KI, die in deinem Workflow läuft — nicht nur im Demo-Video.
RAG, LLM-Pipelines und Vector-Search, integriert in deine echten Prozesse. Anthropic, OpenAI oder lokale Modelle — pragmatisch ausgewählt, mit Eval-Setup, Kostenmodell und Monitoring.
Passt, wenn
Passt, wenn
Passt, wenn
KI-Integration ein Business-Ziel lösen soll: bessere Anfragen, klarere Abläufe oder ein Auftritt, der dem Angebot gerecht wird.
Passt nicht, wenn
Passt nicht, wenn
Passt nicht, wenn
du nur möglichst schnell die billigste Umsetzung suchst oder schon eine fertige Lösung ohne strategische Prüfung erwartest.
Nach 30 Minuten weißt du
Nach 30 Minuten weißt du
Nach 30 Minuten weißt du
ob Scope, Budget und Timing realistisch zusammenpassen — und welcher nächste Schritt wirklich sinnvoll ist.
Viel KI-Hype, wenig im Betrieb.
Viel KI-Hype, wenig im Betrieb.
Das Problem
Viel KI-Hype, wenig im Betrieb.
Viele KI-Projekte bleiben Demos: keine saubere Datenbasis, keine Trefferquote, keine Kostenkontrolle. Im Alltag vertraut ihnen niemand.
Vom Use-Case zur produktiven Pipeline.
Vom Use-Case zur produktiven Pipeline.
Vom Use-Case zur produktiven Pipeline.
Wir starten beim Use-Case, bauen die Datenpipeline und messen Trefferquoten vor dem Livegang. Modellwahl, Kosten und Monitoring sind Teil der Architektur.
Passender Check für KI-Integration
Wenn du noch nicht sicher bist, ob Scope, Risiko oder Hebel klar genug sind, sortiert dieser Check die nächsten Entscheidungen vor.
Check startenWas du mitnimmst
Empfohlene Leistung mit nächsten Schritten.
- Besucher ohne klare Leistungsauswahl
- Software-, Portal- und Automatisierungsanfragen
- Teams, die Website, Software und Wachstum zusammen denken müssen
Was du bekommst.
RAG, LLM-Pipelines und Vector-Search direkt in deinen Workflows. Anthropic, OpenAI, lokale Modelle — pragmatisch ausgewählt.
- Use-Case-Mapping
- Datenpipeline + Embedding-Store
- Eval-Setup (Treffer-Quote)
- Kostenmodell + Monitoring
So gehen wir vor.
- 01
Use-Case-Mapping
01Use-Case-Mapping
Wo bringt KI echten Hebel? Wir trennen Hype von Nutzen.
- 02
Datenpipeline
02Datenpipeline
Embedding-Store, Retrieval, Anbindung an deine Quellen — sauber gebaut.
- 03
Eval-Setup
03Eval-Setup
Treffer-Quote messen, bevor es live geht. Kein Blindflug.
- 04
Betrieb
04Betrieb
Kostenmodell, Monitoring und Iteration im Produktivbetrieb.
IT & Software aus einer Hand.
Du kombinierst, was zusammengehört — ohne Subagentur-Pingpong und ohne Übergaben zwischen Strategie, Interface und Code.
Was Kunden zuerst wissen wollen.
Frage nicht dabei? Schreib an hallo@atondix.de — wir antworten meistens am selben Tag.
Welche Modelle nutzt ihr?
Welche Modelle nutzt ihr?
Welche Modelle nutzt ihr?
Je nach Datenschutz, Qualität und Kosten: Anthropic, OpenAI oder lokale/Open-Source-Modelle.
Wie stellt ihr sicher, dass die KI nicht halluziniert?
Wie stellt ihr sicher, dass die KI nicht halluziniert?
Wie stellt ihr sicher, dass die KI nicht halluziniert?
Mit Retrieval auf deinen echten Daten (RAG) und einem Eval-Setup, das die Treffer-Quote misst, bevor etwas produktiv geht. Plus Monitoring im Betrieb — Qualität ist messbar, nicht Gefühl.
Bleiben unsere Daten sicher?
Bleiben unsere Daten sicher?
Bleiben unsere Daten sicher?
Ja. Wir setzen auf datensparsame Architekturen, auf Wunsch lokale Modelle und klare Verarbeitungsverträge. Datenschutz ist Teil der Architektur, nicht ein Haken am Ende.
Lohnt sich KI für mein Unternehmen überhaupt?
Lohnt sich KI für mein Unternehmen überhaupt?
Lohnt sich KI für mein Unternehmen überhaupt?
Nicht immer — und das sagen wir ehrlich. Im Use-Case-Mapping prüfen wir, ob der Aufwand den Nutzen rechtfertigt, bevor du investierst.
Gute KI-Projekte starten bei echten Workflows.
Wir trennen Use-Case von Hype und klären Daten, Qualität, Kosten und Betrieb, bevor irgendetwas produktiv wird.