UnsereServicesundLeistungen
IKI-Architektur und Model Engineering
Unternehmens-RAG-ArchitekturVektordatenbank-Integration (Vector DB)Standard-Sprachmodelle erreichen die unternehmenseigenen Daten nicht, veralten mit der Zeit und beantworten Fragen mit Schlüssen, die nicht auf Fakten beruhen (Halluzination).Sprachmodell-TrainingAllzweckmodelle scheitern am Fachjargon einzelner Branchen (Recht, Medizin, Finanzen, Fertigung und so weiter) oder an unternehmensspezifischer Geschäftslogik, und der produktive Betrieb allgemeiner Modelle verursacht hohe API- und Hardwarekosten.Metrikgestützte EvaluationInfrastruktur für vergleichende ModelltestsDie Leistung von Modellen wird nach oberflächlichem Eindruck beurteilt, und in produktiven Systemen lassen sich Genauigkeits- und Sicherheitsraten nicht analytisch verfolgen.
IISoftware-Adaption, Legacy-Systeme und Microservice-Architektur
Intelligente API-ZwischenschichtenModernisierung von Legacy-SystemenDie seit Jahren betriebenen ERP-, CRM-, Mainframe- oder eigenen Datenbanksysteme, die im Zentrum der Arbeitsabläufe stehen, lassen sich technisch nicht an KI-Integrationen anpassen.KI und GeschäftBidirektionale KI-Integration mit Unternehmenssoftware über Abteilungen hinwegKI bleibt ein statisches Chatfenster, das nur Text erzeugt und in der bereits genutzten Unternehmenssoftware (Personal, Vertrieb, Betrieb, Finanzen) nie zur Handlung wird.KI-gestützte Microservicesund Architekturentwurf verteilter SystemeMonolithische KI-Anwendungen brechen unter hoher Nutzerlast oder plötzlichen Lastspitzen zusammen, lassen sich nicht skalieren und führen zu systemweiten Blockaden.
IIIProzessautomatisierung, autonome Agenten und Workflows
LLM-BereitstellungGeschlossene (On-Premise / Private Cloud) LLM-Bereitstellung und DatensicherheitsschichtenIn regulierten Branchen wie Finanzen, Gesundheit, Verteidigung und Recht begründet das Senden sensibler Daten an Drittanbieter-APIs ein rechtliches Risiko hinsichtlich Datensicherheit und DSGVO/KVKK.Intelligente Dokumentenverarbeitung(IDP) und komplexe DatenpipelinesIn Branchen wie Logistik, Zoll, Versicherung und Finanzen müssen täglich Tausende Dokumente in den unterschiedlichsten Formaten (PDF, Scans, Handschrift, komplexe Tabellen) manuell erfasst werden — ein Verlust an Zeit und Kosten.Entscheidungen auf AbteilungsebeneUnterstützungs- und PrognosemoduleEntscheidungsträger verlieren Zeit, wenn sie strategische Entscheidungen aus großen Datenmengen herausarbeiten, und die Analyse bleibt in der Vergangenheit hängen.
IVSicherheit, Datenschutz und LLMOps / Produktionsmanagement
On-Premise / Private CloudIsolierte Infrastrukturtopologie, Zugriffskontrolle und Compliance-NachweisDas Modell im Unternehmen zu betreiben ist für sich genommen noch keine Sicherheit. Bleiben das Netz, die Modell- und Embedding-Dateien auf der Platte, die Schlüssel zwischen den Diensten und die Abfrageprotokolle ungeprüft, können Daten auch innerhalb des Unternehmens abfließen. In einer Prüfung genügt es nicht zu sagen, die Daten verließen das Haus nicht — es wird der Nachweis verlangt, welcher Nutzer welches Dokument erreicht hat.ModellüberwachungLLMOps in Echtzeit: Modellüberwachung, Guardrails und Rollback-InfrastrukturModelle im Produktivbetrieb verlieren mit der Zeit an Leistung (Model Drift), erzeugen schädliche oder unpassende Antworten (Prompt Injection) — und auf beides lässt sich nicht sofort reagieren.Token und InfrastrukturKostenoptimierung für Compute, Token und InfrastrukturMit wachsender Nutzer- und Abfragezahl in produktiven KI-Systemen geraten Hardware- (GPU) und API-Token-Kosten außer Kontrolle.