IHR CO-PILOT FÜR DAS NÄCHSTE JAHRZEHNT DER IT

Wir vereinfachen komplexe IT.

Was soll eure IT können?

Oder Leistungen durchsuchen

Drei Ebenen, ein Ziel

Was wir für AI-first Organisationen bauen

Vom sicheren Fundament bis zur Adoption im Team.

Secure Platform

Container8 schafft das technische Fundament für AI-gestützte Entwicklung: sichere Pipelines, Self-Service, Governance und messbare Betriebsqualität.

Container8 entdecken →

Build & Integrate

Wir bringen Agenten und Automationen dorthin, wo Arbeit bereits stattfindet: in Jira, Confluence, Slack, M365 und individuellen Integrationen.

AI-Lösungen ansehen →

Enable & Scale

Workshops und strategische Begleitung helfen Teams, AI sicher zu nutzen und Führungskräften, Rollen, Qualität und Governance neu zu denken.

Mit XALT sprechen →

So wird aus Potenzial Wirkung

Von der ersten Frage bis zum laufenden System

Wir arbeiten mit eurem Team an dem, was als Nächstes wirklich zählt.

1
Orientieren

Kontext klären

Wir ordnen Ziele, Risiken und vorhandene Systeme und wählen den Use Case mit dem besten Hebel.

2
Umsetzen

Lösung bauen

Wir entwickeln Plattformen, Agenten und Integrationen direkt in eurem Arbeitskontext und testen sie früh.

3
Befähigen

Adoption verankern

Wir schaffen klare Verantwortlichkeiten, neue Routinen und Enablement, damit Wirkung über ein Pilotteam hinausgeht.

Der Unterschied im Betrieb

AI-Experimente werden erst wertvoll, wenn sie tragfähig werden

Einzelne Experimente

Geschwindigkeit

Ein Team findet einen guten Weg, der schwer übertragbar bleibt.

Sicherheit

Prüfungen und Berechtigungen kommen nach dem Prototyping.

Integration

AI lebt neben Jira, Confluence und den bestehenden Prozessen.

Organisation

Einzelne Enthusiasten tragen Wissen und Verantwortung.

Enterprise-ready AI

Geschwindigkeit

Muster, Plattformen und Standards machen Fortschritt wiederholbar.

Sicherheit

Security, Datenflüsse und Governance begleiten jede Auslieferung.

Integration

Agenten arbeiten dort, wo Teams Tickets, Wissen und Entscheidungen bewegen.

Organisation

Rollen, Qualitätsmaßstäbe und Lernpfade machen AI zur Teamfähigkeit.

Field Notes und Einblicke

Was uns gerade beschäftigt

AI, Agenten, Atlassian und die Praxis dahinter.

Atlassian

Persönliche KI-Agenten im Vergleich: Rovo, OpenClaw und Agent-SDKs wie Claude oder OpenAI

Rovo, OpenClaw oder Claude/OpenAI: Wie sich persönliche KI-Agenten 2026 unterscheiden und welcher Ansatz zu deinem Team passt.

Illustration zu Agentic AI: Roboterhand tippt auf Laptop-Tastatur mit KI-Chip
News

Warum Agentic AI 2026 zum Standard wird

Agentische KI-Systeme lösen die Ära der Chatbots ab. Kein Hype mehr – echte Automatisierung, die Workflows übernimmt, statt nur darauf zu antworten.

BaFin-konforme Atlassian Cloud Migration für Finanzdienstleister
Atlassian

BaFin-Compliance für Atlassian Cloud – Was Finanzdienstleister jetzt wissen müssen

Seit Dezember 2024 gelten neue EU FSA-Regeln für Atlassian Cloud im Finanzsektor. Wir zeigen, was sich geändert hat und wie Ihr BaFin-konform in die Cloud kommt.

Titelbild: 5 Steps to Building an Enterprise AI Harness mit dunkelblauem Hintergrund und Netzwerkgrafik.
DevOps

Der Agent Harness als Fundament der Enterprise AI

Warum der Agent Harness – nicht das KI-Modell oder der generierte Code – über den Erfolg von Enterprise-KI-Initiativen entscheidet, und wie Unternehmen ihn in 5 Schritten aufbauen.

Illustration zu Zero Trust und Governance für Agentic AI
DevOps

Agentic AI sicher steuern: Zero Trust und Compliance für KI-Agenten

KI-Agenten verändern die Unternehmenswelt rasant – und mit ihnen wächst das Risiko. Wie „In Dubio Pro Securitate", formale Verifikation und Zero Trust dafür sorgen, dass Agentic AI sicher und compliant bleibt.

Atlassian Team '26: Aufbruch zur AI-nativen Organisation
Atlassian

Atlassian Team '26 Recap: Der Aufbruch zur AI-nativen Organisation und die Rolle des Teamwork Graphs

XALT war live auf der Atlassian Team '26 in Anaheim. Unser Recap zu Teamwork Graph, Rovo, der neuen Teamwork, Service-, Product-, Software- und Strategy Collection – und was das für deutsche Unternehmen bedeutet.

Erfahrung, die trägt

Wir sprechen über Praxis, weil wir in der Praxis bauen

Ein paar Ankerpunkte aus unserem aktuellen Arbeitskontext.

50+
Praktikerinnen und Praktiker im Team
18
veröffentlichte Customer Stories
3
Ebenen unseres AI-Ansatzes

Die Fragen hinter dem Hype

Was Enterprise AI jetzt konkret braucht

Geradeaus beantwortet, ohne Buzzword-Bingo.

AI ist unser aktueller Fokus, aber wir bringen ihn mit Atlassian, Cloud, DevOps und Prozesswissen zusammen. Genau diese Verbindung entscheidet, ob ein Agent im Alltag zuverlässig arbeitet oder ein isolierter Prototyp bleibt.

Wir starten mit Kontext statt mit einem Tool: Ziele, Daten, Risiken, vorhandene Plattformen und ein konkreter Engpass. Daraus entsteht ein priorisierter Use Case, der sich in kurzer Zeit testen und belastbar bewerten lässt.

Beide Formate bringen uns mit den Menschen zusammen, die AI in Organisationen verantworten. In Charlotte geht es um AI-assisted Engineering at Scale; beim XALT AI Circle mit Peter Steinberger um persönliche Agenten und Enterprise Readiness.

Der nächste sinnvolle Schritt

Lasst uns herausfinden, wo AI bei euch wirklich wirkt

Ob Plattform, Agent, Atlassian-Umgebung oder Organisationsfrage: Wir sortieren gemeinsam, was jetzt relevant ist und welche Umsetzung den größten Hebel hat.