01
FinOps-Optimierung mit KI in Azure.
Ein KI-gestützter Analysepfad über Ihre Azure-Kostendaten: Anomalien, ungenutzte Ressourcen, falsch dimensionierte Workloads — mit konkretem Umsetzungsvorschlag statt Report-PDF.
QUNISday 2026 · Raum A · ohne Anmeldung
Wir entwickeln Cloud & KI-Lösungen, die wirken.
Cloud-Kosten, die sich selbst erklären.
In Raum A zeigen wir drei Demos aus dem laufenden Betrieb: wie KI Ihre Azure-Kosten optimiert, wie Sie KI-Workloads kostenseitig unter Kontrolle halten — und was ein KI-Agent übernimmt, wenn man ihn richtig baut.
Live in echten Azure-Umgebungen. Keine Folien, keine Mock-Daten.
Anlass
QUNISday 2026
Ort
Raum A
Format
3 Live-Demos
Demo sehen? Sprechen Sie eine Kollegin oder einen Kollegen mit dem orangen Band an — oder kommen Sie direkt in Raum A zum TEQWERK-Stand.
QUNIS & TEQWERK
Der Cloud-Partner der QUNIS.
Wir sind heute nicht als Gast da, sondern als Cloud- und Betriebspartner der QUNIS: Wo QUNIS Datenplattformen und AI-Lösungen entwirft, kommt die Plattform darunter von uns — und in gemeinsamen Projekten stehen wir den QUNIS-Teams für Cloud, Security und Betrieb zur Seite.
Das ist kein Zulieferverhältnis, sondern ein durchgehender Bogen: Ein Ansprechpartner von der Architektur bis zum Betrieb, ohne Übergabe an einen Dritten und ohne Reibung an der Schnittstelle.
Fundamentfür Data & AI.
Azure-Architektur, Landing Zones, Netzwerk und Security — die Basis, auf der eine Datenplattform überhaupt produktiv laufen kann. Als Code, nicht als Klick-Historie.
Seite an Seiteim Projekt.
In QUNIS-Projekten übernehmen wir den Cloud- und Betriebsteil. Ein Team, eine Verantwortung — statt zwei Dienstleister, die sich an der Schnittstelle abstimmen müssen.
Nach dem Go-livebleiben wir.
Betrieb, Monitoring, Security und Kostensteuerung laufen weiter, wenn das Projekt abgeschlossen ist. Managed Services statt Projektende.
Unsere Demos
Was wir Ihnen heute live zeigen können.
Drei Demos, ein Bogen: von der Kostenanalyse über die Steuerung von KI-Workloads bis zum Agenten, der beides operativ übernimmt. Sagen Sie, was Sie interessiert — wir starten damit.
02
KI-Kosten optimieren und überwachen.
Token, Modelle, Deployments: Wir machen die Kosten Ihrer KI-Workloads sichtbar — pro Anwendung, pro Team, pro Anfrage — und zeigen die Hebel, die sie senken, ohne Qualität zu opfern.
03
Der KI-Agent, der mitarbeitet.
Ein Agent, der auf Ihre Systeme zugreift, Aufgaben ausführt und jede Antwort belegt — mit Quellenangabe, Eval-Suite und Human-in-the-Loop an den Stellen, die es brauchen.
01+
Intelligente Infrastruktur · FinOps
FinOps-Optimierung mit KI in Azure.
Azure-Kostendaten sind vollständig — aber nicht lesbar. Wir legen einen KI-gestützten Analysepfad darüber, der aus Rohdaten Entscheidungen macht: Was kostet was, warum, und was tun wir dagegen.
- Anomalie-Erkennung auf Cost-Management-Daten — ein Kostensprung fällt am Tag auf, an dem er passiert, nicht in der Monatsabrechnung.
- Rightsizing-Vorschläge aus echten Auslastungsdaten: VMs, Managed Disks, App Service Plans, SQL — mit Begründung, nicht nur mit Zahl.
- Zurechenbarkeit über durchgängiges Tagging: Kosten je Team, Produkt und Umgebung — Grundlage für Budgets, die jemand verantwortet.
- Umsetzung als Code: Der Vorschlag wird zum Terraform-Pull-Request. Nachvollziehbar, reviewbar, zurücknehmbar.
Was möglich ist
Kostentreiber am Tag sichtbar machen, an dem sie entstehen — und aus der Analyse direkt einen Terraform-Pull-Request erzeugen. Für diesen Weg haben wir ein eigenes Tool, das wir gemeinsam mit Ihnen auf Ihre Umgebung ansetzen. Sie entscheiden, was umgesetzt wird.
Wo die Risiken lauern
Rightsizing ohne Lastprofil trifft irgendwann die Produktion. Ohne durchgängiges Tagging bleibt ein Teil der Kosten niemandem zurechenbar — und eine Einsparung, die niemand verantwortet, hält nicht. Wir zeigen auch, welche Vorschläge wir bewusst nicht automatisch umsetzen.
