Leistungen

Wie wir arbeiten

Wir entwerfen und bauen KI-Systeme mit Sprachmodellen, Computer Vision, Audio und klassischem maschinellem Lernen und integrieren sie in die Infrastruktur, die unsere Kunden bereits betreiben. Wir arbeiten mit KMUs und größeren Unternehmen.

Wir können bei jeder der folgenden Stufen einsteigen und an Ihr Team übergeben, wann immer es für Sie passt: nach einer Analyse, nach einem funktionierenden Prototyp oder mit einem laufenden Produktivsystem.

Technische Machbarkeitsanalyse

Eine 2–5-tägige Bewertung eines konkreten KI-Anwendungsfalls: ob er sich umsetzen lässt, wie und mit welchem Aufwand.

→ Kick-off-Workshop, um Ihre Idee zu verstehen und einen Überblick über Ihre bestehenden Systeme und Daten zu gewinnen
→ Bewertung von Datenverfügbarkeit und -qualität
→ Passende Architekturoptionen (LLM, Vision, Audio, klassisches ML, multimodal)
→ Build-vs-Buy-Analyse und Rechenbedarf
→ Aufwandsschätzung für Prototyp oder Produktion
→ Ergebnis: 5–20-seitiger Technical Feasibility Report mit Go/No-Go-Empfehlung

KI Rapid Prototyping

Ein fokussierter 3–8-tägiger Sprint, der einen funktionierenden Proof of Concept mit Ihren realen Daten liefert, für Sprachmodelle, Vision, Audio oder klassisches ML.

→ Kick-off-Workshop, um Anforderungen und Erfolgskriterien festzulegen und, wo der Prototyp es braucht, den Zugang zu Ihren Daten und Ihrer Umgebung einzurichten
→ Umsetzung des Prototyps auf unserer Seite, mit Ihren realen Daten
→ Evaluierung anhand der vereinbarten Erfolgskriterien
→ Abschlusspräsentation und schriftliche Zusammenfassung der technischen Erkenntnisse, Einschränkungen und Fallstricke als Grundlage für das weitere Vorgehen
→ Ergebnis: funktionierender Prototyp-Code (in Ihrem Eigentum), Evaluierungsmetriken und Empfehlung zum weiteren Vorgehen

KI-Produkt- & Systementwicklung

End-to-End-Entwicklung produktionsreifer KI-Systeme, integriert in Ihre Infrastruktur.

→ Kick-off-Workshop zu Umfang und Architektur und ein Review zur Projektmitte, um Fortschritt und Integration in Ihre Systeme zu prüfen
→ Sprachmodelle (RAG, agentische Systeme, Fine-Tuning), Computer Vision, Audio und Spracherkennung sowie klassisches ML (Prognosen, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung)
→ Integration in Ihren Stack: REST-APIs, die Dienste Ihres Cloud-Anbieters, ERP-Anbindung
→ Deployment in Ihrer Umgebung: in Ihrem Cloud-Konto (Azure, AWS, GCP), On-Premises (Docker, Kubernetes, vLLM, Triton) oder am Edge für niedrige Latenz
→ Ergebnis: bereitgestelltes System mit Quellcode (in Ihrem Eigentum), Dokumentation und ein Übergabe-Workshop mit Ihrem Team, damit es das System versteht

Laufende technische Beratung

Erfahrene KI-Engineers auf Abruf, nach der Übergabe eines von uns gebauten Systems oder als Ergänzung zur Expertise Ihres Teams.

→ Regelmäßige Check-ins zu Ihren KI-Systemen und zu dem, was als Nächstes ansteht
→ Antworten auf Fragen zwischen den Check-ins
→ Design- und Code-Reviews der Arbeit Ihres Teams
→ Bewertung neuer Modelle, Anbieter und Tools, wenn sie Ihr Setup verändern könnten
→ Tage pro Monat vorab vereinbart und anpassbar, wenn sich Ihr Bedarf ändert

Loslegen

Ein KI-Problem, das sich lohnt?

Erzählen Sie uns, was Sie bauen wollen oder wo ein bestehendes System feststeckt. Wir sagen Ihnen, ob und wie wir helfen können.

Eine Idee, aber kein KI-Team

Sie sehen, wo KI Ihrem Unternehmen helfen könnte, aber intern gibt es niemanden, mit dem Sie die Idee durchsprechen könnten, geschweige denn jemanden, der sie entwirft und baut. Wir beginnen mit einem Gespräch über die Idee und führen sie durch so viele der Stufen oben, wie sie braucht.

Ein festgefahrener Pilot

Er hat in der Demo funktioniert, aber nie die Produktion erreicht, oder er hat nie ganz funktioniert. Wir sehen uns zuerst an, was gebaut wurde und warum es nicht weiterging. Je nachdem, was wir finden, ist der nächste Schritt eine Korrektur, ein neuer Ansatz oder eine klare Empfehlung aufzuhören.

Zu hohe laufende Kosten

Ihre KI funktioniert, aber die Abrechnung pro Anfrage summiert sich. Wir sehen uns an, woher die Kosten kommen und was sie ersetzen könnte: ein kleineres Modell, ein selbst betriebenes oder weniger Aufrufe durch ein anderes Design. Dann klären wir, wie sich zeigen lässt, dass die Ergebnisse halten, und setzen die Änderung über die Stufen oben um wie jedes andere Projekt.

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