LLM-Funktionen, die den Produktivbetrieb überstehen
Ein Modell aufzurufen ist eine Demo. Engineering beginnt dort, wo die Funktion in einen Geschäftsprozess geht: mit Evaluations-Framework, Konfidenz-Routing, Audit-Trails und einer Kennzahl, an der sie sich messen lassen muss. Diese Seite beschreibt diese Maschinerie; was wir damit umsetzen, steht im Leistungsbereich KI-Lösungen.
Warum wir dazu greifen
LLMs verdienen sich ihren Platz im Stack aus Engineering-Gründen, und sie behalten ihn nur, solange die Zahlen stimmen.
Unstrukturierte Arbeit wird automatisierbar
Dokumente, E-Mails und Freitext haben sich jahrzehntelang der Automatisierung entzogen, weil sie Urteilsvermögen verlangten. LLMs lesen sie gut genug, um die Masse automatisch zu verarbeiten und den Rest an Menschen zu übergeben.
Produktionsmaschinerie statt Demo
Zu jeder Integration gehören ein Evaluations-Framework aus Ihren realen Fällen, ein Konfidenz-Routing, das unsichere Ergebnisse in eine Queue zur menschlichen Prüfung schickt, und Audit-Trails zu jeder Entscheidung.
Modellagnostisch von Grund auf
Der Anbieter sitzt hinter einer Abstraktion, das Evaluations-Framework liegt darüber. Erscheint ein besseres oder günstigeres Modell, ist der Wechsel ein erneuter Lauf des Testsets und kein Rewrite.
Immer an eine Kennzahl gebunden
Jede LLM-Funktion, die wir ausliefern, muss sich an einer Geschäftszahl messen lassen: eingesparte Stunden, Fehlerquote, Durchlaufzeit. Lässt sich keine Kennzahl anbinden, raten wir von der Umsetzung 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, etwa Preisstufen, Validierung oder 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 entwickelten ML-Modell besser bedient: ein Bruchteil der Kosten pro Vorhersage bei gleicher oder besserer Genauigkeit.
Ein Chatbot ohne Kennzahl
Wenn das Briefing nur „wir brauchen KI“ lautet und keine Zahl dahintersteht, entsteht ein Pilot, der zwischen Demo und GuV stecken bleibt. Wir haben aufgeschrieben, warum - und was Sie stattdessen tun sollten.
Was wir damit umsetzen
So sieht LLM-Arbeit im Produktivbetrieb am häufigsten aus; jede Form behandeln wir auf einer eigenen Seite im Detail.
Dokumenten-Intelligenz →
Verträge, Rechnungen und Schadensfälle werden gelesen, extrahiert und weitergeleitet; Konfidenz-Schwellen entscheiden, was noch eine menschliche Prüfung braucht.
Copiloten für Ihr Team →
Assistenten für Vertrieb, Support und Betrieb, verankert in Ihren eigenen Daten, mit eingebauten Quellenangaben, Berechtigungen und Audit-Trails.
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. Die Fallstudie zeigt, wie ein Unternehmen von den API-Rechnungen weggekommen ist.
Das sind Beispiele und keine Grenze: Wenn in einem Ablauf Sprache, Dokumente oder Urteilsvermögen vorkommen, ist er vermutlich in Reichweite.
Wie es in den Prozess passt
Die kostenlose Diagnose entscheidet zuerst, ob ein LLM überhaupt in Ihren Prozess gehört; in rund einem Drittel der Fälle lautet unser Rat, es nicht umzusetzen. Gehört es dazu, folgt die Modellwahl den Rahmenbedingungen aus Datensensibilität, Volumen, Latenz und Budget, und LLMs stehen neben dem Rest unseres Stacks als eine Option unter mehreren: eine Standardwahl, kein Dogma.
Häufige Fragen
Mit welchen Modellen arbeiten Sie?
Mit den großen kommerziellen APIs und mit Open-Weight-Modellen, während der Diagnose je Workload ausgewählt. Weil jede Integration modellagnostisch ist, ist diese Wahl keine Festlegung: Das Evaluations-Framework macht einen Wechsel zu einer gemessenen Entscheidung.
Wie gehen Sie mit Halluzinationen um?
Durch Messen statt Hoffen. Das Evaluations-Framework bewertet die Genauigkeit vor dem Start an realen Fällen, das Konfidenz-Routing schickt Ergebnisse mit niedriger Sicherheit in eine Queue zur menschlichen Prüfung, und Audit-Trails machen jedes Ergebnis nachvollziehbar. Die Fehlerquote wird damit 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 richten sich danach, wie Ihre Daten heute tatsächlich aussehen.
Haben Sie einen Prozess, den ein LLM lösen könnte, oder einen Piloten, der feststeckt?
Die Diagnose ist kostenlos, und wenn die ehrliche Antwort eine einfache Funktion oder gar keine Umsetzung ist, bekommen Sie sie schriftlich.