Compute · VM Scale Sets
überdimensioniert
Managed Disks · nicht verbunden
64 Stück
Log Analytics · Retention
Anomalie
Ohne Tag · nicht zurechenbar
27 %
Schematische Darstellung — in der Demo mit echter Umgebung.
02+
AI Infrastructure · Cost Governance
KI-Kosten optimieren und überwachen.
Ein KI-Feature ist schnell gebaut. Teuer wird es erst in Produktion — und dann ohne Vorwarnung. Wir zeigen, wie Sie KI-Kosten messen, bevor sie auffallen.
- Verbrauch pro Anwendung: Token-Metriken je Deployment, Modell und Nutzergruppe — statt einer Summe am Monatsende.
- Modell-Routing: nicht jede Anfrage braucht das größte Modell. Wir zeigen, wo die Grenze liegt — und wie man sie messbar prüft, nicht schätzt.
- Caching & Kontextdisziplin: die zwei Hebel mit dem größten Effekt und dem geringsten Qualitätsrisiko.
- Budgets, Quoten und Alerts mit definierter Eskalation: Wer wird wann informiert, und was passiert automatisch.
Was möglich ist
Token-Kosten pro Anwendung, Modell und Nutzergruppe sehen, bevor sie in der Abrechnung stehen — und sie mit Caching, Kontextdisziplin und Modell-Routing spürbar senken, ohne an der Antwortqualität zu drehen.
Wo die Risiken lauern
Am kleineren Modell zu sparen kostet Qualität, wenn man die Grenze nicht messbar prüft. Ein Alert ohne definierte Eskalation läuft ins Leere. Und wer den Kontext aufräumt, ohne Evals zu haben, merkt die Verschlechterung erst beim Kunden.
Service-Agent (RAG)
Modell L
Dokument-Klassifikation
Modell S
Zusammenfassungen
Cache-Treffer
Ohne Kostenzuordnung
Alert
Schematische Darstellung — in der Demo mit echter Umgebung.
03+
AI-Native Engineering · Agent-Engineering
Der KI-Agent, der mitarbeitet.
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Agent erledigt Aufgaben — und muss dafür Zugriff, Grenzen und Nachweise haben. Wir zeigen einen, der produktiv läuft.
- Werkzeuge statt Freitext: definierte Tools mit klaren Berechtigungen — der Agent kann genau das, was er darf.
- Antworten mit Quellenangabe: Retrieval über Ihre Dokumentation, jede Aussage rückführbar auf ein Dokument.
- Human-in-the-Loop an den Entscheidungspunkten: Was Geld kostet oder Zustand ändert, geht durch eine Freigabe.
- Eval-Suite im Deployment: Wir messen, ob eine Änderung am Prompt die Qualität verbessert — statt sie zu glauben.
Was möglich ist
Ein Agent, der Aufgaben wirklich ausführt statt nur zu antworten: mit definierten Werkzeugen, Berechtigungen und Quellenangaben — und mit einer Freigabe an den Stellen, die Geld kosten oder Zustand ändern.
Wo die Risiken lauern
Ein Agent mit zu weiten Rechten ist ein Betriebsrisiko, kein Feature. Ohne Eval-Suite ist jede Prompt-Änderung ein Blindflug, ohne Kostendeckel skaliert der Verbrauch mit jedem Fehlversuch. Wir zeigen, wo wir bewusst einen Menschen dazwischensetzen.
Warum sind die Kosten der Subscription Prod letzte Woche gestiegen?
Zwei Treiber: ein neues VM Scale Set ohne Autoscale-Limit und erhöhte Log-Analytics-Ingestion. Ich habe einen Rightsizing-Vorschlag als Pull Request vorbereitet. ▪ Quelle: Cost Management, KW 30 · Freigabe erforderlich
Setz den Vorschlag um.
Der Schritt ändert Infrastruktur — ich brauche eine Freigabe. PR liegt bei Ihnen im Review. ▪ Human-in-the-Loop aktiv
Schematische Darstellung — in der Demo mit echter Umgebung.
Unser Portfolio
Und das ist nur ein Ausschnitt.
Die drei Demos zeigen, woran wir gerade arbeiten — sie sind nicht unser ganzes Leistungsbild. Fünf Bereiche, ein Bogen: vom Zielbild über drei Kompetenzfelder bis zum partnerschaftlichen Betrieb. Alles aus einer Hand, ohne Übergaben, an denen Wert verloren geht.
Am Anfang
Strategische Beratung.
Vom Zielbild zur Roadmap — wir denken IT ganzheitlich und begleiten Sie durch jede Phase. IT nicht vom Bestand, sondern vom Zielbild gedacht: Cloud-first, AI-native, strategisch integriert.
AI-Native Engineering.
- AI-native Softwareentwicklung & -architektur
- Agent-Engineering und Multi-Agent-Systeme
- Intelligente Workflows & Systemintegration
- AI-gestützte Entwicklungsworkflows
Intelligente Infrastruktur.
