KI & Machine Learning
Maßgeschneiderte KI, fest verankert in echten Produkten – Chatbots, Agenten, RAG, Computer Vision und Voice, die tatsächlich live gehen, nicht nur in der Demo funktionieren.
Die meisten „KI-Projekte“ sterben im Demo-Stadium – ein cleverer Prompt in einer Sandbox, der nie mit Produktionsdaten, echter Authentifizierung oder echten Nutzern in Berührung kommt. Unsere nicht. Wir bauen die Infrastruktur rund um das Modell: Retrieval-Pipelines, die aus Ihren tatsächlichen Dokumenten und Datenbanken schöpfen (pgvector, LlamaIndex), Agenten-Orchestrierung, die Ihre internen Tools und APIs aufruft (LangGraph), sowie die Leitplanken, Protokollierung und Quellennachweise, die aus einer LLM-Ausgabe etwas machen, dem Ihr Team vertrauen und das es live schalten kann. Ob Support-Assistent auf Basis Ihrer Wissensdatenbank, Dokumenten-Extraktions-Pipeline oder Echtzeit-Sprachagent – die Arbeit folgt derselben Disziplin: ein Modell in ein System einbinden, das am Dienstag funktionieren muss und in sechs Monaten immer noch funktioniert.
Das ist etwas für Unternehmen mit einem konkreten, klar abgegrenzten Problem – nicht für „KI auf die Roadmap setzen“. Support-Teams, die in immer gleichen Tickets versinken. Ops-Teams, die Daten aus gescannten Formularen oder Ausweisen manuell abtippen. Produktteams, die Personalisierung oder Churn-Vorhersage wollen, aber kein ML-Team dafür haben. Wir arbeiten mit OpenAI und Anthropic Claude für Sprachaufgaben, PyTorch für individuelle Vision- und Vorhersagemodelle sowie ElevenLabs zusammen mit OpenAI Realtime für Voice – die Wahl des Stacks richtet sich danach, was das Problem braucht, nicht danach, was gerade angesagt ist.
Glaubwürdigkeit entsteht hier durch Disziplin im Umfang, nicht durch Größe. Wir starten mit einem schmalen, funktionierenden Ausschnitt auf Basis Ihrer eigenen Daten – nicht mit einer generischen Chatbot-Demo –, denn nur so lässt sich vor der Budgetfreigabe für den vollständigen Build feststellen, ob Retrieval-Genauigkeit, Latenz und Randfälle wirklich standhalten.
Unser Prozess
Daten- & Scope-Audit
Wir gleichen Ihre Dokumente, Datenbanken oder Bild-/Audioquellen mit dem Anwendungsfall ab – Chatbot, Agent, Vision oder Voice – und definieren Genauigkeits- und Latenzziele, bevor Code entsteht.
Datenbasierter Prototyp
Wir bauen einen funktionierenden Ausschnitt auf Basis Ihrer echten Daten: eine RAG-Pipeline mit pgvector und LlamaIndex oder ein erstes Vision-/Voice-Modell – damit die Retrieval-Qualität früh belegt statt nur angenommen wird.
Agenten- & Integrationsentwicklung
Die Logik für Tool-Aufrufe entsteht über LangGraph, verbunden mit Ihren APIs und internen Systemen, inklusive Quellenangaben, Leitplanken und Protokollierung – damit Ausgaben nachvollziehbar sind und keine Blackbox bleiben.
Härtung & Übergabe
Wir testen Randfälle unter Last, optimieren Prompts und Retrieval anhand echter Nutzung und übergeben ein produktionsreif gehärtetes System mit Monitoring – keine Demo, die beim ersten echten Traffic zusammenbricht.
Was wir anbieten
Chatbots & Assistenten
LLM-gestützte Support- und Vertriebsassistenten, die auf Ihren eigenen Dokumenten basieren – im Web, auf WhatsApp oder Slack
KI-Agenten & RAG-Systeme
Werkzeugnutzende Agenten und Retrieval-Systeme, die Antworten aus Ihren eigenen Daten liefern – inklusive Quellenangaben
Computer Vision & OCR
Objekterkennung, Dokumenten-/Ausweis-Extraktion und Qualitätsprüfungs-Pipelines
Sprach-KI
Echtzeit-Sprachagenten, Transkription und Live-Übersetzung mit OpenAI Realtime und ElevenLabs
ML & Empfehlungssysteme
Individuelle Modelle für Vorhersagen, Abwanderung (Churn), Betrugserkennung, Forecasting und Personalisierung
Technologien, die wir einsetzen
Häufig gestellte Fragen
Sagen Sie uns,
was wir bauen sollen.
Bringen Sie uns die Idee, die angeblich zu schwer war. Kostenlose, unverbindliche Antwort innerhalb eines Werktags — NDA auf Anfrage.
