RAG & Datenzugriff
Kontext und Quellen so anbinden, dass Antworten nachvollziehbar bleiben und nicht nur plausibel klingen.
KI & AUTOMATISIERUNG
KI produktionsreif machen, nicht nur eindrucksvoll prototypen.
Wir verbinden KI-Funktionen mit guter Produktlogik, überprüfbaren Datenflüssen und einer Infrastruktur, die Kosten, Qualität und Ausfälle sichtbar macht.
KI-Bausteine
Vom Workflow bis zur sicheren Produktfunktion.
Gute Prompts sind erst der Anfang.
- Quellen, Output und sensible Daten prüfen
- Evals und sinnvolle Fehlersignale definieren
- Anwendung und Betrieb gemeinsam denken
KI-Workflows & Integrationen
Manuelle Abläufe mit APIs, Dokumenten, Prüfungen und klaren Übergaben sinnvoll automatisieren.
Evals & Observability
Qualität, Drift, Laufzeit und Kosten sichtbar machen, bevor sich Fehler unbemerkt in Prozesse einschleichen.
Sicher in Produktion betreiben
Secrets, Zugriffe, Logs, Backups und Deployments so behandeln wie bei jeder anderen produktiven Anwendung.
Geeignet für
Wenn ein KI-Prototyp in echte Abläufe soll.
- Ein AI-MVP funktioniert als Demo, aber noch nicht zuverlässig mit echten Daten.
- RAG-Antworten sind schwer zu bewerten oder Quellen werden nicht sauber nachverfolgt.
- Ein interner Workflow soll Dokumente, Rechnungen oder Datenflüsse automatisch bearbeiten.
- KI-generierter Anwendungscode braucht Struktur, Tests und einen sicheren Release-Pfad.
Der KI-Prozess
Erst den Ablauf klären, dann das Modell wichtig machen.
- 01
Use Case begrenzen
Den echten Nutzerfluss und die Entscheidung definieren, bei der KI tatsächlich helfen soll.
- 02
Daten & Output prüfen
Quellen, Schema, PII und Fehlerszenarien sichtbar und testbar machen.
- 03
Workflow bauen
Integration, Fallbacks und menschliche Übergaben in die Anwendung einbauen.
- 04
Produktion beobachten
Qualität, Kosten, Laufzeit und Änderungen im Betrieb nachvollziehbar halten.
FAQ
KI ohne Produkt- und Betriebsnebel.
Arbeiten Sie nur am Prompt?
Nein. Der Schwerpunkt liegt auf dem gesamten Ablauf: Daten, Anwendungscode, Prüfungen, Integrationen und Betrieb.
Können bestehende AI-Prototypen übernommen werden?
Ja. Wir prüfen Repository, Datenfluss, Abhängigkeiten und Deployment-Annahmen und schneiden daraus einen sinnvollen nächsten Schritt.
Welche Modelle oder Anbieter müssen wir nutzen?
Das hängt von Daten, Kosten, Latenz und Anforderungen ab. Wir empfehlen keinen Anbieter unabhängig vom konkreten Ablauf.
Aus einer KI-Demo soll ein verlässlicher Ablauf werden?
Beschreiben Sie den Nutzerfluss und die Daten. Wir helfen, den ersten produktionsnahen Schritt zu definieren.