KI-Entwicklung, die den Produktivbetrieb erreicht
Die meiste KI-Arbeit bleibt zwischen einer vielversprechenden Demo und etwas stecken, worauf sich ein Unternehmen verlassen kann. Uns holt man für die zweite Hälfte.
KI-Entwicklung ist die Arbeit, aus einem Modell ein System zu machen, auf dem Ihr Geschäft laufen kann — Datenpipelines, Evaluation, Guardrails, Monitoring und die Integration in die Software, die Ihre Leute ohnehin nutzen. Wir bauen generative, agentische und prädiktive KI für Unternehmen, bei denen sie den Kontakt mit echten Nutzern, echten Daten und echten Prüfern überstehen muss.
Was wir bauen
Vier Arten von Arbeit, die alle in etwas Ausgeliefertem enden statt in etwas Vorgeführtem.
Generative KI und RAG
Assistenten und Dokumentsysteme, verankert in Ihren eigenen Inhalten, mit einem Retrieval, das getunt und gemessen wird statt vorausgesetzt. Wir bauen das Evaluationsset vor dem Feature, damit „Ist es besser?“ eine Antwort hat.
Agentische Workflows
Agenten, die Ihre Tools und APIs aufrufen, um echte Aufgaben zu erledigen — mit expliziten Grenzen, was sie dürfen, mit menschlicher Freigabe dort, wo ein Fehler teuer wird, und mit einer vollständigen Spur jeder Aktion zur Prüfung.
Prädiktives und klassisches ML
Prognose, Scoring, Routing, Anomalieerkennung und Empfehlungen — dort, wo ein sauber spezifiziertes Gradient-Boosting-Modell ein Sprachmodell bei Kosten, Latenz und Erklärbarkeit schlägt. Und wir sagen es Ihnen.
MLOps und Plattform
Versionierte Daten und Modelle, reproduzierbares Training, stufenweises Rollout, Drift- und Kostenmonitoring und ein Rollback, das funktioniert. Die unspektakuläre Hälfte, die darüber entscheidet, ob dem System im neunten Monat noch vertraut wird.
Was sich ändert
Der Punkt ist nicht, dass Sie KI haben. Der Punkt ist, was aufhört, teuer zu sein.
Arbeit, die ohne zusätzliche Köpfe skaliert
Triage, Extraktion, Zusammenfassung und First-Level-Antworten fangen ein Mengenwachstum ab, für das sonst eingestellt werden müsste — die Ausnahmefälle gehen weiterhin an einen Menschen.
Entscheidungen auf Basis von Evidenz
Scoring und Prognose lösen Ermessensentscheidungen von der Intuition und stützen sie auf messbare Eingangsgrössen — mit einer Begründung, die sichtbar genug ist, um ihr zu widersprechen.
Ein System, das Sie verteidigen können
Protokollierte Prompts und Ausgaben, dokumentierte Evaluation, ein Datenumgang, den Sie einer Aufsichtsbehörde erklären können, und ein namentlicher Verantwortlicher für jedes Modell im Produktivbetrieb.
Die Projekte, die gut laufen, starten meist aus einer dieser Lagen.
- Ein Proof of Concept funktioniert, und niemand will ihn bisher vor Kunden lassen
- Sie haben Daten und eine Hypothese, aber kein internes ML-Engineering, um sie sauber zu prüfen
- Ein KI-Feature ist live, und jetzt sind seine Kosten oder seine Genauigkeit das Problem
- Sie brauchen KI innerhalb eines regulierten Prozesses, mit dem passenden Audit-Trail
Pro Projekt ausgewählt. Wir sind keine Reseller und haben auf nichts davon ein Verkaufsziel.
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face
- LangGraph
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI Service
- Vertex AI
- pgvector
- Ray
- MLflow
Vom ersten Gespräch bis zur Skalierung.
- 01
Discovery
Wir hören zuerst zu – Ihre Ziele, Ihre Rahmenbedingungen und die Stellen, an denen Technologie echten Hebel schafft.
- 02
Lösungsdesign
Unsere Ingenieure entwerfen Architektur, Umfang, Zeitplan und Team, bevor eine Zeile Code entsteht.