KI & Machine Learning
KI- und Machine-Learning-Entwicklung bedeutet, Sprach-, Bild-, Audio- oder Prognosemodelle so an ein reales Produkt anzubinden, dass sie auf Basis Ihrer eigenen Daten antworten und im Produktivbetrieb zuverlässig laufen. Bei Prixelo umfasst das LLM-Chatbots und Assistenten, die auf Ihren Dokumenten basieren, KI-Agenten, die Werkzeuge nutzen, Retrieval-Systeme (RAG), die ihre Quellen angeben, Pipelines für Computer Vision und OCR, Sprachagenten in Echtzeit sowie individuelle Prognose- oder Empfehlungsmodelle. Das passt zu Unternehmen mit einem konkreten, klar abgegrenzten Problem: Supportteams mit vielen wiederkehrenden Tickets, Operations-Teams, die Daten aus gescannten Formularen abtippen, oder Produktteams, die Personalisierung möchten, ohne ein eigenes ML-Team aufzubauen. Die Umsetzung umfasst ein Daten- und Scope-Audit, einen funktionierenden Prototyp auf Ihren echten Daten, die Integration in Ihre APIs und internen Systeme sowie eine belastbare Übergabe mit Monitoring und Logging. Ein funktionierender Prototyp steht in der Regel nach 2–4 Wochen, eine produktionsreife Version nach 8–12 Wochen. Ein klar umrissener Chatbot oder eine RAG-Integration beginnt bei 7.000 $; KI-Agenten sowie individuelle Bild- oder Sprachsysteme beginnen bei 20.000 $ und mehr.
Häufige Fragen
Was umfasst KI- und Machine-Learning-Entwicklung?
Sie umfasst alles rund um das Modell, nicht nur den Prompt. Typischerweise gehören dazu die LLM-Integration, Retrieval über Ihre Dokumente mit Vektorsuche, Agenten, die Ihre internen Tools und APIs aufrufen, Computer Vision und OCR, Sprach- und Spracherkennungsfunktionen sowie Empfehlungs- oder Prognosemodelle. Jedes Projekt enthält außerdem Schutzmechanismen, Logging und nachvollziehbare Quellenangaben, damit Ihr Team prüfen kann, woher eine Antwort stammt, sowie Monitoring, sobald das System live ist.
Was ist RAG, und wann braucht ein Unternehmen es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) bedeutet, dass das System zuerst Ihre eigenen Inhalte durchsucht, etwa Hilfeartikel, Richtlinien oder Datenbankeinträge, und das Sprachmodell dann ausschließlich auf Grundlage des Gefundenen antwortet. Ein Unternehmen braucht das, wenn Antworten private oder sich häufig ändernde Informationen widerspiegeln müssen, mit denen ein allgemeines Modell nie trainiert wurde, und wenn Nutzer oder Mitarbeitende sehen müssen, auf welcher Quelle eine Antwort beruht.
Welche Probleme eignen sich gut für eine individuelle KI-Lösung?
Am besten eignen sich eng umrissene, wiederkehrende Aufgaben mit klaren Eingaben und einem messbaren Ergebnis: wiederkehrende Supportfragen aus einer Wissensdatenbank beantworten, Felder aus gescannten Formularen oder Ausweisen auslesen, eingehende Anfragen weiterleiten oder zusammenfassen, Gespräche transkribieren oder Kundenabwanderung anhand vorhandener Kundendaten vorhersagen. Ein breites Ziel wie „KI ins Produkt bringen“ lässt sich meist besser zuerst auf eine solche Aufgabe herunterbrechen, damit die Genauigkeit getestet werden kann, bevor weiteres Budget gebunden wird.
Wie lassen sich falsche oder erfundene Antworten eines KI-Systems reduzieren?
Wir stützen Antworten auf abgerufene Quellen, zeigen Quellenangaben an und beschränken das System auf die Aufgaben, für die es vorgesehen ist. Bevor Code geschrieben wird, legen wir gemeinsam fest, welche Genauigkeit und Antwortzeit akzeptabel sind, und testen dann mit echten Beispielen aus Ihren Daten, einschließlich unbequemer Grenzfälle. Da jede Anfrage und jede Antwort protokolliert wird, lassen sich Fehler nachverfolgen, sodass Prompts und Retrieval anhand der tatsächlichen Nutzung statt nach Gefühl angepasst werden.
Was müssen wir vor dem Start eines KI-Projekts vorbereiten?
Vor allem Zugriff auf die Daten, mit denen das System arbeiten soll: Dokumente, Datenbanktabellen, Beispielbilder oder Audioaufnahmen, dazu eine Handvoll echter Beispiele für die Fragen oder Aufgaben, die es bewältigen soll. Hilfreich ist außerdem eine feste Ansprechperson, die den Prozess gut kennt und beurteilen kann, ob die Ergebnisse stimmen. Diese Quellen erfassen wir im Scope-Audit, daher muss vorab nichts perfekt geordnet sein.
Was passiert, nachdem das KI-System live gegangen ist?
Zur Übergabe gehören Monitoring und Logging, damit Sie sehen, wie das System genutzt wird und wo es Schwierigkeiten hat. Echter Traffic bringt meist Fragen und Eingaben ans Licht, die beim Testen nicht aufgetaucht sind, daher werden Prompts und Retrieval anhand dieser Nutzung nachjustiert. Auch Modelle und Anbieter ändern sich mit der Zeit; es lohnt sich deshalb, regelmäßige Nachtests einzuplanen, sobald das zugrunde liegende Modell aktualisiert oder ausgetauscht wird.