Die meisten KI-Projekte bleiben an derselben Stelle hängen: Die Demo beeindruckt im Meeting, zerfällt aber unter echten Nutzern, echten Daten und echten Kosten. Dazwischen liegt Engineering – und genau das übernehmen wir.
Zuerst finden wir heraus, wo KI in Ihrem Produkt wirklich etwas bringt. Oft ist es ein einzelner Workflow, keine Plattform. Dann bauen wir ihn sauber – evaluiert, beobachtbar, mit Kostenmodell und einem sinnvollen Fallback für den Fall, dass das Modell danebenliegt.
Wir übernehmen auch bestehende Prototypen. Ist etwas Vielversprechendes per Vibe-Coding entstanden und muss nun den Kontakt mit der Produktion überstehen, kennen wir den Weg gut.
Leistungsumfang
KI-Discovery-Workshops
Die KI-Features finden, die sich lohnen – und die, die es nicht tun. Wenige strukturierte Tage ersetzen einen Backlog spekulativer Ideen durch eine kurze Roadmap mit Kostenrahmen.
testKI-Prototyp zum MVP
Ihre KI hat es gebaut. Wir machen es betriebssicher. Wir machen aus KI-generierten Prototypen, die schon funktionieren, Software, die Sie Kunden anbieten können.
mehr erfahrenData Engineering
Pipelines mit Zahlen, denen Sie vertrauen können. Wir bauen die Infrastruktur, die verstreute Betriebsdaten in eine Grundlage für echte Geschäftsentscheidungen verwandelt.
mehr erfahrenMachine Learning & Datenanalyse
Modelle und Dashboards, die verändern, was Menschen tun. Unsere Analytics hängen an Entscheidungen; Machine Learning bauen wir nur dort, wo es die einfachere Antwort schlägt.
mehr erfahrenVon der Idee zum Feature, dem Sie vertrauen.
Hebel finden
Ein Workshop, der die KI-Features, die sich auszahlen, von denen trennt, die nur in der Demo glänzen.
Prototyp
Die schlankste nützliche Version, gemessen an einem echten Evaluierungsdatensatz.
Härten
Guardrails, Fallbacks, Kostenkontrollen und Observability, bevor sich jemand darauf verlässt.
Betreiben
Drift, Qualität und Ausgaben überwachen, sobald es live ist.
Evals vor Meinungen
Wenn wir nicht messen können, ob es besser geworden ist, liefern wir es nicht aus.
Kosten sind Teil des Designs
Den Token-Verbrauch modellieren wir vorab – statt ihn auf der ersten Rechnung zu entdecken.
Modellunabhängig
Wir wählen je Workload und halten einen Wechsel günstig, während sich der Markt weiterentwickelt.
Häufige Fragen
Welche KI-Projekte setzen Sie um?+
Wir unterstützen bei KI-Discovery, der Überführung von Prototypen in die Produktion, Data Engineering, Machine Learning, Analytics und KI-Features in bestehenden digitalen Produkten.
Können Sie uns helfen zu erkennen, wo sich KI wirklich lohnt?+
Ja. Wir finden zunächst die Workflows, in denen KI messbaren Wert schaffen kann, und verdichten das zu einer praxistauglichen Roadmap – statt KI dort hineinzuzwingen, wo sie nicht hingehört.
Können Sie einen bestehenden KI-Prototyp in die Produktion bringen?+
Ja. Wir übernehmen häufig Prototypen oder per Vibe-Coding entstandene Konzepte und härten sie mit Tests, Evaluierungen, Observability, Kostenkontrollen, Fallbacks, Sicherheit und Produktionsinfrastruktur.
Wie messen Sie, ob ein KI-Feature gut genug für den Launch ist?+
Wir definieren Evaluierungskriterien vor dem Launch und testen anhand realer oder repräsentativer Daten. Wenn wir nicht messen können, ob sich das Feature verbessert, halten wir es nicht für produktionsreif.
Arbeiten Sie mit einem bestimmten KI-Modell oder Anbieter?+
Wir sind modellunabhängig und wählen Modelle nach Workload, Qualität, Latenz, Datenschutz und Kosten. Das System bauen wir so, dass ein späterer Anbieterwechsel machbar bleibt.
Wie kontrollieren Sie KI-Kosten im Produktivbetrieb?+
Kosten denken wir schon bei Architektur und Prototyping mit. Wir modellieren die erwartete Nutzung, überwachen die Ausgaben, optimieren Prompts und Modellauswahl und richten Kontrollen ein, bevor die Nutzung skaliert.