KI, die dem Alltag in Ihrem Betrieb standhält
Die meisten KI-Initiativen kommen über die Demo nie hinaus und tauchen in der GuV nie auf. Wir übernehmen die 90 %, die niemand auf einer Folie zeigt: Datenpipelines, Evaluation, Leitplanken und die Anbindung an Ihre Abläufe. Erst dadurch trägt das Modell Ihren Prozess wirklich, und eine Geschäftskennzahl belegt es.
Wo wir KI einsetzen
Die vier Einsatzfelder, nach denen wir am häufigsten gefragt werden. Ist Ihr Anwendungsfall nicht dabei, gelten dieselben Regeln; sprechen Sie uns im Gespräch darauf an.
Dokumentenintelligenz
Verträge, Schadensfälle, Rechnungen und Compliance-Meldungen werden in Maschinengeschwindigkeit ausgelesen, klassifiziert und geprüft, wobei Sie die Genauigkeitsschwelle festlegen.
Im Detail →Copilots für Teams
Assistenten für Vertrieb, Support und Operations, die auf Ihren eigenen Daten aufsetzen: mit Quellenangaben, Berechtigungen und Audit-Trails, die fest eingebaut sind.
Im Detail →Agentische Workflows
Mehrstufige Backoffice-Prozesse wie Triage, Abstimmung und Auftragsbearbeitung laufen durchgängig durch, mit menschlichen Kontrollpunkten dort, wo es darauf ankommt.
Im Detail →Prognosen & Entscheidungen
Nachfrage-, Preis- und Risikomodelle gehören nicht in ein Dashboard, das niemand öffnet, sondern in die Werkzeuge, in denen die Entscheidung tatsächlich fällt.
Im Detail →Warum unsere Systeme in Betrieb bleiben
Vier Prinzipien unterscheiden produktive KI vom Pilotprojekt-Theater.
Zuerst die Kennzahl
Bevor die erste Zeile Code entsteht, steht fest, welche Zahl das Projekt bewegen muss.
Evaluations-Framework
Ein Testset aus Ihren realen Fällen wird laufend bewertet. Driftet die Genauigkeit, wissen wir es vor Ihnen.
Menschliche Kontrollpunkte
Konfidenzbasiertes Routing: Das Modell übernimmt die Routine, die Ausnahmen gehen an Menschen.
Modellagnostisch
Frontier-API, Open Weights oder feingetunt: Wir entscheiden je Aufgabe nach Kosten, Latenz und Datenschutz.
In drei Schritten in den Produktivbetrieb
KI-Projekte tragen mehr Unsicherheit als klassische Softwareprojekte. Deshalb strukturieren wir sie so, dass das größte Risiko zuerst und mit dem kleinsten Budget geprüft wird.
Machbarkeitssprint
Wir prüfen die riskanteste Annahme an Ihren realen Daten: Erreicht ein Modell die Genauigkeit, die Ihr Prozess braucht? Sie erhalten ein schriftliches Urteil mit gemessenen Zahlen, Go oder No-Go.
Produktionsaufbau
Pipelines, Leitplanken, Evaluations-Framework, Anbindung an den Workflow, Berechtigungen und Audit-Trails: der undankbare Großteil der Arbeit, der das Modell für Ihr Team im Tagesgeschäft überhaupt nutzbar macht.
Messen & verbessern
Laufende Evaluation an Ihren Live-Fällen, Drift-Alarme und ein monatlicher Review mit Blick auf die Geschäftskennzahl, an der sich das System messen lassen muss.
Daten, Datenschutz & Governance
Die Fragen, die Ihre Rechts- und Sicherheitsabteilung stellen wird, beantworten wir, bevor sie gestellt werden.
Häufige Fragen
Müssen unsere Daten erst „aufgeräumt“ sein?
Nein. Unaufgeräumte Daten sind der Normalfall. Der Machbarkeitssprint arbeitet mit dem, was vorhanden ist, und sagt Ihnen genau, was fehlt, falls etwas fehlt.
Welche Genauigkeit können wir erwarten?
Wir nennen keine Zahl, bevor wir gemessen haben; genau dafür ist der Machbarkeitssprint da. Sie sehen die gemessene Genauigkeit an Ihren eigenen Fällen, bevor Sie sich auf die Umsetzung festlegen.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Das Modell, das sich für Ihre Aufgabe am besten eignet, gemessen an Kosten, Latenz und Datenschutz: Frontier-APIs, Open Weights oder feingetunte Modelle. Die Architektur hält das Modell austauschbar.
Was passiert, wenn die Modelle besser werden?
Ihr Evaluations-Framework macht Upgrades sicher: Wir lassen das Testset auf den neuen Modellen laufen und wechseln nur, wenn die Zahlen dafür sprechen.
Eine Kanzlei schickt jeden Vertrag zuerst durch ihr eigenes Prüfmodell
Anwälte prüfen nur noch markierte Klauseln, statt jeden Vertrag von Seite eins bis zur Unterschrift zu lesen. Geliefert im Rahmen der unterzeichneten Aufwandsschätzung.
Zur Fallstudie →Drei Modelle der Zusammenarbeit
Ein Senior-Team zu einem festen Monatssatz, für lange Roadmaps.
Zahlung nach FortschrittPro Projekt →Feste Aufwandsschätzung, Abrechnung nach Meilensteinen, für klar umrissene Systeme.
Beteiligung · hybridPartnerschaft →Die Umsetzung gegen Beteiligung oder ein reduzierter Preis plus Beteiligung.
Bringen Sie uns den Workflow. Wir sagen Ihnen, ob KI hineingehört.
Wir schätzen den Aufwand ehrlich ein, notfalls mit dem Satz: „Eine Rules Engine erledigt das günstiger.“