Wir entwickeln Ihre AI-Lösung
Wir gestalten und entwickeln Anwendungen, die Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic Frameworks gezielt einsetzen – eingebettet in bestehende Architekturen, Datenlandschaften und Prozesse. Wir beherrschen nicht nur das “neue” Tooling, sondern bringen echtes AI Engineering mit: methodisch und konzeptionell ausgereifte Lösungen, die in produktiven Umgebungen zuverlässig und wartbar bleiben.
Steckbrief
Unser Angebot
Wir entwickeln AI-Lösungen für Sie oder arbeiten in gemischten Teams direkt mit Ihnen zusammen. Von der ersten Idee bis zum Betrieb bringen wir unsere Erfahrung ein und sorgen für konzeptionell ausgereifte, gut integrierte Lösungen.
Unsere Expertise
Wir beschäftigen uns seit Jahren mit dem richtigen Einsatz generativer KI in Unternehmenskontexten. Was uns unterscheidet: Wir verbinden generative KI mit solidem architektonischem Handwerk – für Lösungen, die nicht nur funktionieren, sondern in Produktion zuverlässig und wartbar bleiben.
Typische Anlässe
Sie wollen GenAI-basierte Softwareprodukte bauen oder anbieten: entweder als internes Werkzeug, um Entwickler, Manager oder Sachbearbeiter zu unterstützen, oder als externes Produkt, das Ihren Kunden echten Mehrwert bringt.
Unser Angebot
Kleine AI-Experimente liefern schnell gute Ergebnisse. Die produktive und professionelle Nutzung intelligenter Systeme in Unternehmen erfordert jedoch mehr, als ein gutes Experiment. Wir begleiten Unternehmen von der ersten Idee bis zur produktionsreifen AI-Lösung – mit einem Prozess, der auf Hypothesen, Validierung und klaren Architekturprinzipien basiert.
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Potenziale & Hypothesen
Gemeinsam definieren wir sinnvolle Anwendungsfälle, messbare Ziele und erste Hypothesen zur Machbarkeit. Wir bewerten Datenverfügbarkeit, Risiken und geschäftlichen Nutzen – und legen Kriterien für spätere Erfolgsevaluation fest.
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AI Product Design & Evaluation Setup
Wir gestalten die Lösung als Produkt. Wir definieren Interaktionen, Datenflüsse, Security-Konzept und Governance. Parallel entwickeln wir ein Evaluationskonzept mit geeigneten Metriken (z. B. Antwortqualität, Retrieval-Precision, Nutzungsfeedback), um Fortschritt und Wirksamkeit messbar zu machen.
02
Proof of Concept
In einem fokussierten PoC implementieren wir die risikoreichsten Systemkomponenten und validieren die Tauglichkeit unseres Ansatzes. Gerade im AI-Kontext ist es ohne PoC schwer vorherzusagen ob Modellwahl, Kontextaufbereitung, Retrieval-Strategien und Agent-Designs ausreichend gut funktionieren werden.
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Entwicklung und produktiver Aufbau
Während der Implementierung, erweitern wir Komponenten schrittweise und behalten Latenz, Kosten, Datenschutz und Integrationsfähigkeit im Auge. Wir prüfen laufend mit realen Testszenarien auf wichtige Qualitätsaspekte, wie z.B. Robustheit, Wartbarkeit oder erklärbares Verhalten.
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Betrieb und Weiterentwicklung
Wir etablieren Monitoring-, Feedback- und Retraining-Prozesse, um Modell- und Systemverhalten langfristig zu beobachten. So bleibt das System kontrollierbar, erweiterbar – und lernfähig.