AI-Stack-Fit
Welcher AI-Stack passt zu Ihrem Unternehmen, wenn Sie AI ernst meinen. Größe, Branche, Strategie rein - Empfehlung mit Synergie-Score und Stack-Brüchen raus.
// Warum
Ein AI-Stack ist nur so stark wie sein Office-Backbone. Wer im Microsoft-Universum sitzt und ChatGPT ausrollt, baut zwei Welten parallel. Wer Copilot wählt, bekommt seine SharePoint-Inhalte indexiert. Diese Entscheidung wird oft nach Pilot-Showcase und Vendor-Pitch getroffen, nicht nach struktureller Stack-Logik.
Das Tool ersetzt keinen Architektur-Workshop. Es ersetzt aber die zwei Stunden, die Decider sonst mit Vergleichstabellen verbringen, bevor das eigentliche Gespräch beginnen kann. Output: eine Empfehlung pro Kategorie, ein Synergie-Score 0-100, eine Liste konkreter Stack-Brüche mit Begründung.
Zielgruppe: KMU-Decider und IT-Verantwortliche im Mittelstand, die zwischen "wir nehmen einfach Microsoft" und "wir machen Best-of-Breed" abwägen. Keine Pflichtlektüre für AI-Engineers, keine Tiefe für Hyperscaler.
// Funktionsweise
- Modus wählen. Greenfield (5 Fragen, frisch starten) oder Bestands-Audit (7 Fragen, mit existierendem Stack).
- Profil zusammenklicken. Größe, Branche, Umsatz, optional bestehende Ökosysteme, Strategie (Microsoft, Google, Best-of-Breed, Kosten, EU-Souverän).
- Scoring läuft. Jedes der ~45 katalogisierten Systeme wird gegen das Profil bewertet: Strategie-Fit, Größenfit, Ökosystem-Synergie, Branche, EU-Compliance, Kosten.
- Empfehlung lesen. 12 Kategorien (Office, AI, Comm, CRM, ERP, Data, ...), pro Kategorie eine Primär-Empfehlung plus 3 Alternativen mit Score.
- Brüche prüfen. Wenn der Stack Friction hat - z.B. Salesforce + HubSpot Marketing gleichzeitig - kommt eine Warnung mit konkreter Begründung.
// Tech-Stack
- Astro 5 SSR mit
@astrojs/node - React 18 als Island,
client:visible- hydratisiert nur wenn der User wirklich scrollt - TypeScript strict, alle Daten + Scoring typed (
data.ts) - Statisches Mapping - keine API-Calls, keine LLM-Inference, keine Telemetrie
- Bundle: ~10 KB gzipped Tool-Code, ~44 KB gzipped React-Runtime
Source-Code: github.com/braum-me/braum.org · /labs/ai-stack-fit ↗
Tools hier sind Experimente, kein Beratungsersatz. Geht es um konkrete Make-or-Buy-Fragen, Stack-Audits oder Migrationen, ist das ein Job für braum.consulting - nicht für ein Schnell-Tool im Lab.