Ja. Adaptrix bringt die Fähigkeit, für die Palantir Foundry bekannt ist — alle Datenquellen verbinden, Ursachen verstehen, automatisch handeln — in den Mittelstand: ohne Berater vor Ort, zum festen Preis von 30.000–168.000 € pro Jahr, mit selbst gehosteten offenen Modellen auf souveräner EU-Infrastruktur in deutschen Rechenzentren. Einsatzbereit in Tagen, volle Datenhoheit, DSGVO-konform; Betrieb on-premise auf eigener Hardware ist als Enterprise-Plus-Option auf der Roadmap.
Ehre, wem Ehre gebührt: Palantir Foundry hat den Gedanken geprägt, dass die Daten einer Organisation in einer einzigen operativen Ontologie leben sollten — einer semantischen Schicht, in der jede Datenquelle, jede Pipeline und jede Entscheidung zusammenhängen. Mit AIP kam leistungsfähiges Sprachmodell-Tooling auf dieser Ontologie hinzu. Für Behörden und Großkonzerne sind die Ergebnisse beeindruckend.
Auch das Liefermodell passt zu dieser Zielgruppe: Palantir setzt sogenannte Forward-Deployed Engineers monatelang direkt beim Kunden ein, um Ontologie und Use Cases aufzubauen — ein beratungsintensiver Ansatz, den Analysten als eigene Kategorie beschreiben.[5]
Die Ökonomie dahinter spielt in einer anderen Liga: Laut Palantirs eigenem Geschäftsbericht 2025 lag der durchschnittliche Umsatz mit den 20 größten Kunden bei 93,9 Mio. US-Dollar pro Kunde binnen zwölf Monaten — Institutionen mit eigenen Datenteams und entsprechenden Budgets.[1]
Öffentliche Preislisten zeigen dasselbe Bild: Im britischen G-Cloud-14-Rahmenvertrag beginnt eine Foundry-Term-Lizenz bei 66.000 £ pro Server-Core und Jahr, die kleinste paketierte Use-Case-Lizenz bei 250.000 £ inklusive Implementierung. Enterprise-Konditionen werden individuell verhandelt und sind nicht öffentlich.[2]
“We build software platforms for large institutions whose work is essential to our way of life.”
Gleichzeitig wächst die Lücke im Mittelstand: 2025 nutzten laut Eurostat rund 55 % der großen EU-Unternehmen KI, aber nur etwa 30 % der mittleren. Der Mittelstand braucht genau diese Fähigkeit — verbinden, verstehen, handeln — zu Mittelstandskonditionen und ohne einquartiertes Engineering-Team.[4]
Adaptrix ist agentische, organisationsbewusste Analytik: Die semantische Schicht entsteht automatisch aus Ihren angebundenen Systemen, und der Kreis von der Frage bis zur Handlung schließt sich auf der Plattform.
Standard-Konnektoren führen ERP-, CRM-, E-Commerce-, Finanz- und Produktionsdaten in ein zentral verwaltetes Datenmodell zusammen — ohne Data-Engineering-Projekt.
Dashboards und Alarme, die die Struktur Ihres Unternehmens abbilden — keine generischen Vorlagen.
SHAP-Attribution zeigt, warum sich eine Kennzahl bewegt hat — Belege statt Korrelationsvermutungen.
Prognosen für Absatz, Abwanderung, Liquidität und Kapazität — mit Konfidenzintervallen, die Sie hinterfragen können.
Empfiehlt die nächste Maßnahme – nachbestellen, alarmieren, anpassen – und überführt sie in nachverfolgbare Aufgaben; ein Mensch gibt frei, bevor etwas ausgeführt wird.
Ein Positionierungsvergleich, kein Feature-Audit: Beide Plattformen verbinden Daten und leiten Handlungen ab — aber sie sind für unterschiedliche Käufer gebaut.
