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
KI-Integration ein Business-Ziel lösen soll: bessere Anfragen, klarere Abläufe oder ein Auftritt, der dem Angebot gerecht wird.
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
ob Scope, Budget und Timing realistisch zusammenpassen — und welcher nächste Schritt wirklich sinnvoll ist.
Das Problem
Viel KI-Hype, wenig im Betrieb.
Die meisten KI-Initiativen bleiben im Prototyp stecken: ein beeindruckendes Demo, aber keine saubere Datenanbindung, keine Messung der Treffer-Quote, keine Kostenkontrolle. Im Alltag halluziniert das System, niemand vertraut ihm, das Projekt versandet.
Unsere Lösung
Vom Use-Case zur produktiven Pipeline.
Wir starten beim konkreten Use-Case und bauen die Datenpipeline mit Embedding-Store dahinter. Ein Eval-Setup misst die Treffer-Quote, bevor irgendetwas live geht. Modelle wählen wir pragmatisch — Anthropic, OpenAI oder lokal, je nach Datenschutz und Kosten. Mit Monitoring, damit du Qualität und Ausgaben im Griff hast.
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
Beweis statt Behauptung.
Für KI und Automatisierung zeigen wir unser eigenes Produkt — inklusive optionalem KI-Agent im Cockpit:
atondix Cockpit
Scope
Web-App·Dashboard·KI-Agent
Ausgangslage
Kein Kundencase, sondern unser eigenes Produkt: das Kundendashboard, das jeder atondix-Kunde nutzt. Tickets, Reports, Roadmap, Rechnungen — an einem Ort.
Was wir gebaut haben
Inhouse gebaut mit demselben Stack, den wir verkaufen: Next.js, typsichere Schnittstellen, Echtzeit-Reports und ein optionaler KI-Agent für Standardfragen.
So gehen wir vor.
- 01
Use-Case-Mapping
Wo bringt KI echten Hebel? Wir trennen Hype von Nutzen.
- 02
Datenpipeline
Embedding-Store, Retrieval, Anbindung an deine Quellen — sauber gebaut.
- 03
Eval-Setup
Treffer-Quote messen, bevor es live geht. Kein Blindflug.
- 04
Betrieb
Kostenmodell, Monitoring und Iteration im Produktivbetrieb.
IT aus einer Hand.
Inhouse heißt: Du kombinierst, was zusammengehört — ohne Subagentur-Pingpong, ohne Übergaben.
Was Kunden zuerst wissen wollen.
Frage nicht dabei? Schreib an hallo@atondix.de — wir antworten meistens am selben Tag.
- Welche Modelle nutzt ihr?
- Je nach Anforderung Anthropic (Claude), OpenAI oder lokale/Open-Source-Modelle. Bei sensiblen Daten oft lokal oder europäisch gehostet — wir entscheiden nach Datenschutz, Qualität und Kosten, nicht nach Marke.
- 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?
- 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?
- 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.