LLM-Funktionen, die den Kontakt mit der Produktion überleben
Ein Modell aufzurufen ist eine Demo. Es in einen Geschäftsprozess auszuliefern – mit Evaluations-Harness, Konfidenz-Routing, Audit-Trails und einer Kennzahl, an der es sich messen lassen muss – ist Engineering. Diese Seite behandelt diese Maschinerie; was wir damit bauen, ist unser Leistungsbereich KI-Lösungen.
Warum wir dazu greifen
LLMs verdienen sich ihren Platz im Stack aus Engineering-Gründen – und behalten ihn nur, solange die Zahlen stimmen.
Unstrukturierte Arbeit wird automatisierbar
Dokumente, E-Mails und Freitext haben sich jahrzehntelang der Automatisierung widersetzt, weil sie Urteilsvermögen brauchten. LLMs lesen sie gut genug, um die Masse zu automatisieren und den Rest an Menschen zu leiten.
Produktionsmaschinerie, keine Demos
Jede Integration wird mit einem Evaluations-Harness aus Ihren realen Fällen ausgeliefert, mit Konfidenz-Routing, das unsichere Ergebnisse in eine menschliche Prüf-Queue schickt, und mit Audit-Trails zu jeder Entscheidung.
Modellagnostisch per Design
Der Anbieter sitzt hinter einer Abstraktion, mit dem Harness darüber. Erscheint ein besseres oder günstigeres Modell, ist der Wechsel ein erneuter Lauf des Testsets – kein Rewrite.
Immer mit angebundener Kennzahl
Jede LLM-Funktion, die wir liefern, muss sich an einer Geschäftszahl messen lassen – eingesparte Stunden, Fehlerquote, Durchlaufzeit. Lässt sich keine Kennzahl anbinden, raten wir vom Bau ab.
Wann wir davon abraten
Ein LLM ist ein Werkzeug, keine Strategie. Drei Fälle, in denen der Griff danach der teure Weg ist, falschzuliegen.
Die Logik ist deterministisch
Wenn sich eine Regel aufschreiben lässt – Preisstufen, Validierung, Routing nach Feldwerten – ist eine einfache Funktion schneller, günstiger, testbar und nie auf neue Weise falsch. Der Großteil der Prozessautomatisierung sieht immer noch so aus.
Ein kleineres Modell schlägt das LLM
Klassifikation mit hohem Volumen und Prognosen auf historischen Daten sind oft mit einem eigens gebauten ML-Modell besser bedient – ein Bruchteil der Kosten pro Vorhersage bei gleicher oder besserer Genauigkeit.
Ein Chatbot ohne Kennzahl
Wenn das Briefing "wir brauchen KI" lautet, ohne Zahl dahinter, ist das ein Pilot, der zwischen Demo und GuV sterben wird. Wir haben aufgeschrieben, warum – und was Sie stattdessen tun sollten.
Was wir damit bauen
Die Formen, die LLM-Arbeit im Produktivbetrieb am häufigsten annimmt – jede auf einer eigenen Seite im Detail behandelt.
Dokumenten-Intelligenz →
Verträge, Rechnungen und Schadensfälle werden gelesen, extrahiert und geroutet – mit Konfidenz-Schwellen, die entscheiden, was noch menschliche Augen braucht.
Copiloten für Ihr Team →
Assistenten für Vertrieb, Support und Betrieb, verankert in Ihren eigenen Daten – mit Quellenangaben, Berechtigungen und Audit-Trails ab Werk.
Agentische Workflows →
Mehrstufige Prozesse, in denen das Modell unter Leitplanken plant und ausführt – jede Aktion protokolliert, begrenzt und nachprüfbar.
Eigene KI-Infrastruktur →
Open-Weight-Modelle auf Hardware unter Ihrer Kontrolle, für Workloads und Daten, die das Haus nicht verlassen sollten – lesen Sie, wie ein Unternehmen von API-Rechnungen wegmigriert ist.
Beispiele, keine Grenze – wenn der Workflow Sprache, Dokumente oder Urteilsvermögen umfasst, ist er vermutlich in Reichweite.
Wie es in den Prozess passt
Die kostenlose Diagnose entscheidet, ob ein LLM überhaupt in Ihren Prozess gehört – in rund einem Drittel der Fälle lautet unser Rat: nicht bauen. Wenn es dazugehört, folgt die Modellwahl den Rahmenbedingungen – Datensensibilität, Volumen, Latenz, Budget – und LLMs stehen neben dem Rest unseres Stacks als eine Option unter mehreren: Standards, kein Dogma.
Häufige Fragen
Mit welchen Modellen arbeiten Sie?
Mit den großen kommerziellen APIs und mit Open-Weight-Modellen, gewählt pro Workload während der Diagnose. Weil jede Integration modellagnostisch ist, ist die Wahl keine Festlegung – das Evaluations-Harness macht den Wechsel zu einer gemessenen Entscheidung.
Wie gehen Sie mit Halluzinationen um?
Durch Messen statt Hoffen. Das Evaluations-Harness bewertet die Genauigkeit vor dem Start an realen Fällen, Konfidenz-Routing schickt Ergebnisse mit niedriger Sicherheit in eine menschliche Prüf-Queue, und Audit-Trails machen jedes Ergebnis nachvollziehbar. Die Fehlerquote wird zu einer bekannten, begrenzten Zahl.
Kann das auf unserer eigenen Infrastruktur laufen?
Ja. Wenn Daten Ihre Umgebung nicht verlassen dürfen, deployen wir Open-Weight-Modelle auf Infrastruktur unter Ihrer Kontrolle – dieselbe Evaluationsmaschinerie, keine Dritt-API in der Kette.
Brauchen wir zuerst saubere Daten oder ein ML-Team?
Nein. LLM-Integrationen starten in der unaufgeräumten Realität – das Evaluationsset entsteht aus einigen Hundert realen Fällen aus Ihrem Betrieb, und die Pipelines werden um das herum gebaut, wie Ihre Daten heute aussehen.
Haben Sie einen Prozess, den ein LLM lösen könnte – oder einen Pilot, der feststeckt?
Die Diagnose ist kostenlos – und wenn die ehrliche Antwort eine einfache Funktion oder gar kein Bau ist, bekommen Sie sie schriftlich.