- 03
Bauen & iterieren
Wir liefern in fokussierten Inkrementen, messen die Wirkung und verfeinern gemeinsam mit Ihnen bei jedem Schritt.
- 04
Skalieren & betreuen
Wir härten, optimieren und erweitern die Lösung – und bleiben an Bord, während Sie wachsen.
KI-Entwicklung, beantwortet
Die Fragen, die in fast jedem Erstgespräch kommen.
01 Wie lange dauert es, ein KI-System in den Produktivbetrieb zu bringen?
Ein fokussierter, sauber abgegrenzter Anwendungsfall erreicht typischerweise in 8 bis 12 Wochen einen Produktivpiloten: zwei bis drei Wochen, um Anwendungsfall, Datenzugriff und Evaluationskriterien festzulegen, danach iterativer Aufbau gegen dieses Evaluationsset. Systeme, die regulierte Daten berühren oder für die erst eine neue Datenpipeline entstehen muss, laufen länger — das grenzen wir explizit ab, statt es im vierten Monat zu entdecken.
02 Brauchen wir eigene Daten, um etwas Nützliches zu bauen?
Nicht immer. Generative Systeme auf Basis eines Foundation-Modells plus Retrieval über Ihre vorhandenen Dokumente brauchen überhaupt keine Trainingsdaten. Prädiktive Modelle brauchen Historie — typischerweise ein Jahr oder mehr an gelabelten Ergebnissen. Teil der ersten Phase ist, Ihnen ehrlich zu sagen, in welcher der beiden Kategorien Ihr Problem liegt.
03 Welches Modell sollten wir nehmen?
Das hängt von der Aufgabe ab, vom Latenzbudget, davon, wo die Daten verarbeitet werden dürfen, und davon, was ein Fehler kostet. Wir messen Kandidaten an Ihrem Evaluationsset, statt automatisch zu dem Modell zu greifen, das gerade in den Nachrichten ist, und wir entwerfen so, dass sich das Modell tauschen lässt, ohne das System drumherum neu zu schreiben.
04 Wie verhindern Sie, dass ein KI-System falsche Antworten produziert?
Ganz ausschliessen lässt es sich nicht, also konstruiert man darum herum: Antworten in abgerufenem Quellmaterial verankern und belegen, Ausgaben auf strukturierte Formate begrenzen, sie gegen Regeln prüfen, bevor sie einen Nutzer erreichen, überall dort einen Menschen einbinden, wo ein Fehler teuer ist, und im Produktivbetrieb so überwachen, dass Qualitätsdrift von einem Dashboard bemerkt wird und nicht von einem Kunden.
05 Wem gehören Modell und Code?
Ihnen. Quellcode, Prompts, Evaluationssets, Infrastrukturdefinitionen und Dokumentation gehören Ihnen, in Ihren Repositories, ab dem ersten Commit. Wir bauen zur Übergabe.
Selten nur KI
KI-Arbeit kommt fast immer zusammen mit der Plattform, auf der sie laufen muss.
-
Individuelle Softwareentwicklung
Webanwendungen, SaaS-Plattformen und APIs für echte Nutzer und echte Lasten — moderne Stacks, saubere Architektur, von Tag eins cloud-fähig.
Was wir tun -
Mobile App-Entwicklung
Native und plattformübergreifende iOS- und Android-Apps — schnell, zuverlässig und an der tatsächlichen Nutzung ausgerichtet.
Was wir tun -
Cloud & DevOps
Migration, Modernisierung und CI/CD-Automatisierung über AWS, Azure und Google Cloud — Infrastruktur, die sicher skaliert.
Was wir tun -
Cybersicherheit
Assessments, kontinuierliches Monitoring und Incident Response, die Ihre Anwendungen, Daten und Infrastruktur widerstandsfähig halten.
Was wir tun
Gestalten wir die Zukunft.
Sagen Sie uns, wohin Sie Ihr Unternehmen führen möchten. Wir planen Architektur, Zeitrahmen und Team – und antworten innerhalb von 24 Stunden.