen. Mit GraphQL Java Codegen generieren wir Modelle direkt aus Schemata und reduzieren so den manuellen Programmieraufwand.
• Testorchestrierung: TestNG verwaltet Testsuiten und erzwingt Abhängigkeiten über gestaffelte Tests hinweg, was bei sequenziellen Workflows entscheidend ist.
• Build- und Abhängigkeitsmanagement: Maven sorgt für eine standardisierte, skalierbare Projektstruktur.
• Code Effizienz: Lombok reduziert Boilerplate Code und hält das Framework schlank und lesbar.

Diese technische Grundlage gibt uns die Flexibilität, Benutzerinteraktionen, Back End Transaktionen und Drittanbieterintegrationen innerhalb eines einzigen, einheitlichen Frameworks zu validieren.

Service- und Datenintegrationen

Moderne Gesundheitsplattformen sind selten isolierte Systeme. Sie interagieren mit zahlreichen externen Diensten, die ebenfalls validiert werden müssen. Unser Automatisierungsframework umfasst Integrationen für:

• AWS-JAVA-SDK für direkte Serviceaufrufe in Cloud Umgebungen.
• Twilio und MailGun zur Validierung umfangreicher Messaging Workflows.
• Stripe für automatisierte Zahlungsabwicklungsszenarien.
• PDF Box zur Gewährleistung der Genauigkeit von PDF-basierten Berichten und Abrechnungen.
• In die Testlogik eingebettete MongoDB Abfragen zur Validierung der Datenbankintegrität.

Diese Integrationen ermöglichen es dem QS Prozess, über traditionelle UI- und API Prüfungen hinauszugehen und das gesamte Ökosystem zu validieren, das den Betrieb im Gesundheitswesen unterstützt.

Zusammenarbeit und Rückverfolgbarkeit

QS im Gesundheitswesen erfordert nicht nur technisches Fachwissen, sondern auch eine enge Zusammenarbeit zwischen den Teams. Um dies zu unterstützen, greift das Framework auf etablierte Dokumentations- und Fehlerverfolgungssysteme zurück:

• TestRail erfasst manuelle und automatisierte Testfälle und gewährleistet so Transparenz in verteilten Teams.
• Confluence dient als Repository für komplexe Falldokumentationen und unterstützt die Zusammenarbeit zwischen QS-, Zahlungsverkehrs- und Produktteams.
• Die Atlassian Integration verknüpft Testergebnisse direkt mit gemeldeten Fehlern und gewährleistet so die Rückverfolgbarkeit von der Entdeckung bis zur Lösung.

Dieser strukturierte Ansatz garantiert, dass alle Beteiligten – sowohl technische als auch nicht-technische – den Fortschritt überwachen und effektiv beitragen können.

Mehrwert für den Kunden

Gesundheitssoftware erfordert eine QS Strategie, die mit ihrer Komplexität Schritt halten kann. Durch den Fokus auf Orchestrierung, Integration und Zusammenarbeit haben wir eine Lösung geschaffen, die Qualität liefert und die Entwicklung beschleunigt.

Unser Kunde aus dem Gesundheitswesen wollte die Verwaltung von Patientenakten vereinfachen, die Abrechnung verbessern und ein reibungsloseres Zahlungssystem aufbauen. Das Automatisierungs Framework war der Schlüssel dazu. Wir haben dazu beigetragen, die Anzahl der Zahlungslinks für medizinische Leistungen zu reduzieren und Echtzeit Zahlungsoptionen für Anbieter hinzuzufügen. Die daraus resultierende Plattform unterstützt alle Beteiligten: von Mitgliedern, die eine Versicherung abschließen, über Arbeitgeber, die Leistungen verwalten, bis hin zu Anbietern, die die Pflege leisten.

Dies ist nicht die Zukunft der Industrie – es ist die Realität einer Welt, in der Künstliche Intelligenz für moderne Industrien so grundlegend geworden ist wie Elektrizität oder das Internet. Von GitHub Copilot, das die nächste Funktion vorschlägt, bis hin zu automatisierten Test Frameworks, die Fehler vor der Bereitstellung erkennen – Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie IT Experten Software entwickeln, bereitstellen und warten, grundlegend verändert.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI die Technologie revolutioniert und welche Anwendungen sie bietet.

