Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Modellqualität, sondern an der Integration. Daten sind nicht aufbereitet, Quellen nicht nachvollziehbar, Verantwortlichkeiten nicht definiert. Wir setzen dort an, wo der Wert tatsächlich entsteht.
Sechs Schwerpunkte.
Retrieval-Augmented Generation
RAG über firmeneigene Wissensbestände. pgvector, Re-Ranking, Quellenangaben — keine halluzinierten Antworten.
LLM-Integration
OpenAI, Anthropic, Open-Source. Wir wählen das Modell nach Use Case, nicht nach Hype, und bauen Fallback-Layer ein.
Multi-Agent-Systeme
Orchestrierte Agenten für komplexe Workflows. Mit deterministischen Guardrails und Human-in-the-Loop.
KI-Strategie
Roadmap, Governance, EU AI Act. Was darf automatisiert werden — und was bleibt bewusst menschlich?
MLOps
Betrieb statt Prototyp. Monitoring, Drift-Detection, Eval-Frameworks — und ein klarer Update-Pfad für Modelle.
Daten-Engineering
Saubere Pipelines sind Voraussetzung, nicht Beifang. Wir investieren in die Datenbasis, bevor wir Modelle trainieren.
Wie wir arbeiten.
Discovery
Wir verstehen den Use Case, bevor wir Modelle wählen. Was ist der Engpass? Was ist die ehrliche Erfolgsmetrik?
Prototyp
Schnelle, fokussierte Spike — mit echten Daten, nicht synthetischen. So wissen wir, ob die Idee trägt.
Hardening
Eval-Framework, Guardrails, Monitoring. Erst wenn das System zuverlässig läuft, geht es in Produktion.
Betrieb
Wir bleiben am Ball. Modell-Drift, neue Daten, neue Anforderungen — KI ist kein Liefertermin, sondern ein laufender Vertrag.
Womit wir bauen.
Sehen Sie, wie wir es umgesetzt haben.
Theorie ist günstig. Hier ist ein konkretes Mandat, in dem dieser Service produktiv geliefert wurde.
30-Minuten-Erstgespräch.
30-Minuten-Erstgespräch. Vertraulich, kostenfrei. Wir hören zu und sagen ehrlich, ob und wie wir helfen können.