Data-getriebene Transformation sollte sich wie Fortschritt anfühlen, doch oft bleiben Petabytes an Rohdaten ungenutzt, Konzeptnachweise geraten ins Stocken und isolierte Teams debattieren über die Strategie, während die Konkurrenz vorprescht. Artefact stoppt diese Stagnation, indem es die Intuition der “Kunst” mit der Strenge der “Fakten” verbindet.”
Artefact rationalisiert die KI-Skalierung durch die Verbindung von technischer Exzellenz und geschäftlicher Ausrichtung.
Es tra
nformiert kostspielige Pilotprojekte in messbare Unternehmensfunktionen. Als ein Premier Google Cloud Partner und 2025 AI Partner of the Year für EMEA, Es beseitigt die Barrieren zwischen der geschäftlichen Vision und der technischen Realität, baut sichere data foundations auf, setzt maßgeschneiderte KI ein und schult die Mitarbeiter, damit isolierte Gewinne im gesamten Unternehmen skalieren und messbare Auswirkungen auf die Agenda zurückkehren.
Die Vorstände kreisen immer wieder um die gleichen drei Ziele:
- Verwandeln Sie neue KI-Durchbrüche in klare Gewinne,
- Machen Sie data zur zweiten Natur für jeden,
- Und bauen Sie ein cloud-Backbone auf, das stark genug ist, um mit dem Unternehmen zu wachsen.
Artefact packt jeweils an.
Es bringt Kunden von isolierten Proofs of Concept zu Flotten von Gemini, Imagen-3 und Veo-2 Agenten, die Inhalte erstellen, Kunden antworten und die Beschaffung automatisieren. In der School of Data, den AI Days und den GenAI-Hackathons werden Tausende geschult, während BigQuery, Vertex AI und Looker die Grundlage jeder Architektur bilden.
Interessenten kommen oft mit einem funktionierenden Pilotprojekt, das in einer Abteilung stecken bleibt, oder mit data, das in Silos zwischen IT und Unternehmen gefangen ist. Artefact beginnt mit einer Reifegradbewertung, baut dann ein einheitliches Google Cloud-Backbone auf und wendet eine wiederholbare Bereitstellungs-Engine an, die sichere Plattformen, Domänenspezialisten, Produktverantwortliche und erfahrene Ingenieure miteinander verbindet. So werden frühe Erfolge in wiederholbare Fähigkeiten für Vertrieb, Lieferkette und Finanzen umgewandelt.
Durch regelmäßige Workshops, persönliches Coaching und Schulterschluss stellt es die Menschen in den Mittelpunkt jeder Einführung und konzentriert sich mehr auf die Arbeitsweise der Teams. Artefact zielt darauf ab, den Teams zu ermöglichen, Autonomie zu erlangen und die volle Verantwortung zu übernehmen.
Die Mission von Artefact ist einfach: die Einführung von data und KI zu beschleunigen, um positive Auswirkungen zu erzielen. Effizienz und Vorteile sind wichtig, aber auch die menschliche Erfahrung. Wenn Sie sich wiederholende Aufgaben durch intelligente Assistenten ersetzen, haben Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für Urteilsvermögen und Kreativität. Kunden genießen personalisierte Reisen und sichere Chatbots, die Probleme sofort lösen, während die Gesellschaft davon profitiert, wenn Algorithmen zur Nachfragevorhersage die Lebensmittelverschwendung im Einzelhandel reduzieren. Kleine, funktionsübergreifende Teams beziehen Geschäftsanwender vom ersten Tag an in jedes Projekt ein und stellen sicher, dass jeder Sprint ein echtes Problem löst.
Die beiden Kernangebote des Unternehmens halten die Arbeit auf dem Boden.
Die Data- und KI-Strategie zeigt einen praktischen, hochwertigen Fahrplan und ein ROI-Governance-Modell auf, während die Agentic AI Factory diesen Plan mit einer robusten Plattform, Fachspezialisten und erstklassigen Ingenieuren zum Leben erweckt. Das Ergebnis sind Produktionswerkzeuge für die Automatisierung von Ausschreibungen, die Generierung dynamischer Inhalte und die Optimierung der Lieferkette, die durch kontinuierliche Weiterbildungsmaßnahmen unterstützt werden, damit die Kundenteams die Lösungen auch lange nach der Einführung nutzen und erweitern können.