Der Einfluss von KI auf die Technologiebranche

Seit KI in der Technologiewelt aufgetaucht ist, hat sie viele Fortschritte gemacht. Angefangen von der Integration der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) in KI Systeme bis hin zur Computer Vision Technologie und der Entwicklung von Deep Learning Algorithmen. KI automatisiert Routineaufgaben und verbessert die Datenanalyse.
KI Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision verändern Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Cloud Computing und Kundenservice. Trotz des Aufstiegs der KI gibt es einige Bedenken, darunter Datenschutzprobleme, ethische Bedenken und die Verdrängung menschlicher Arbeitskräfte.

Anwendungen von KI in der Technologie

KI in der Softwareentwicklung

Die Softwareentwicklung profitiert bereits von KI Tools. Entwickler werden immer vertrauter mit den neuen KI-gestützten Tools, und die Zahl der Anwendungsfälle wächst stetig. KI wird für verschiedene Aufgaben wie Codegenerierung, Optimierung des Projektmanagements und Testautomatisierung eingesetzt. KI unterstützt Programmierer dabei, Code schneller zu schreiben, Fehler zu reduzieren und datenbasierte Entscheidungen im Entwicklungsprozess zu treffen.

KI im Gesundheitswesen

Die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen reichen von der Krankheitserkennung und prädiktiven Diagnostik bis hin zur virtuellen Pflege und Patientenüberwachung. KI wird das Gesundheitswesen in Zukunft maßgeblich bereichern, beispielsweise bei der Analyse von MRT Daten und der Suche nach Mustern, die für Menschen möglicherweise nicht erkennbar sind, um Ärzte wirklich zu unterstützen. KI Algorithmen werden zur Analyse von MRT-Daten, Röntgenaufnahmen und CT Scans eingesetzt und erkennen so Frakturen, Tumore und Infektionen mit hoher Präzision.

KI im Cloud Computing

Da KI-Technologien fast alle Cloud-basierten Prozesse unterstützen, ist die Unterscheidung zwischen Cloud Computing und KI oft schwierig. KI ist das Herzstück des Cloud-Geschäfts – vom Kostenmanagement und der Optimierung der Ressourcenzuweisung bis hin zur Servicebereitstellung und Cloud Sicherheit.

KI in der Datenanalyse

Datenanalyse ist da keine Ausnahme. Dank der Entwicklung generativer KI Tools wie ChatGPT und maschinellem Lernen können Datenexperten Daten schnell verarbeiten, mit wenigen Klicks ansprechende Visualisierungen erstellen oder die Grundlage für robuste Vorhersagemodelle schaffen.

KI im Finanzwesen

KI im Finanzwesen verändert Bankprozesse rasant und macht sie kostengünstiger und effizienter. KI-Algorithmen können manuelle Aufgaben durch die Analyse großer Datensätze automatisieren und so die Betrugsprävention und -erkennung verbessern. Durch die Nutzung von Finanzdaten können Modelle des maschinellen Lernens Millionen von Transaktionen untersuchen und winzige Muster, die auf Betrug hinweisen könnten, schneller und präziser erkennen als Menschen. Diese Analysen werden von KI im Bankwesen genutzt, um betrügerische Transaktionen sofort zu identifizieren und so Betrugsverluste zu reduzieren.

KI in der Cybersicherheit

Die Cybersicherheit erlebt dank KI einen rasanten Wandel. KI-gestützte Lösungen können dabei helfen, Sicherheitsrisiken zu erkennen, automatisierte Reaktionen zu implementieren und Maßnahmen zur Risikominderung zu entwickeln.

Die Zukunft der KI

Die Bedeutung von KI wird in Zukunft voraussichtlich rasant zunehmen. Angesichts der rasanten Entwicklung von KI Technologien und der Vielzahl ihrer Anwendungsbereiche wird KI auch weiterhin eine wichtige Kompetenz für Menschen, Organisationen und Gesellschaften bleiben.
Die vielversprechendsten Trends in der KI Technologie, wie das Internet der Dinge, generative KI, Quantencomputing, autonome Systeme und Robotik, werden Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, den Verkehr, das Bildungswesen und die Fertigung verändern. Darüber hinaus wird KI in den kommenden Jahren voraussichtlich fast die Hälfte aller Aufgaben automatisieren und damit zu einem allgegenwärtigen und unverzichtbaren Werkzeug weltweit werden.

