Eine gute KI-Lösung beginnt nicht mit einem Modellnamen, sondern mit einem wiederkehrenden Problem. Wir entwickeln Anwendungen dort, wo Suchaufwand, Medienbrüche oder manuelle Text- und Dokumentenarbeit messbar Zeit kosten. Kontrollierbarer Nutzen entsteht durch repräsentative Testfälle, klare Qualitätskriterien und eine eindeutige Aufgabenteilung zwischen Mensch und KI.
Wissen steckt häufig in Ordnern, PDFs, Richtlinien und Köpfen. Ein abgesicherter Assistent kann relevante Quellen finden, Antworten belegen und Berechtigungen respektieren.
Interne Wissenssuche
Richtlinien, Handbücher und Projektdokumentation kontextbezogen erschließen.
Servicewissen
Erfahrungswerte aus Fällen und technischen Unterlagen für Teams zugänglich machen.
Onboarding
Neue Mitarbeitende schneller zu den richtigen Informationen und Ansprechpartnern führen.
Dokumente
Dokumentenarbeit strukturiert entlasten
KI kann Informationen vorbereiten und übertragen. Entscheidend sind eindeutige Prüfregeln, bekannte Ausnahmen und ein kontrollierter Übergang in bestehende Systeme.
Anfragen & Formulare
Inhalte erkennen, vorsortieren und fehlende Angaben sichtbar machen.
Angebote & Protokolle
Freigegebene Bausteine finden und konsistente Entwürfe vorbereiten.
Qualitätsprüfung
Dokumente gegen definierte Anforderungen prüfen und Abweichungen nachvollziehbar markieren.
Kommunikation
Fachliche Kommunikation schneller vorbereiten
Antworten und Inhalte lassen sich skalieren, wenn Quellen, Tonalität, Freigaben und Verantwortlichkeiten sauber definiert sind.
Kundenservice
Häufige Anliegen vorbereiten und Sonderfälle gezielt an Fachkräfte übergeben.
Vertrieb
Kundenspezifische Informationen bündeln und nächste Schritte strukturiert vorbereiten.
Content-Prozesse
Varianten für Zielgruppen erstellen, ohne fachliche Prüfung und Markenführung aufzugeben.
Softwareentwicklung
Agentic Coding für IT und Entwicklungsteams
Coding-Agenten bearbeiten mehrstufige Aufgaben im Repository, führen Tests aus und bereiten Änderungen zur Prüfung vor. Wir entwickeln dafür einen kontrollierten Prozess mit klaren Rechten und Qualitätsgates.
Wartung & Tests
Fehler analysieren, Testabdeckung verbessern und wiederkehrende technische Schulden systematisch bearbeiten.
Modernisierung
Abhängigkeiten, Frameworks und größere Refactorings in begrenzten, prüfbaren Schritten aktualisieren.
Sicherer Betrieb
Arbeitsumgebungen, Secrets, Reviews, Protokollierung und Freigaben für agentische Entwicklung definieren.
Marketing
Marketingarbeit mit klaren Grundlagen beschleunigen
KI kann Recherche, Varianten, Datenpflege und Auswertung vorbereiten. Positionierung, fachliche Aussagen, Budget und Veröffentlichung bleiben kontrollierte Entscheidungen.
SEO & GEO
Fragen, Leistungen, Regionen und Anbieterinformationen verständlich und maschinenlesbar aufbereiten.
Google Ads
Anzeigengruppen, Zielseiten und Kontaktmessung entlang konkreter Suchabsichten strukturieren.
Content-Prozesse
Freigegebene Leistungsdaten und Markenregeln für Website, Newsletter und Social Media mehrfach nutzen.
Sicherheit
KI-Anwendungen vor dem Betrieb gezielt prüfen
Je mehr Daten und Werkzeuge eine Anwendung nutzen darf, desto wichtiger werden technische Zugriffskontrollen, Angriffstests und ein nachvollziehbares Betriebsmodell.
Datenflüsse
Erfassen, welche Inhalte an Modelle, Anbieter, Erweiterungen und angebundene Systeme übertragen werden.
Angriffswege
Prompt Injection, Informationsabfluss, unsichere Ausgaben und unerwünschte Agentenaktionen testen.
Schutzschichten
Minimale Rechte, getrennte Umgebungen, Validierung, Freigaben und Vorfallmanagement kombinieren.
Kurz beantwortet
Wichtige Fragen vor dem Start.
Was unterscheidet eine individuelle KI-Lösung von einem Chatbot?
Eine Unternehmenslösung nutzt definierte Datenquellen, beachtet Berechtigungen, liefert prüfbare Ergebnisse und ist in einen konkreten Arbeitsablauf eingebunden. Eine freie Chatoberfläche allein erfüllt diese Anforderungen meist nicht.
Wie wird die Qualität einer KI-Lösung geprüft?
Vor dem Test werden repräsentative Fälle, erwartete Ergebnisse und relevante Fehlerarten festgelegt. Bewertet werden unter anderem fachliche Richtigkeit, Quellenbezug, Vollständigkeit, Bearbeitungszeit und notwendige Nacharbeit.
Müssen Unternehmensdaten ein KI-Modell trainieren?
Nein. Häufig werden vorhandene Modelle mit freigegebenem Kontext oder einer abgesicherten Wissenssuche verbunden. Ob Anpassung oder Training sinnvoll ist, hängt von Aufgabe, Datenmenge, Qualität und Schutzbedarf ab.
Nächster Schritt
Bringen Sie uns einen zeitraubenden Prozess.
Wir zerlegen den Ablauf, bewerten Datenlage und Risiko und zeigen, welcher Teil sinnvoll unterstützt oder automatisiert werden kann.
