Welche KI-Modelle nutzt ihr?

Je nach Anforderung OpenAI, Anthropic oder lokale Modelle. Die Entscheidung hängt an Datenschutz, Qualität, Kosten und Betriebsmodell.

Wie verhindert ihr Halluzinationen?

Mit klaren Datenquellen, Retrieval, Eval-Fragen, Aktionsgrenzen und Monitoring.

Ist KI für jedes Unternehmen sinnvoll?

Nein. Manchmal ist eine normale Automatisierung günstiger und robuster. Genau das klären wir im Use-Case-Mapping.

KI-Integration Unternehmen

KI-Integration Unternehmen: KI, die in echten Workflows läuft.

Wir integrieren KI in Unternehmensprozesse: RAG-Systeme, interne Wissensassistenten, AI Agents, Support- und Sales-Workflows. Mit Eval-Setup, Kostenmodell und Monitoring.

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Passt, wenn

ihr KI nutzen wollt, aber Daten, Datenschutz, Qualität und Betrieb ernst nehmt.

Startet mit

Use-Case-Mapping: Wo spart KI wirklich Zeit, wo ist Standardautomatisierung besser, wo ist das Risiko zu hoch?

Ergebnis

eine produktionsnahe Pipeline mit klaren Datenquellen, Messung, Kostenkontrolle und menschlicher Freigabe.

Passender Check

Erst einordnen, dann beauftragen.

Der passende Check hilft, Scope, Risiko oder Einstiegspunkt vor dem Gespräch sauberer zu sortieren.

Check starten

Was du mitnimmst

Empfohlene Leistung mit nächsten Schritten.

Besucher ohne klare Leistungsauswahl
Software-, Portal- und Automatisierungsanfragen
Teams, die Website, Software und Wachstum zusammen denken müssen

Sinnvolle KI-Projekte

KI wirkt dort, wo sie an Wissen, Systeme und Entscheidungen angebunden ist.

RAG über interne Dokumente und Wissensdatenbanken
Support-Antworten mit Quellen und Freigabe
Sales-Recherche und Angebotsvorbereitung
Dokumentenprüfung und Zusammenfassung
AI Agents mit begrenztem Action-Layer

Qualität vor Hype

Gute KI-Projekte brauchen Bewertung und Betrieb. Sonst entsteht ein beeindruckender Prototyp, dem niemand im Alltag vertraut.

Eval-Fragen und Trefferquote vor Livegang
Modellwahl nach Datenschutz, Qualität und Kosten
Logging, Monitoring und Kostenlimits
Fallbacks und menschliche Freigabe für kritische Aktionen

Beweis

KI wird Teil des Systems.

Unsere KI-Seite ist bewusst technisch: Datenpipeline, Retrieval, Eval, Guardrails und Betrieb stehen vor Showeffekt.

RAG

Antworten basieren auf definierten Quellen statt Bauchgefühl.

Eval

Qualität wird vor dem Livegang messbar gemacht.

Betrieb

Kosten, Logs und Fehler werden sichtbar gehalten.

KI-Integration im Detail Prozessautomatisierung Web-App Entwicklung KI-Integration

Häufige Fragen

Was Kunden zuerst wissen wollen.

Welche KI-Modelle nutzt ihr?: Je nach Anforderung OpenAI, Anthropic oder lokale Modelle. Die Entscheidung hängt an Datenschutz, Qualität, Kosten und Betriebsmodell.
Wie verhindert ihr Halluzinationen?: Mit klaren Datenquellen, Retrieval, Eval-Fragen, Aktionsgrenzen und Monitoring.
Ist KI für jedes Unternehmen sinnvoll?: Nein. Manchmal ist eine normale Automatisierung günstiger und robuster. Genau das klären wir im Use-Case-Mapping.

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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