Schlusswort

Künstliche Intelligenz hat sich zur prägenden technologischen Kraft unserer Zeit entwickelt und verändert Branchen grundlegend – vom Gesundheits- und Finanzwesen bis hin zur Fertigung und Landwirtschaft. Dieser Wandel geht über die einfache Automatisierung hinaus – KI ermöglicht prädiktive Erkenntnisse, personalisierte Erlebnisse und intelligente Entscheidungsfindung in beispiellosem Ausmaß.
Unternehmen, die KI Fähigkeiten strategisch integrieren, positionieren sich für nachhaltiges Wachstum und Innovation. Die Zukunft gehört Unternehmen, die KI nicht als Ersatz für menschliche Intelligenz, sondern als Verstärker menschlichen Potenzials betrachten.

Unternehmen wechseln zunehmend von physischen Servern zur Flexibilität der Cloud. Amazon EC2 ist dabei ein wichtiger Baustein. Cloud Computing hat die moderne IT-Infrastruktur grundlegend verändert. Es ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen durch reduzierte Hardwarebeschaffung und bietet gleichzeitig überlegene Sicherheit und Verfügbarkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Die Einführung der Elastic Compute Cloud durch Amazon Web Services im Jahr 2006 löste eine Cloud Computing Revolution aus, die die gesamte Technologiebranche grundlegend verändern sollte. Diese Einführung passte perfekt zum übergeordneten Ziel von AWS, skalierbare, kostengünstige und anpassbare Cloud Lösungen bereitzustellen, die die IT Infrastruktur vereinfachen und gleichzeitig die Betriebskosten senken. Diese Innovation hat die Art und Weise, wie Unternehmen Anwendungsbereitstellung und -wachstum angehen, grundlegend verändert.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen die wichtigsten Funktionen von EC2, deren Funktionsweise und die Integration von EC2 in andere AWS Dienste vor.

Was ist AWS EC2?

Amazon Web Service EC2 (eng. Amazon Elastic Compute Cloud) ist im Wesentlichen eine Rechenplattform mit über 750 Instanztypen und einer großen Auswahl an Prozessoren, Speicheroptionen, Netzwerkfunktionen, Betriebssystemen und Kaufmodellen, um die individuellen Anforderungen jeder Workload zu erfüllen. Anstatt in physische Serverinfrastruktur zu investieren, bietet EC2 virtuelle Rechenressourcen auf Abruf, die von einfachen Websites bis hin zu Big Data Projekten alles unterstützen. Sie können Ihre Rechenleistung, einschließlich Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und Verarbeitungskapazität, individuell anpassen und nach Projektabschluss reduzieren. Die Plattform kombiniert Sicherheit, Zuverlässigkeit und Leistungsoptimierung mit Kosteneffizienz, um anspruchsvollen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Vorteile von AWS EC2

• SLA Verpflichtung: Sie erhalten Zugriff auf zuverlässige und skalierbare Infrastruktur auf Abruf. Dank der SLA Verpflichtung können Sie die Kapazität innerhalb weniger Minuten skalieren.
• AWS Nitro System: Da Sicherheit mit dem AWS Nitro System in die Grundlage von Amazon EC2 integriert ist, können Sie sich auf sichere Rechenleistung für Ihre Anwendungen verlassen.
• Leistungsoptimierung: Maximieren Sie die Leistung und kontrollieren Sie gleichzeitig die Kosten durch flexible Optionen wie AWS Graviton-basierte Instances, EC2 Spot Instances und AWS Savings Plans.
• Kosteneffizienz: EC2 bietet außergewöhnlichen Mehrwert durch sein flexibles Pay-as-you-go Preismodell mit Optionen wie On-Demand, Reserved und Spot Instances für ein effizientes Kostenmanagement.
• AWS Migrationstools: Migrieren und modernisieren Sie Ihre Anwendungen ganz einfach mit Tools wie AWS Migration Services, AWS Managed Services oder Amazon Lightsail, die Ihren Wechsel in die Cloud vereinfachen und beschleunigen.

