KI & maschinelles Lernen
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Jahre im Produktivbetrieb
Was es ist
Generative KI umfasst Systeme, die Text, Code, Bilder oder strukturierte Ausgaben generieren, indem sie aus großen Datensätzen gelernte Muster anwenden – konfiguriert und feinabgestimmt für spezifische Geschäftsanwendungsfälle und nicht für allgemeine Zwecke.
Was Sie erhalten
Unser Entwicklungsansatz
Wir beginnen mit einem Entdeckungs-Sprint zur Identifizierung von Anwendungsfällen mit hoher Wirkung und messbarer Erfolgsmetrik. Dann wählen wir die geeignete Modellarchitektur aus – ob Feinabstimmung eines Open-Source-Modells, RAG auf Ihren Dokumenten oder Orchestrierung mehrerer Modelle für komplexe Workflows. Ausgabequalität wird vor dem Launch mit strukturierten Evaluierungsrahmen validiert, und Überwachungs-Dashboards verfolgen die Leistung im Produktionsbetrieb.
Engagements beginnen mit einem fokussierten Discovery-Sprint, um Ihren Anwendungsfall der richtigen Architektur zuzuordnen, Erfolgskennzahlen zu definieren und den Datenbedarf zu identifizieren, bevor eine einzige Codezeile geschrieben wird. Jede Lösung umfasst Evaluierungs-Frameworks, Guardrails für Halluzinationserkennung und ein Monitoring-Dashboard, das Konfidenzwerte, Latenz und Kosten pro Anfrage in der Produktion verfolgt.
Kernkompetenzen
Jedes Engagement wird auf Ihre Anforderungen zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir einbringen.
API-Integration in bestehende Workflows und interne Tools
Guardrail-Implementierung für Ausgabetreue, Sicherheit und Markenstimme
Kosten- und Token-Optimierung für produktionsreife Skalierbarkeit
Deployment privater Modelle (On-Premise oder VPC)
Kosten- und Latenzoptimierung für Inferenz im großen Maßstab
Unser Prozess
Ein strukturierter, Engineering-geführter Ansatz, der von Ihren Zielen zu einem Produktivsystem führt — ohne Überraschungen bei der Übergabe.
Typisches Engagement
8–16 WOCHEN
Wir erfassen Ihre Ziele, Rahmenbedingungen und vorhandene Infrastruktur. Der Umfang wird definiert und Erfolgskriterien vereinbart, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir entwerfen den technischen Ansatz, wählen die richtigen Werkzeuge und erstellen einen meilensteinbasierten Lieferplan ohne Unklarheiten.
Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Demos. Code-Reviews, Testabdeckung und Dokumentation laufen parallel — nicht erst am Ende.
Produktivrelease mit Monitoring-Setup und Übergabedokumentation. Wir bleiben in den ersten Wochen nach dem Launch eng an Ihrer Seite.
Entwickelt mit
FAQ
Traditionelle KI klassifiziert oder prognostiziert anhand gelabelter Daten. Generative KI — insbesondere große Sprachmodelle und Diffusionsmodelle — erzeugt neue Inhalte, indem sie Muster aus umfangreichen Korpora lernt. Der praktische Unterschied: Generative KI kann Dokumente verfassen, Code schreiben, Fragen beantworten und strukturierte Ausgaben erzeugen, die erheblichen manuellen Aufwand erfordert hätten.
Für die meisten Produktionsanwendungsfälle ist eine gut konzipierte RAG-Pipeline auf einem gehosteten Modell (GPT-4o, Claude) schneller in Produktion zu bringen und einfacher zu warten als ein feinabgestimmtes Open-Source-Modell. Feinabstimmung ist sinnvoll, wenn Sie eine domänenspezifische Sprache haben, die das Basismodell durchgehend falsch versteht, wenn Sie Sub-100ms-Latenz benötigen, die API-Aufrufe nicht liefern können, oder wenn regulatorische Anforderungen vorschreiben, dass keine Daten an Dritte gelangen. Wir evaluieren beide Pfade in der Entdeckungsphase und empfehlen basierend auf Ihren tatsächlichen Einschränkungen.
Ein RAG-basierter Assistent mit bestehenden Wissensbasis-Dokumenten kann in 6-8 Wochen in Produktion gehen. Feinabgestimmte Modelle mit benutzerdefinierten Trainingspipelines dauern typischerweise 10-14 Wochen. Beide Zeitrahmen umfassen Bewertungs-Frameworks, Guardrails und Monitoring — nicht nur den MVP. Die größte Variable ist die Datenbereitschaft: Wenn Ihre Wissensbasis unstrukturiert oder über mehrere Systeme verteilt ist, muss die Aufbereitungspipeline zuerst aufgebaut werden.
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
