KI‑Softwareentwicklung
Wir entwerfen und bauen KI‑Software End‑to‑End — integriert in Ihre Systeme, in Ihren Daten verankert, auf Genauigkeit evaluiert und in Produktion überwacht, damit Qualität stabil bleibt.
KI, die sich wie Software verhält
Der Unterschied zwischen Demo und Produkt ist Engineering: Evaluation, Guardrails, Monitoring und Integrationen. Wir bauen KI‑Systeme, die vorhersehbar, sicher und skalierbar sind — damit Sie mit Vertrauen ausrollen können.
Wir bauen vollständige KI‑Produkte — keine Prototypen. UX, APIs, Data‑Pipelines, Modell‑Orchestrierung und Produktions‑Deployment.
Grounded Assistants und Suche über Dokumente, Tickets, Wikis und Datenbanken — mit Quellen‑Vertrauen und Berechtigungen.
Tool‑nutzende Agenten, die Aufgaben sicher ausführen: Ticket‑Triage, CRM‑Updates, Reports und Ops‑Automatisierung.
Skalierbare KI‑Services mit Auth, Rate‑Limits, Caching, Telemetrie und Kostenkontrolle — bereit für echten Traffic.
Test‑Sets, Regression‑Checks, Prompt/Version‑Management und Monitoring, damit Output‑Qualität stabil bleibt.
Zugriffskontrolle, Redaction, Policy‑Filter, Audit‑Logs und sicherer Tool‑Zugriff für Enterprise‑Workflows.
Wir fokussieren auf Workflows mit messbaren Ergebnissen: weniger Tickets, schnellere Lösung, höhere Conversion, weniger manuelle Arbeit und bessere Suche — und verfolgen den Impact über die Zeit.
- • Reduzierter manueller Aufwand
- • Höhere Antwortqualität und Konsistenz
- • Bessere Auffindbarkeit (Suche & Wissen)
- • Vorhersagbare Performance und Kosten
Wir reduzieren Halluzinationen durch Retrieval‑Verankerung und bauen einen Quality‑Loop: Evals, Regressionstests und Monitoring in Produktion — damit Outputs stabil bleiben, wenn sich Daten ändern.
- • Retrieval aus vertrauenswürdigen Quellen (RAG)
- • Policy‑Filter und Redaction
- • Offline‑Evals + Regression‑Checks
- • Online‑Telemetry: Latenz, Kosten, Qualität
KI‑Software‑Use‑Cases mit hohem Impact
Wir bauen Systeme, bei denen Sprache und Entscheidungen der Engpass sind — und bei denen Verbesserungen in echten Business‑Wert übersetzt werden.
- • RAG‑Assistent, verankert in der Wissensbasis
- • Ticket‑Triage, Routing und Antwort‑Vorschläge
- • Deflection‑Analytics und CSAT‑Verbesserungen
- • Human Handoff, Compliance und Audit‑Logs
- • Sofort‑Antworten aus internen Dokumenten
- • Angebots‑/E‑Mail‑Erstellung im Brand‑Ton
- • Lead‑Qualifizierung und Enrichment
- • CRM‑Notizen, Zusammenfassungen und Follow‑ups
- • Extraktion aus PDFs, Rechnungen, Verträgen und Formularen
- • Normalisierung in strukturierte Daten
- • Review‑UI + Confidence‑Scoring
- • Workflow‑Automatisierung über Systeme hinweg
- • Hybrid‑Suche (Keyword + Semantik) + Re‑Ranking
- • Query‑Rewrite und Intent‑Verständnis
- • Empfehlungen und Personalisierung
- • Search‑Analytics + Content‑Gap‑Insights
So liefern wir KI‑Software
Disziplin macht KI zuverlässig. Wir definieren Erfolg, designen das richtige System, validieren mit Evals und deployen dann mit Monitoring.
Wir stimmen Nutzer, Constraints und messbare Ziele ab: Genauigkeit, Latenz, Kosten, Deflection, Conversion und Zeitersparnis.
RAG vs. Fine‑Tuning vs. Hybrid, Tool‑Calling, Memory, Sicherheit, Datenzugriff und Architektur.
Wir liefern ein MVP schnell mit Test‑Sets, Scoring und Human‑Review‑Loops — dann iterieren wir, bis Ergebnisse stabil sind.
Produktions‑Rollout mit Logging, Guardrails, Rate‑Limiting, Monitoring und Kostenkontrolle, damit Qualität konsistent bleibt.
Wir integrieren KI dort, wo sie den größten Hebel bringt — Helpdesk, CRM, interne Systeme, Analytics und Produkterlebnisse — damit das Team Wert sieht, ohne alles zu ändern.
- • Zendesk / Intercom / Freshdesk
- • HubSpot / Salesforce / Pipedrive
- • Slack / Teams + interne APIs
- • Data‑Warehouses und Dashboards
Wir optimieren den gesamten KI‑Stack: Routing, Caching, Retrieval, Batching und Modellwahl. Sie erhalten stabile Latenz und planbare Kosten, wenn die Nutzung wächst.
- • Caching + Token‑Optimierung
- • Re‑Ranking + Query‑Rewrite
- • Streaming + Latenz‑Tuning
- • Spend‑Forecasting und Budgets
Teilen Sie Ziele und Datenkontext. Wir schlagen den pragmatischsten Ansatz vor (RAG, Hybrid oder Fine‑Tuning, wenn es wirklich hilft) — plus Eval‑Plan und Rollout‑Strategie.
Häufig gestellte Fragen
Kurze Antworten für gängige Entscheidungen rund um KI‑Software.
Alles, was Produktion braucht: Frontend‑UX, Backend‑APIs, Data‑Pipelines, Modell‑Orchestrierung, Evaluation, Monitoring und Security. Wir bauen Systeme, die zuverlässig, messbar und wartbar sind.
Die meisten produktiven Use‑Cases starten mit RAG, weil es schnell, kontrollierbar und in Daten verankert ist. Fine‑Tuning hilft für konsistentes Verhalten oder Ton. Wir wählen nach Accuracy, Risiko und Kosten.
Wir optimieren Prompts, Retrieval, Caching, Routing und Modell‑Auswahl. Zusätzlich setzen wir Monitoring, Budgets und Alerts ein, damit Spend bei Wachstum planbar bleibt.
Ja. Integrationen mit CRM, Helpdesk, Datenbanken, internen APIs, Slack/Teams und Analytics. Outputs sind strukturiert, damit Systeme direkt handeln können.
Ein fokussiertes MVP ist in wenigen Wochen möglich. Die schnellsten Wins kommen meist aus Support‑Automatisierung, internen Wissens‑Assistenten und Dokument‑Workflows — dort ist ROI sofort messbar.