Wichtige Anwendungsfälle für EC2

Mit seiner skalierbaren On Demand Infrastruktur und Kapazität passt sich EC2 praktisch allen Rechenanforderungen an. Es eignet sich ideal für verschiedene Anwendungsszenarien:

• Webanwendungshosting
• Entwicklungs- und Testumgebungen
• Big Data Verarbeitung und -Analyse
• Machine Learning Workloads
• Backup und Disaster Recovery
• High Performance Computing
• Hybrid Cloud Architekturen
• Kostenoptimierung für variable Workloads

EC2 im Vergleich zu anderen AWS Services

EC2 im Vergleich zu AWS Lambda: EC2 ist der Rechendienst für Anwendungs-Workloads auf AWS, während Lambda verwaltetes Serverless Computing bietet. EC2 bietet vollständige Kontrolle über Betriebssystem, Netzwerk und Software und ist daher ideal für langlaufende, zustandsbehaftete oder ressourcenintensive Anwendungen. AWS Lambda hingegen skaliert automatisch ereignisgesteuert, ist auf kurze (bis zu 15 Minuten) zustandslose Aufgaben beschränkt und reduziert den Betriebsaufwand durch die Abstraktion des Infrastrukturmanagements.

EC2 im Vergleich zu ECS: ECS ist ein AWS Service zur Orchestrierung von Docker Containern. Damit können Sie Containeranwendungen starten und containerisierte Anwendungen effizienter bereitstellen, verwalten und skalieren.

EC2 vs. Amazon RDS: Amazon RDS (eng. Amazon Relational Database Service) ähnelt Amazon EC2 und ermöglicht Entwicklern die Erstellung und Verwaltung relationaler Datenbanken in der Cloud. Mit Amazon EC2 können Sie zahlreiche virtuelle Server erstellen, während RDS zeitaufwändige Aufgaben wie Konfiguration, Backups und Patches automatisch übernimmt.

EC2 vs. Amazon S3: EC2 bietet Rechenressourcen und Speicher für den Betrieb beliebiger Software oder Datenbanken, während Amazon S3 ein vollständig verwalteter Objektspeicherdienst zum Speichern und Abrufen großer Mengen unstrukturierter Daten ist.

Schlusswort

Amazon EC2 ist eine grundlegende Komponente von AWS und hat den Umgang von Unternehmen mit ihrer Recheninfrastruktur verändert. Ob Sie eine einfache Webanwendung ausführen oder komplexe Machine Learning Workloads unterstützen – EC2 bietet die Tools und die Infrastruktur, die Ihren Anforderungen gerecht werden.

Die nahtlose Integration des Dienstes in das umfassendere AWS Ökosystem, kombiniert mit robusten Sicherheitsfunktionen und automatisierten Skalierungsmöglichkeiten, macht ihn zur idealen Grundlage für moderne Cloud-native Anwendungen.

Interessiert an weiteren Details? Kontaktieren Sie unser Team, wir helfen Ihnen gerne weiter.

Ob Sie Netflix streamen, Ihr Smartphone sichern oder ein Machine-Learning-Modell trainieren – Amazon S3 arbeitet höchstwahrscheinlich im Hintergrund. Doch was macht es so leistungsstark? Amazon S3 ist nicht nur ein weiterer Cloud-Service, sondern die Speichergrundlage des modernen Internets.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie S3 Ihr Datenmanagement von einem ständigen Ärgernis in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt – mit unbegrenzter Skalierbarkeit, absoluter Sicherheit und Kosten, die mit Ihrem Erfolg wachsen.

Was ist AWS S3?

Amazon S3 ist ein Speicherservice, der Objektspeicher mit branchenführender Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Er bietet ein hohes Maß an Langlebigkeit sowie hohe Verfügbarkeit und Leistung. Um Entwicklern netzwerkweites Computing so einfach wie möglich zu machen, wurde S3 speziell mit minimalen Funktionen entwickelt.

Wie funktioniert S3 Speicher?

Amazon S3 ist ein Speicherdienst, der nicht mit anderen Cloud Computing Speichertypen wie Block- und Dateispeicher vergleichbar ist. Es handelt sich um einen Objektspeicherdienst, d. h. jedes Objekt wird als Datei gespeichert und erhält eine ID Nummer, über die Anwendungen auf die Objekte zugreifen. Anstelle von Ordnern werden die Daten in Buckets organisiert. Jeder Bucket verfügt über eigene Richtlinien und Konfigurationen, die Nutzern die Kontrolle über ihre Daten ermöglichen.