Wir verschmelzen menschliche Kreativität mit data-Fakten und skalieren generative KI in der Google Cloud. jeder Mitarbeiter setzt seine Erkenntnisse in die Tat um und jeder Pilot wird unternehmensweit, messbarer, nachhaltiger Wert. - Ghadi Hobeika, CEO, Nordamerika
Die Ergebnisse vor Ort bestätigen diesen Ansatz.
Die Bäckereien von Carrefour verlassen sich jetzt auf ein Google Cloud-Vorhersagemodell, um die tägliche Produktion zu bestimmen, wodurch die Verschwendung reduziert und der Gewinn erhöht wird. Führender U.S. CPG-Einzelhändler das für seine Produktinnovationen bekannt ist, nutzt stets aktuelle “synthetische Personas”, die verstreute Kunden data in klare Erkenntnisse umwandeln, Kampagnen beschleunigen und den Ertrag steigern. Weltweit führend in der Luxusmode senkt sowohl die Kosten als auch die Bearbeitungszeit, indem es markenfertige Bilder und Videos in der Google Cloud generiert, anstatt herkömmliche Fotoshootings zu veranstalten.
Artefact verbindet praktische Technik mit klarsichtiger Beratung. Branchenorientierte Teams in den Bereichen Luxus, Einzelhandel, Konsumgüter und Finanzen entwickeln Tools, die sich direkt in die täglichen Arbeitsabläufe einfügen, während Bootcamps und Workshops die Ideen im gesamten Unternehmen vorantreiben.
Dieser Geist zeigt sich in den Adopt AI Gipfel: Europas größte KI-Veranstaltung, die am 25-26 November im Grand Palais in Paris. Begrüßung über 20.000 Besucher, 250 Aussteller und 500 Redner, Die Veranstaltung, an der führende Vertreter von Airbus, Carrefour, Aramco, Siemens und Bayer teilnahmen, war eine wichtige Fortsetzung der Veranstaltung "Business First". Der KI-Aktionsgipfel von Präsident Emmanuel Macron. Präsident Macron selbst beendete den ersten Tag mit einer Grundsatzrede.
Artefact wurde 2015 nach einer Fusion mit dem Digital-Marketing-Pionier NetBooster gegründet und hat schon immer zwei Welten miteinander verbunden: rigorose Beratung und kreatives Markendenken. Diese Mischung prägt auch heute noch die Kultur des Unternehmens. Das Unternehmen arbeitet mit der Gut in Tech akademischer Lehrstuhl um die Lücke zwischen Forschung und Praxis zu schließen, und wurde kürzlich mit dem Verantwortungsvolles und vertrauenswürdiges KI-Label von Labelia Labs, was ein unabhängiger Beweis dafür ist, dass seine Modelle unter Berücksichtigung von Fairness, Transparenz und Datenschutz entwickelt und verwaltet werden. Vielfalt und Inklusion stehen neben der data-Qualität auf jeder Projekt-Checkliste, denn vorurteilsfreie Algorithmen beginnen mit vorurteilsbewussten Teams.
Um diese Werte zu erreichen, bedarf es nicht nur kluger Köpfe, sondern auch einer wiederholbaren Technik. Artefact wendet bei jedem Build eine strenge MLOps-Disziplin an, so dass Modelle reibungslos aktualisiert werden, data-Abweichungen frühzeitig erkannt werden und der Proof-of-Concept-Code ohne Neuschreibung in die Produktion übergeht. Dieser Ansatz hält Projekte am Leben, lange nachdem der Pilotfilm verblasst ist, ganz gleich, ob das Ziel die vorausschauende Wartung für eine Fluggesellschaft oder hyper-personalisierte Werbung für einen Lebensmittelhändler ist.
Auch an der Akquisitionsfront bleibt das Wachstum konstant.
Durch den kürzlichen Kauf des in Berlin ansässigen Unternehmens Explorate AI wurde die Expertise in der DACH-Region vertieft, und auf Veranstaltungen wie VivaTech können Kunden das ganze Jahr über neue Prototypen in Augenschein nehmen, von Dashboards zur Betrugserkennung bis hin zu kohlenstoffarmen Logistikoptimierern. Mit jedem Schritt wird das Toolkit erweitert, ohne dass die Wurzeln des Unternehmens “Kunst trifft auf Fakten” verloren gehen.
