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atondix
KI Agentur Nürnberg

KI-Projekte für die Metropolregion, die im Betrieb ankommen.

Wir entwickeln KI-Integrationen, RAG-Systeme und AI Agents für Unternehmen in Nürnberg und Mittelfranken - mit Use-Case-Mapping, Datenpipeline, Eval und Monitoring.

Kein Hype

Wir starten nicht mit Modellnamen, sondern mit Prozess, Daten, Risiken und messbarem Nutzen.

Technisch

RAG, LLM-Pipelines, Agents, Logging, Kostenmodell und Betrieb werden von Anfang an geplant.

Regional

Workshops in Nürnberg, Fürth und Umgebung, Umsetzung mit direkter technischer Verantwortung.

KI-Use-Cases für B2B

Viele sinnvolle KI-Projekte sind unspektakulär - und genau deshalb wertvoll.

  • interne Wissensassistenten
  • Support- und Sales-Automatisierung
  • Dokumentenverarbeitung und Zusammenfassung
  • RAG auf Produkt-, Service- oder Vertragsdaten
  • AI Agents mit Freigabe und Logging

Produktionsnah statt Demo

Ein Prototyp ist nur der Anfang. Vertrauen entsteht durch Qualität, Kostenkontrolle, Datenschutz und klare Grenzen.

  • Eval-Fragen und Trefferquoten
  • sichere Datenanbindung
  • menschliche Freigabe für kritische Aktionen
  • Monitoring und laufende Verbesserung
Beweis

KI hängt an Daten und Betrieb.

Unsere bestehende KI-Integration-Seite und das Cockpit bilden die technische Basis. Kundenproof wird nur veröffentlicht, wenn er freigegeben ist.

RAG

Antworten aus definierten Quellen und mit messbarer Qualität.

Agents

Aktionen nur dort, wo Tool-Zugriff und Freigabe sauber geklärt sind.

Betrieb

Kosten, Logs und Fehler bleiben sichtbar.

Häufige Fragen

Was Kunden zuerst wissen wollen.

Arbeitet ihr als KI Agentur direkt in Nürnberg?
Unser Sitz ist Fürth, Termine in Nürnberg sind schnell möglich. KI-Projekte laufen meist hybrid: Workshop vor Ort, Umsetzung im Cockpit.
Macht ihr KI-Workshops oder Umsetzung?
Beides, aber unser Schwerpunkt ist Umsetzung. Workshops sind sinnvoll, wenn daraus eine klare Roadmap entsteht.
Ist das DSGVO-konform möglich?
Oft ja, aber es hängt an Daten, Modellwahl, Hosting und Verarbeitung. Wir klären diese Punkte vor der technischen Umsetzung.
KI einordnen

Gute KI-Projekte starten bei echten Workflows.

Wir trennen Use-Case von Hype und klären Daten, Qualität, Kosten und Betrieb, bevor irgendetwas produktiv wird.

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