Kernfunktionen und Vorteile

Langlebigkeit und Verfügbarkeit

Laut AWS bietet Amazon S3 standardmäßig eine Datenhaltbarkeit von 99,999999999 % (11 Neunen) und eine Verfügbarkeit von 99,99 %. Die Wahrscheinlichkeit, Ihre auf S3 gespeicherten Daten zu verlieren, liegt bei eins zu einer Milliarde.

Skalierbarkeit

S3 kann beliebige Datenmengen – von kleinen Dateien bis hin zu Exabyte – mit unübertroffener Leistung speichern. Beim Hinzufügen und Entfernen von Daten ist S3 vollständig elastisch und wächst und schrumpft automatisch.

Sicherheit und Datenschutz

Unübertroffene Funktionen für Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Zugriffskontrolle gewährleisten den Schutz Ihrer Daten. S3 ist standardmäßig sicher, privat und verschlüsselt und bietet zudem verschiedene Auditing Funktionen zur Überwachung von Zugriffsanfragen auf Ihre S3 Ressourcen.

Niedrigster Preis und höchste Leistung

Mit S3 sparen Sie Geld, indem Sie große Mengen häufig, selten oder selten abgerufener Daten kosteneffizient speichern – mit mehreren Speicherklassen und automatisiertem Datenlebenszyklusmanagement für jeden Workload. AWS S3 gewährleistet Speicherleistung ohne Kompromisse bei Ausfallsicherheit, Flexibilität, Latenz und Durchsatz.

Häufige Anwendungsfälle

• Generative KI

Amazon S3 bietet eine Speicherkapazität von über 350 Billionen Objekten (Exabyte an Daten) für nahezu jeden Anwendungsfall und durchschnittlich über 100 Millionen Anfragen pro Sekunde. Damit ist es ein potenzieller Ausgangspunkt für Ihre Reise in die generative KI.

• Datensicherung und -archivierung

AWS S3 ermöglicht die sichere Speicherung kritischer Daten. Die redundante Architektur und der verteilte Datenspeicher gewährleisten die Sicherheit und Langlebigkeit der Daten. Die Integration von S3 mit verschiedenen Sicherungs- und Archivierung Software Programmen automatisiert die Sicherungs- und Archivierungsprozesse und minimiert so menschliche Fehler.

• Big Data Analytics

Die günstigen Speicherpreise von S3 schaffen die Grundlage für die Erfassung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen ohne Budgetbeschränkungen. Durch die nahtlose Verbindung von AWS S3 mit leistungsstarken Analyse Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark können Unternehmen Rohdaten in unternehmensweite, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.

• Datenseen

Die Speicherung all Ihrer strukturierten und unstrukturierten Daten in jedem Umfang ist über ein zentrales Repository – den Datensee – möglich. Durch den Einsatz von Datenanalyse, KI, maschinellem Lernen (ML) und High Performance Computing (HPC) Anwendungen können Sie den Wert Ihrer Daten voll ausschöpfen.

• Notfallwiederherstellung

AWS S3 bietet regionsübergreifende Replikation, sodass Unternehmensdaten automatisch in mehreren Amazon-Regionen gespeichert und zuverlässig vor regionalen Katastrophen geschützt werden können. Im Notfall können Unternehmen ihre Daten schnell aus den in S3 gespeicherten replizierten Kopien wiederherstellen. Das reduziert Ausfallzeiten und potenzielle Datenverluste.

Welche Speicherklassen gibt es bei Amazon S3?