- Plattform-Architektur & Platform Engineering
- Private · Public · Hybrid Cloud
- Infrastructure as Code, AI Infrastructure
- Security & FinOps
KI-gestützter Arbeitsplatz.
- Identity & Access Management
- Endpoint Management, Information Protection
- Microsoft 365 & Collaboration
- Nahtlose AI- & Agenten-Integration
Und danach
Managed Services.
Zuverlässiger Betrieb, Monitoring, Security & Observability sowie die kontinuierliche Optimierung Ihrer Systeme — vom Zielbild bis zum partnerschaftlichen Betrieb.
Anderes Thema?
Sprechen Sie uns trotzdem an. Sie müssen nicht bei FinOps oder KI-Agenten bleiben — wenn bei Ihnen etwas anderes ansteht, ob Cloud-Architektur, ein KI-Vorhaben oder der digitale Arbeitsplatz mit Microsoft 365, kommen Sie damit gern zu uns.
Fragen Sie eine Kollegin oder einen Kollegen mit dem orangen Band oder kommen Sie in Raum A vorbei. Wir sagen Ihnen direkt, ob wir die Frage am Stand beantworten können oder wer bei uns dafür der richtige Ansprechpartner ist.
Nach dem QUNISday
FinOps zum Festpreis.
Wenn Sie nach der Demo weitermachen wollen: Das FinOps-Assessment gibt es zum Festpreis — definierter Umfang, definiertes Ergebnis, kein offenes Ende. Die Höhe richtet sich nach Ihren monatlichen Azure-Ausgaben, denn die bestimmen, wie viel Umgebung wir analysieren. Bei den beiden KI-Themen schneiden wir den Umfang auf Ihren Fall zu und kalkulieren individuell.
QUNISday-Bonus Auf den Festpreis des FinOps-Assessments geben wir Gästen des QUNISday Bonus eintragen — für Anfragen bis Frist eintragen. Sagen Sie am Stand einfach, dass Sie beim QUNISday dabei waren.
Zu Demo 01 · Festpreis
FinOps-Assessment.
Wir setzen unser Analyse-Tool auf Ihre Azure-Umgebung an und gehen die Ergebnisse gemeinsam mit Ihnen durch — von den größten Kostentreibern bis zur Umsetzungsreihenfolge.
- Kostentreiber und Anomalien, priorisiert
- Rightsizing-Vorschläge mit Begründung
- Tagging- und Budget-Konzept
- Umsetzungsplan, den Ihr Team selbst weiterführen kann
- Festpreis
- siehe Staffel
Nach monatlichen Azure-Ausgaben — plus QUNISday-Bonus.
Zu Demo 02
KI-Kostentransparenz.
Wir machen die Kosten Ihrer KI-Workloads sichtbar und richten das Monitoring so ein, dass Sie Ausreißer sehen, bevor sie in der Abrechnung stehen.
- Token- und Modell-Metriken je Anwendung
- Modell-Routing: geprüft, nicht geschätzt
- Caching- und Kontext-Optimierung
- Budgets, Quoten und Alerts mit Eskalationspfad
- Umfang
- individuell
- Preis
- nach Abstimmung
Zu Demo 03
Agent-Prototyp.
Wir bauen einen Agenten für einen Ihrer Anwendungsfälle — mit echten Werkzeugen, Quellenangaben und Freigaben, lauffähig in Ihrer Umgebung.
- Ein Anwendungsfall, vollständig umgesetzt
- Werkzeuge und Berechtigungen definiert
- Eval-Suite als Qualitätsnachweis
- Entscheidungsvorlage: Ausbau oder Abbruch
- Umfang
- individuell
- Preis
- nach Abstimmung
Festpreis-Staffel · FinOps-Assessment
| Staffel | Monatliche Azure-Ausgaben | Festpreis |
|---|---|---|
| S | Band eintragen | Preis eintragen |
| M | Band eintragen | Preis eintragen |
| L | Band eintragen | Preis eintragen |
Alle Preise netto, zzgl. gesetzlicher USt. Der Festpreis des FinOps-Assessments gilt für den beschriebenen Umfang; was darüber hinausgeht, stimmen wir vorher ab. Welche Ausgaben zugrunde gelegt werden, klären wir im Vorgespräch.
Wir entwickeln Cloud & KI-Lösungen, die wirken.
Für Unternehmen, die den nächsten Schritt wagen wollen.
Kontakt
Kommen Sie einfach
in Raum A vorbei.
Keine Anmeldung, keine Verpflichtung — und kein Vorwissen nötig. Sprechen Sie einfach eine Kollegin oder einen Kollegen mit dem orangen Band an, oder kommen Sie in Raum A vorbei. Das gilt auch für Themen jenseits der Demos: Cloud, KI und digitaler Arbeitsplatz — fragen Sie, was Sie beschäftigt. Und wenn Sie nach dem QUNISday in Ruhe weiterreden wollen, melden wir uns bei Ihnen.
Direkter Kontakt
Für danach: Speichern Sie sich die Kontaktdaten direkt aus dieser Seite — dann müssen Sie nichts mitnehmen.