KI, die liefert.

Wir bauen KI-Lösungen, die in deinem Alltag funktionieren — keine Demos, keine Black Boxes.

Was wir konkret bauen

RAG-Systeme & Wissensdatenbanken

Deine Dokumente, Tickets, SharePoints und internen Wikis werden durchsuchbar — per Chat, mit Quellenangabe. Vector Stores, sauberes Chunking, Embeddings auf deiner Domäne. Antworten kommen mit Beleg, nicht mit Bauchgefühl.

LLM-Integration in bestehende Workflows

Wir hängen KI an die Tools, mit denen du ohnehin arbeitest — CRM, Ticket-System, ERP. Strukturierte Outputs, Function-Calling, klare Übergaben an Menschen. Kein Tool-Wechsel, sondern eine zusätzliche Hand im selben System.

Custom AI-Agents

Agenten, die Aufgaben eigenständig bearbeiten — Recherche, Datenanreicherung, Vorqualifikation, Routine-Tickets. Mit Tool-Use, Guardrails und Human-in-the-Loop an den Stellen, an denen Menschen entscheiden müssen.

So gehen wir vor

Use-Case-Workshop

1 Tag

Wir setzen uns mit dir zusammen und schauen, wo KI tatsächlich Hebel hat — und wo sie Marketing wäre. Am Ende des Tages steht ein priorisierter Use Case, der den Aufwand wert ist.

Ergebnis: Priorisierter Use Case mit Erfolgskriterien

Daten-Audit & Proof of Concept

1–2 Wochen

Bevor wir etwas Produktives bauen, prüfen wir die Datenlage und stellen einen PoC auf deine echten Daten. Mit messbaren Kriterien — Genauigkeit, Latenz, Kosten pro Anfrage. Wenn das Ergebnis nicht trägt, sagen wir es.

Ergebnis: PoC auf echten Daten plus Entscheidungsvorlage

Produktiv-Implementierung

2–6 Wochen

Wir bringen das System in den Betrieb: Anbindung an deine Tools, Authentifizierung, Logging, Monitoring, Fallback-Pfade für den Fall, dass das Modell danebenliegt. Inklusive Übergabe-Dokumentation.

Ergebnis: Produktives System mit Monitoring und Fallbacks

Betrieb & Iteration

laufend

KI-Systeme veralten leise. Wir betreiben das System weiter oder begleiten deine IT — mit Observability, Prompt-Versionierung und regelmäßigen Evals, damit Qualität messbar bleibt statt zu erodieren.

Ergebnis: Stabiler Betrieb mit Evals und Versionierung

Mit welchem Stack wir arbeiten

Kein Lieblings-Tool, das auf jedes Problem passt. Wir wählen pro Projekt — entlang Use Case, Datenschutzlage und Budget.

LLM-Provider

OpenAI (GPT-4/5)
Anthropic (Claude)
Open-Source via Hugging Face

Vector-Stores

pgvector
Qdrant
Pinecone

Frameworks

Vercel AI SDK
LangChain
LlamaIndex

Hosting

EU-Region (für DSGVO-Daten)
On-Prem auf Anfrage

Eval & Observability

Langfuse
Helicone
Custom-Evals

Häufige Fragen

Können wir KI nutzen, ohne Daten in die USA zu schicken?

Ja. Für sensible Daten setzen wir auf EU-Region-Deployments oder offene Modelle, die wir auf EU-Hosting oder bei dir on-prem betreiben. AV-Verträge und Datenflüsse dokumentieren wir — kein Wegschauen, kein „wird schon passen".

Wie unterscheidet sich das von „einfach die ChatGPT-API anbinden"?

Eine API anzubinden dauert eine Stunde. Ein System zu bauen, das im Betrieb trägt, dauert länger: Evals, Monitoring, Prompt-Versionierung, Fallback-Pfade, Authentifizierung, Kostenkontrolle. Sonst funktioniert die Demo — und der Produktivbetrieb scheitert leise.

Was kostet ein typisches Projekt?

Konkrete Zahlen klären wir im Use-Case-Workshop. Aufwand hängt vom Datenstand, der Integrationstiefe und der Use-Case-Komplexität ab. Nach dem Workshop bekommst du eine schriftliche Aufwandsschätzung mit Festpreis pro Phase — entscheidbar nach jedem Schritt.

Was, wenn das Modell halluziniert?

Drei Schichten: RAG mit Quellenangabe, damit Antworten belegbar sind. Strukturierte Outputs mit Schema-Validierung, damit Murks früh auffällt. Und Human-Review-Pfade an den Stellen, an denen ein Fehler real wehtut.

Wer betreibt das System danach?

Wahlweise wir oder deine IT. Wir bauen so, dass eine Übergabe von Anfang an möglich ist — mit Dokumentation, sauberem Repo und Runbooks. Kein Lock-in, der dich in unsere Stundensätze zwingt.

Welcher Use Case lohnt sich bei dir zuerst?

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