Amazon S3 bietet verschiedene Speicherklassen:

• S3 Standard. Universeller Speicher, geeignet für häufig abgerufene Daten.
• S3 Standard Infrequent Access (Standard IA). Langzeitarchivierung mit sofortigem Abruf, ideal für Backups oder Disaster Recovery.
• S3 Intelligent Tiering. Automatisches Verschieben von Daten zwischen zwei Zugriffsebenen (häufig und selten) basierend auf sich ändernden Zugriffsmustern zur Kostenoptimierung.
• S3 One Zone Infrequent Access (One Zone IA). Speichert Daten kostengünstig in einer einzigen Availability Zone, geeignet für sekundäre Backups oder leicht wiederherstellbare Daten.
• S3 Glacier Instant Retrieval. Speicher mit sofortigem Zugriff, geeignet für Daten, die schnell abgerufen werden müssen, aber selten abgerufen werden.
• S3 Glacier Flexible Retrieval. Speicher für selten abgerufene Daten, die keinen sofortigen Zugriff erfordern.
• S3 Glacier Deep Archive. Die kostengünstigste Speicherklasse, konzipiert für die langfristige Datenaufbewahrung und digitale Archivierung, mit Abrufzeiten im Bereich von Stunden.

Fazit

Dieser ausführliche Einblick hat gezeigt, dass AWS S3 ein grundlegendes Element vieler Cloud-Architekturen ist. Seine robuste Architektur, die leistungsstarken Funktionen und das skalierbare Design machen es zu einem Eckpfeiler moderner Cloud-Speicher.

Der umfassende Funktionsumfang von S3 macht herkömmliche Kompromisse zwischen Leistung, Sicherheit und Kosten überflüssig. Angesichts der rasant steigenden Datenmengen und der strengeren regulatorischen Anforderungen ist Ihre Infrastruktur dank des robusten Funktionsumfangs von S3 bestens für alle zukünftigen Herausforderungen gerüstet.

Dieses Jahr markiert einen bemerkenswerten Meilenstein: Wir öffnen unsere Türen für Kunden weltweit zum 10-jährigen Jubiläum. Was als Vision begann, hat sich zu einem Jahrzehnt kontinuierlicher Innovation entwickelt und unsere Herangehensweise an Softwareentwicklung, IT Beratung und Outsourcing Services grundlegend verändert. In den letzten zehn Jahren war unser Engagement für Innovation die treibende Kraft hinter jeder unserer Lösungen und jeder unserer Partnerschaften.

Agiliway ist heute an fünf Standorten weltweit tätig: Austin (Texas, USA), Krakau (Polen) sowie Lviv, Czernowitz und Ivano-Frankivsk. Unser Team umfasst über 200 Spezialisten, die mit über 50 langjährigen und wiederkehrenden Kunden aus verschiedenen Branchen in den USA, Großbritannien, Irland, Deutschland, der Schweiz und darüber hinaus zusammenarbeiten.

Wir erweitern unsere Expertise in KI und maschinellem Lernen

Unsere 10-jährige Reise war geprägt von zahlreichen Erfolgen, die unseren Innovationsgeist und unsere ehrgeizigen Ziele unterstreichen. Wir haben unsere KI Kompetenzen deutlich erweitert.

Unser Team beherrscht fortschrittliche Frameworks und maßgeschneiderte KI Architekturen und liefert innovative Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, effizienter und reibungsloser zu arbeiten. Von der Implementierung KI-basierter Lösungen bis hin zur Entwicklung prädiktiver Analysesysteme – unsere KI Expertise schafft echten Mehrwert für unsere Kunden in den Bereichen Computer Vision, KI Analyse, MLOps, Generative KI und mehr.

Wir setzen auf Cybersicherheit und Datenschutz Compliance

Wir haben unsere Zertifizierungen nach ISO 27001:2022 und ISO 9001:2015 aktualisiert und damit erneut unser Engagement für die Einhaltung der neuesten und wichtigsten Branchenstandards unter Beweis gestellt.

Agiliway ist zudem vollständig HIPAA- und DSGVO-konform und unterstreicht damit unser Engagement für den Schutz sensibler Daten in allen Projekten. Unser Sicherheitsteam hat Standards für die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen entwickelt, um sicherzustellen, dass die Daten unserer Kunden vor sich entwickelnden Cyber Bedrohungen geschützt bleiben.

Wir entwickeln unsere Produkte weiter

Unser Engagement für Innovation erstreckt sich über den Kundenservice hinaus auch auf unsere eigene Produktentwicklung – CiviMobile, eine mobile Anwendung für CiviCRM. Als exklusiver CiviCRM Partner in der Ukraine und Polen arbeiten wir erfolgreich an der Weiterentwicklung unseres Produkts.