Die Artefact School of Data hat bereits über 4.000 Fachleute weitergebildet und weist eine Beschäftigungsquote von 86% für Absolventen auf, während die firmeninterne Akademie jedes Jahr mehr als 1.500 Kurse und Veranstaltungen zum Wissensaustausch anbietet. Die Berater durchlaufen Bootcamps zu den Themen cloud Engineering, KI-Ethik und Agile Delivery und sorgen dafür, dass frisches Denken direkt in die Kundenarbeit einfließt.
Die Wirkung geht über kommerzielle Projekte hinaus. Durch “Artefact 4 Gut,” Freiwillige verbinden data-Wissenschaft mit humanitären Zielen, wie zum Beispiel der Hilfe für die Carnot CALYM Institut neue Erkenntnisse in der Lymphomforschung aufdecken und zeigen, dass dieselben Algorithmen, die Prognosen im Einzelhandel oder die Medienplanung steuern, auch medizinische Durchbrüche beschleunigen können. Diese zusätzlichen Dimensionen, wie z.B. grenzenlose Lieferung, ständiges Lernen und zielgerichtete Technologie für den guten Zweck, runden das Bild eines Unternehmens ab, das den täglichen Pragmatismus mit einer langfristigen Vision verbindet, wie data der Wirtschaft und der Gesellschaft gleichermaßen dienen soll.
Cinven’Die jüngste Investition gibt Artefact die Kraft, seine Größe bis 2030 zu verdreifachen, 20 strategische Übernahmen zu tätigen und mehr Ressourcen in Talente und Forschung zu investieren. Das Ergebnis ist eine tiefgreifendere Technologie, eine breitere globale Präsenz und ein noch stärkerer Anspruch als führendes unabhängiges data- und KI-Beratungsunternehmen und ein Google-Partner, den man im Auge behalten sollte.
Kunden sehen diese Dynamik in Lösungen, die schnell von neuen Erkenntnissen zu unternehmensweiten, dauerhaften Gewinnen führen.
Standards für die Interoperabilität und Überwachung von Agenten
Protokolle wie Agent to Agent (A2A) oder MCP befinden sich noch in der Anfangsphase, und der Markt ist noch nicht ausgereift. Der Experte stellt fest, dass ein CAC40-Anbieter, der verschiedene Modelle verwendet (Mistral, OpenAI, Google, Azure), derzeit nicht alle seine Systeme überwachen kann. Seiner Meinung nach wird von den Anbietern dringend erwartet, dass sie dieses Problem lösen Interoperabilität und groß angelegte Verwaltung. Sie müssen in der Lage sein, Lösungen anzubieten, die “den Aufbau von Agenten auf zuverlässige und robuste Weise skalieren” und den “zuverlässige Steuerung” dieser Mittel.
In Ermangelung einheitlicher Protokolle und Überwachungsplattformen sind Unternehmen derzeit gezwungen, entweder eine “große Wette” einzugehen (alles auf ein einziges Modell zu setzen) oder “Schnittstellen” zu verwalten, was ihre Fähigkeit zur Skalierung stark einschränkt. Die größte technologische Herausforderung liegt im Fehlen von Standards und ausgereiften Verwaltungslösungen für die Interoperabilität und Überwachung von Agenten verschiedener Anbieter.
Die Landschaft wird sich in den nächsten 12 bis 24 Monaten schnell verändern: Das Aufkommen von Low-Code-Plattformen für Geschäftskunden, die Standardisierung von Transaktionskonnektoren, die Verstärkung der Beobachtungsmöglichkeiten und das Auftreten von spezialisierten Agenten, die direkt in diein die täglichen Arbeitsmittel integriert werden.
Die Frage wird nicht mehr lauten: “Ist es machbar?”, sondern: “Welche Abfolge von Prozessen sollte umgestaltet werden und wie können wir sie effektiv überwachen?”.
Lesen Sie den vollständigen Artikel auf der Website von CIO Coverage
