LLMs, RAG, Agenten – nur dort eingesetzt, wo sie echten Nutzen bringen. Mit Token-Budget, DSGVO-konformem Betrieb (lokale Modelle oder Anbieter mit EU-Deployment), abschaltbarem Notaus und einer Bewertungs-Pipeline, die Halluzinationen vor dem Produktivgang sichtbar macht. OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama – je nach Fall.
Vier Schritte, der Reihe nach.
Wir arbeiten nach einem Ablauf, den wir seit Jahren verfeinert haben. Jeder Schritt hat ein greifbares Ergebnis – und einen Punkt, an dem wir gemeinsam nachsteuern oder den Kurs anpassen.
- Phase 01
Nutzen-Check
Ein Tag bei Ihnen, mit den Menschen, die später vom Ergebnis abhängen. Wir sehen uns den geplanten Anwendungsfall an – Datenlage, Fehlertoleranz, Konsequenz einer falschen Antwort – und sagen ehrlich, ob KI hier der richtige Hebel ist.
Meilenstein · Ehrliche Entscheidung - Phase 02
Prototyp mit Messwerten
Ein lauffähiger Prototyp mit Ihren Dokumenten und Daten. Mit konkreten Qualitätsmetriken: Präzision, Recall, Antwortzeit, Halluzinationsquote, Kosten pro Anfrage. Eine hübsche Demo überzeugt jeden Vorstand einmal – verlässliche Messwerte überzeugen über Jahre.
Meilenstein · Messbare Qualität - Phase 03
Produktiver Einsatz
Eingebunden in Ihre Anwendung, mit Monitoring, menschlicher Kontroll-Option und einem Notaus-Schalter, der das Modell sofort durch eine Regel ersetzt. Auditfähiges Protokoll für jeden Aufruf: wer hat wann was gefragt, was kam zurück, was wurde übernommen.
Meilenstein · Go-Live mit Notaus - Phase 04
Betrieb & Drift-Kontrolle
Modelle altern, Daten ändern sich, Anbieter ändern ihr Verhalten ohne Ankündigung. Wir messen kontinuierlich, ob die Qualität noch stimmt – und lösen Alarm aus, bevor Ihre Nutzer es merken. Modellwechsel als geplantes Wartungsereignis, nicht als Notfall.
Meilenstein · Stetige Sicht
Wir empfehlen KI ausschließlich dort, wo sie einen klar messbaren Vorteil bringt. In manchen Fällen ist eine einfache Regel günstiger, schneller und besser prüfbar – und genau das schreiben wir dann ins Angebot.
Ein ruhiger, kleiner Werkzeugkasten.
Wir wechseln Technologien nicht wegen Trends, sondern wegen Argumenten. Alles unten ist seit mindestens drei Jahren in produktiven Kundensystemen im Einsatz.
Selbst gehostet in deutschen Rechenzentren, wenn Ihre Daten das verlangen. Closed-Source-Modelle nur mit AV-Vertrag, europäischem Deployment und dokumentiertem Datenfluss – nichts läuft ohne ausdrückliche Freigabe.
Was uns am häufigsten gefragt wird.
Schreiben Sie uns direkt – wir antworten persönlich, nicht aus dem Vorlagenkatalog.
Je nach Fall. Für interne Anwendungen mit sensiblen Daten: selbst gehostetes Llama oder Mistral auf eigener GPU. Für allgemeine Aufgaben, bei denen die Antwortqualität entscheidet: Claude oder GPT mit AV-Vertrag und europäischem Deployment. Wir entscheiden je nach konkretem Fall, nicht nach Anbieter.