Evaluationen vor Meinungen
Jede Pipeline kommt mit Evaluations-Harness und Baseline. Qualitätsaussagen sind gemessen, nicht behauptet.
AI Consulting
GenAI-Implementierung
Assistenten, die aus Ihren eigenen Dokumenten antworten, Automatisierung und Sprachmodell-Features, von der validierten Idee bis in die überwachte Produktion. Gebaut auf Messungen, nicht auf Eindrücken.
Worum es geht
GenAI-Implementierung ist der Punkt, an dem ein validierter Use Case zu einem System wird, auf dem Ihr Geschäft läuft. Wir entwerfen und bauen LLM-Features, Retrieval-Pipelines und Agenten-Workflows, integriert in Ihre bestehenden Systeme und vom ersten Tag an mit einem Evaluations-Harness gemessen. Produktion ist das Ziel, der Pilot ein Kontrollpunkt.
Die Arbeit läuft in Stufen: zuerst Architektur und Datenpipeline, dann ein Pilot auf Ihren echten Daten gegen eine vereinbarte Baseline, danach Produktionshärtung mit Grenzen für das, was das System tun darf, Monitoring, Kostenkontrolle und Rollout-Plan. Sie sehen auf jeder Stufe gemessene Qualitätszahlen, und ein No-Go ist immer ein akzeptables, vorab vereinbartes Ergebnis.
Was sich für Sie ändert: ein KI-Feature mit bekannter Genauigkeit, Latenz und bekannten Kosten pro Anfrage, betrieben in Ihrer Infrastruktur und innerhalb Ihrer Compliance-Grenzen. Ihr Team erhält Evaluations-Harness, Runbooks und Training und kann das System ohne Abhängigkeit von uns erweitern, nachtrainieren und betreiben.
Warum das funktioniert
Produktionsreif ab dem Pilot
Der Pilot entsteht auf der Architektur, die live gehen wird. Beim Skalieren wird nichts weggeworfen.
Kosten und Latenz von Anfang an
Modell-Routing, Caching und Prompt-Budgets sind von Beginn an eingeplant, nicht nach der ersten Rechnung nachgerüstet.
Grenzen, die halten
Eingabevalidierung, Ausgabefilter und Fallbacks für die Fehlermodi, die LLMs in Produktion wirklich zeigen.
Ihr Team kann es betreiben
Die Übergabe umfasst Harness, Runbooks und Training. Das System gehört Ihnen in der Praxis, nicht nur auf dem Papier.
AI Consulting
So gehen wir vor
01
Umfang und Baseline
Wir fixieren Use Case, Erfolgsmetrik und die Baseline, die geschlagen werden muss, dann entwerfen wir Architektur und Datenfluss.
02
Pilot bauen
Ein funktionierendes System auf Ihren echten Daten in vier bis sechs Wochen, laufend gegen die Baseline evaluiert.
03
Härten
Ausgabegrenzen, Monitoring, Last- und Kostentests, Security-Review und Integration in Ihre Deployment-Pipeline.
04
Ausrollen und übergeben
Gestaffelter Rollout mit Live-Metriken, danach Übergabe mit Dokumentation, Runbooks und Training für Ihr Team.
Was Sie erhalten
Produktionsreifes GenAI-System in Ihrer Infrastruktur
Evaluations-Harness mit Baseline und Qualitätsmetriken
Eine Grenz- und Fallback-Schicht für die Fehlermodi in Produktion
Monitoring-Dashboard für Qualität, Latenz und Kosten
Runbooks und Übergabetraining für Ihr Team
Häufige Fragen
Welche Modelle setzen Sie ein?
Die, die auf Ihren Evaluationen gewinnen. Wir benchmarken OpenAI, Anthropic und Open-Weight-Modelle auf Ihren Daten und wählen pro Aufgabe, oft mit Routing zwischen einem starken und einem günstigen Modell. Die Architektur hält Sie frei, Modelle zu tauschen, wenn sich der Markt bewegt.
Läuft das in unserer Cloud und innerhalb unserer Compliance-Grenzen?
Ja. Wir deployen über Azure OpenAI, AWS Bedrock oder selbst gehostete Open-Weight-Modelle, wenn Daten in Ihrer Umgebung oder Region bleiben müssen. Compliance-Vorgaben fließen von Anfang an in die Architektur ein, nicht nachträglich.
Was passiert, wenn der Pilot die Baseline verfehlt?
Sie erhalten die gemessenen Ergebnisse und eine ehrliche Diagnose: Daten, Modell oder Passung des Use Case. Manchmal ist die Lösung ein anderer Zuschnitt, manchmal lautet die Antwort Stopp. Beides kostet weit weniger, als ein System zu skalieren, das nicht funktioniert.
Ein Use Case, der gebaut werden will?
Bringen Sie ihn in ein kostenloses 30-Minuten-Gespräch mit. Ein Senior Engineer sagt Ihnen, was der Weg in die Produktion erfordert.
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