Wir aktualisieren CiviMobile ständig mit Funktionen wie Kontaktmanagement, prädiktiver Analytik und automatisierter Workflow Optimierung. Die Anwendung wird mittlerweile von über 1.000 Unternehmen in 40 Ländern genutzt und erreicht eine Nutzerzufriedenheit von 95 %.

Unsere Hosting Plattform Civi24Host wurde ebenfalls mit modernsten Technologien wie containerisierten Bereitstellungen und automatisch skalierender Infrastruktur erweitert. Civi24Host bietet eine intelligente und kostengünstige Lösung für Unternehmen, die CiviCRM nutzen möchten, ohne den Aufwand für den Aufbau einer eigenen Infrastruktur oder die Einstellung interner Entwickler.

Wir sind innovativ in der Geschäftsprozessoptimierung.

Seit der Gründung der BPO Abteilung unter der Marke VAfromEurope haben wir uns kontinuierlich zu einem Dienstleister entwickelt, der Unternehmen dabei unterstützt, ihre täglichen Abläufe zu überdenken. Durch die Kombination von Automatisierung, KI-Tools und intelligenter Analytik helfen wir Unternehmen, effizienter und unkomplizierter zu arbeiten.

Zu unseren Kunden zählen Start-ups, die mehrere Rollen jonglieren und zeitintensive Aufgaben auslagern müssen, bis hin zu größeren Unternehmensteams, die langfristige Supporteinheiten für ihre Geschäftsprozesse aufbauen. Unabhängig von Größe und Branche unterstützen wir Sie dort, wo es darauf ankommt.

Das BPO Team übernimmt routinemäßige, aber wichtige Aufgaben wie administrative Unterstützung, Dateneingabe, SEO, SMM, Backoffice Aufgaben usw., damit sich unsere Kunden auf Wachstum, strategische Aufgaben und Innovation konzentrieren können. Wir geben Unternehmen den Freiraum, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Wir unterstützen die Ukraine und ihre Streitkräfte

Wir bleiben unseren Werten treu – bei allem, was wir erreichen. Seit der Gründung setzt sich das Agiliway-Team mit aller Kraft für unser Land und die Armee ein. Dank Spenden des Unternehmens und seiner Mitarbeiter hat der Agiliway Fund über 60 Millionen UAH für die ukrainischen Streitkräfte gesammelt. Diese Mittel ermöglichten es uns, sowohl individuelle Anfragen des Militärs zu erfüllen als auch große und einzigartige Projekte umzusetzen. Dazu gehören Zahnarztbusse mit zahnmedizinischen Einrichtungen, Überwachungssystemen, elektronischen Kampfsystemen, dem Kauf von Autos (und Reparaturen), Rädern, Drohnen, Ladestationen, Starlinks und deren Unterstützung und vielem mehr.

Wir fördern Bildung und investieren in die Zukunft

Unsere Partnerschaft mit Bildungseinrichtungen hat sich zu einem umfassenden Innovationsprogramm entwickelt. Wir haben die Zusammenarbeit mit der Nationalen Universität „Lviv Polytechnic“ vertieft und zwei Studienräume, vier Labore und zwei moderne Hörsäle eingerichtet. Wir glauben, dass hochwertige Bildung und talentierte junge Menschen die Grundlage für eine starke Zukunft der Ukraine sind.

Zusammenfassung

Zehn Jahre Innovation haben Agiliway von einem kleinen Unternehmen zu einem starken Akteur auf dem Technologiemarkt gemacht. Unser Weg war geprägt von kontinuierlichem Lernen, bahnbrechenden Erfolgen und unerschütterlichem Engagement für Spitzenleistungen. Jede Herausforderung wurde zu einer Chance für Innovationen, jedes Projekt zu einer Chance, Grenzen zu überschreiten, und jede Partnerschaft ist die Grundlage für zukünftiges Wachstum.
Wir sind unserem großartigen Team unendlich dankbar, dessen Teamgeist und Engagement alles möglich machen.
Vielen Dank an unsere Kunden, die uns ihre wichtigsten Projekte anvertrauen, für ihre Innovationspartnerschaft.
Vielen Dank an unser Land und die tapferen Verteidiger der Ukraine, dass Sie uns zu neuen Höhen inspiriert haben.
Auf zehn Jahre Innovation und viele weitere Jahrzehnte technologischer Exzellenz!