| Dimension | Adaptrix | Palantir Foundry |
|---|---|---|
| Zielgruppe & Unternehmensgröße | Gebaut für den europäischen Mittelstand | Gebaut für Behörden und Weltkonzerne; die Top-20-Kunden zahlen Palantir im Schnitt 93,9 Mio. $ pro Jahr |
| Einführungszeit | In Tagen produktiv, mit Standard-Konnektoren | Typischerweise mehrmonatige, engineer-begleitete Rollouts (Positionierung auf Basis des Liefermodells) |
| Preismodell & Transparenz | Feste Stufen ab 30.000 €/Jahr (Startup veröffentlicht, übrige auf Anfrage), 0 € pro Token | Verhandelte Verträge; im britischen G-Cloud 14 ab 66.000 £ pro Server-Core und Jahr gelistet |
| Beraterbedarf | Keiner — begleitetes Onboarding, danach Self-Service | Forward-Deployed Engineers sind der Kern des Liefermodells |
| Datenhoheit & Self-Hosting | Selbst gehostete offene Modelle auf souveräner EU-Infrastruktur in deutschen Rechenzentren; On-Premise/Air-Gap als Enterprise-Plus-Option (Roadmap) | Cloud oder kundengehostet; die Datenhoheit hängt vom verhandelten Deployment ab |
| Ontologie / semantische Schicht | Organisationsbewusste semantische Schicht, automatisch aus Ihren Quellen erzeugt und von Ihnen kuratiert | Reichhaltige, von Engineers modellierte Ontologie — aufgebaut im Projekteinsatz |
| Erklärbarkeit (SHAP) | SHAP-Analysen zu jeder Erkenntnis, ab Werk | Mächtige Modellierungswerkzeuge; Erklärbarkeit hängt davon ab, was Ihre Teams bauen |
Die Foundry-Spalte stützt sich auf öffentliche Berichte, die britische G-Cloud-14-Preisliste und Analystenbeschreibungen des Liefermodells; einzelne Foundry-Verträge weichen ab, Enterprise-Konditionen sind nicht öffentlich.[1][2][5]
Datenhoheit ist bei Adaptrix der Standard, kein Zusatzmodul. Selbst gehostete offene Modelle laufen auf souveräner EU-Infrastruktur in deutschen Rechenzentren — Ihre Daten gehen nie an einen Drittanbieter-LLM. Ihre Daten trainieren kein fremdes Modell, überqueren keine Grenze ohne Ihre Entscheidung, und Token-Gebühren gibt es nicht: Der Preis steht fest. Betrieb auf Ihrer eigenen Hardware oder vollständig air-gapped ist als Enterprise-Plus-Option auf der Roadmap.
Diese souveräne KI-Architektur macht DSGVO-Rechenschaft praktikabel — Sie können jederzeit zeigen, wo jedes Byte liegt — und vereinfacht die Transparenz- und Governance-Pflichten, die der EU AI Act Unternehmen beim KI-Einsatz auferlegt.
Wo Ihre Daten liegen — und wohin sie niemals gelangen
Heute: Adaptrix hostet offene Modelle selbst auf seiner eigenen souveränen EU-Infrastruktur. Ihre Daten werden innerhalb dieser Grenze abgefragt und verlassen sie niemals für einen KI-Anbieter eines Drittanbieters.
Roadmap: Denselben Stack auf kundeneigener Hardware zu betreiben, ist für die Enterprise-Plus-Stufe (~2027) geplant — ein Roadmap-Punkt, keine heute verfügbare Option.
Ein ehrlicher Vergleich schneidet in beide Richtungen. Palantir Foundry bleibt die stärkere Wahl, wenn:
Trifft das auf Sie zu, ist Foundry wohl das beste Werkzeug, das je für diese Aufgabe gebaut wurde. Wenn nicht, bezahlen Sie für Kapazität, die Sie nie nutzen werden — und genau diese Lücke schließt Adaptrix.
Für den Mittelstand ja — in der Fähigkeit, nicht im Maßstab. Adaptrix deckt denselben Kreislauf ab, für den Foundry geschätzt wird (Daten verbinden, semantische Schicht aufbauen, erklären, vorhersagen, handeln) — verpackt für Unternehmen ohne Data-Engineering-Teams und ohne siebenstelliges Plattformbudget.
Palantir veröffentlicht keine Enterprise-Preise; der britische G-Cloud-14-Rahmenvertrag listet eine Foundry-Term-Lizenz ab 66.000 £ pro Server-Core und Jahr sowie paketierte Use-Case-Lizenzen ab 250.000 £. Adaptrix veröffentlicht feste Stufen von 30.000 bis 168.000 € pro Jahr — ohne Token-Gebühren.
Nein. Das Onboarding ist begleitet, die Konnektoren sind Standard, und die semantische Schicht entsteht automatisch aus Ihren Systemen. Die meisten Kunden sind innerhalb von Tagen produktiv und betreiben die Plattform mit dem vorhandenen Team.
Die Sprachmodelle sind selbst gehostete offene Modelle, die auf souveräner EU-Infrastruktur in deutschen Rechenzentren betrieben werden — Ihre Daten gehen nie an einen Drittanbieter-LLM. Betrieb auf Ihrer eigenen Hardware oder eine vollständig air-gapped Installation für Umgebungen ohne externe Konnektivität ist als Enterprise-Plus-Option auf der Roadmap — volle Datenhoheit inklusive.
Adaptrix erzeugt automatisch eine organisationsbewusste semantische Schicht aus Ihren angebundenen Quellen — dieselbe Rolle, die Foundrys Ontologie spielt, ohne monatelange Handmodellierung. Sie kuratieren und verfeinern sie, statt sie von Grund auf zu bauen.
Die Architektur ist DSGVO-first: Daten bleiben, wo Sie es entscheiden, selbst gehostete Modelle bedeuten keine Drittverarbeitung, und Verarbeitungsverzeichnisse bleiben überschaubar. Dieselbe Architektur unterstützt die Transparenz- und Governance-Pflichten, die der EU AI Act für KI-Betreiber einführt.
Bringen Sie eine echte Frage aus Ihrem Unternehmen mit und sehen Sie die Antwort live – mit Begründung, Quellen und Rechenweg – oder rechnen Sie zuerst aus, was es Ihnen spart.