KI & Machine Learning

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.