Individuelle KI-Entwicklung — gebaut für den Produktivbetrieb
Standard-KI liefert Ihnen eine Demo. Individuelle KI liefert ein System, das Ihre Daten kennt, zur Arbeitsweise Ihres Teams passt und auch nach dem Launch zuverlässig läuft. Wir konzipieren, entwickeln und betreiben KI-Funktionen und -Agenten von Anfang bis Ende — und beginnen damit, die Stelle zu finden, an der KI tatsächlich eine Entscheidung verändert.
Was wir liefern
KI-Strategie & Discovery
Wir ermitteln, wo KI ein Ergebnis wirklich verändert, schätzen den Aufwand ehrlich ein und validieren die riskanteste Annahme mit einem fokussierten Proof of Concept, bevor sich jemand auf eine Roadmap festlegt.
LLM-Funktionen & Copilots
Zusammenfassung, Extraktion, Klassifizierung und Assistenten direkt in Ihrem Produkt — mit Prompts, Evaluierungen und Fallbacks unter Versionskontrolle.
KI-Agenten & Automatisierung
Agenten, die Ihre APIs aufrufen, Ihre Geschäftsregeln einhalten und im richtigen Moment an einen Menschen übergeben — mit Guardrails, Logging und Kostenlimits.
Machine-Learning-Modelle
Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und Computer Vision, trainiert auf Ihren Daten — wenn ein klassisches Modell einem Sprachmodell überlegen ist.
Private & selbst gehostete Modelle
Open-Weight-Modelle in Ihrer Cloud oder Region, wenn Daten diese nicht verlassen dürfen — einschliesslich Hosting in der EU und am Golf.
MLOps & Monitoring
Evaluierungssuites, Drift-Monitoring, Tracing und Retraining-Pipelines, damit Qualität gemessen statt angenommen wird.
Typische Anwendungsfälle
- Dokumenten- und E-Mail-Verarbeitung, die Aufgaben automatisch weiterleitet
- Support- und Vertriebsassistenten auf Basis Ihrer eigenen Inhalte
- Prognosen und Anomalieerkennung auf Betriebsdaten
- Bild- und Videoanalyse für Prüfung oder Katalogisierung
- Interne Copilots für Analyse-, Engineering- und Operations-Teams
Eingesetzte Technologien
OpenAI
Ollama
Python
FastAPI
SageMaker
PostgreSQL
Unsere Arbeitsweise
- 01
Verstehen
Wir lernen Ihr Geschäft, Ihre Nutzer und die Rahmenbedingungen kennen und definieren gemeinsam, wie Erfolg aussieht.
- 02
Validieren
Wir testen zuerst die riskanteste Annahme — mit einem Prototyp oder KI-Proof-of-Concept —, bevor das Team wächst.
- 03
Entwickeln
Kurze Iterationen, alle zwei Wochen lauffähige Software und Demos, die Sie selbst durchklicken können.
- 04
Betreiben
Launch, Monitoring und Weiterentwicklung — oder eine saubere Übergabe an Ihr Team.
Passende Projekte
Sumus
KI · ESG · Nachhaltigkeit
Eine KI-gestützte Produktsuche für Mode — Kleidungsstück scannen, ESG-Kennzahlen sehen und Nachhaltigkeit markenübergreifend vergleichen. Wir haben das KI-Tool entwickelt.
Digital Arrow
Recruiting- & HR-Plattform
Eine HR-Plattform für Recruiting und Lebenslauf-Verarbeitung — Zeiterfassung, asynchrone Videointerviews mit Videoanfragen, Urlaubsverwaltung und Online-Signaturen. Ein Workspace für den gesamten Einstellungsprozess.
Häufig gestellte Fragen
Wie lange dauert ein individuelles KI-Projekt?
Ein Proof of Concept dauert in der Regel zwei bis sechs Wochen. Der Weg in den Produktivbetrieb — Integration, Evaluierung, Sicherheitsprüfung und Monitoring — kommt je nach Systemen und Datenlage meist mit einem bis drei Monaten hinzu.
Brauchen wir für den Start viele Daten?
Oft nicht. Viele LLM-Funktionen arbeiten mit Ihren vorhandenen Dokumenten und einem sorgfältig aufgebauten Evaluierungsset. Wird ein trainiertes Modell benötigt, prüfen wir die Datenqualität in der Discovery-Phase und sagen Ihnen offen, ob sie ausreicht.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Was zur Aufgabe und zu Ihren Rahmenbedingungen passt: gehostete Modelle von OpenAI, Anthropic oder Google, Open-Weight-Modelle wie Llama oder Mistral oder klassisches Machine Learning. Wir bauen so, dass sich das Modell später austauschen lässt.
Kann die KI in unserer eigenen Cloud laufen?
Ja. Wir deployen auf AWS, Azure oder Google Cloud in der gewünschten Region, einschliesslich EU- und Nahost-Regionen, und setzen selbst gehostete Modelle ein, wenn Daten in Ihrer Umgebung bleiben müssen.
Weiterführende Artikel
Custom AI Development vs Off-the-Shelf AI Tools
Off-the-shelf AI tools solve common problems well. Custom AI earns its cost when the value sits in your data, your workflow or your product. Here is how to tell the difference.
5 Min. Lesezeit
LLM Agents in Production: Tools, Guardrails and Evaluation
Agents that call tools and take actions are powerful and fragile. The engineering practices that keep them safe, measurable and affordable in production.
5 Min. Lesezeit
What an AI Consultancy Should Actually Deliver
An AI consultancy is worth hiring when it leaves you with working software and a team that understands it. What to expect at each stage, and what to be wary of.
5 Min. Lesezeit
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Schicken Sie uns eine kurze Beschreibung — wir melden uns mit Rückfragen, einem groben Plan und einem Teamvorschlag.
E-Mail schreiben