KI & Daten

KI, die im Alltag wirkt. Nicht nur in der Demo.

Wir begleiten Unternehmen von der Strategie bis zum Betrieb, mit realistischen Erwartungen, sauberer Evaluierung und einem Fokus auf messbaren Nutzen.

Unverbindliches Erstgespräch Leistungen ansehen
  • Proof of Value oft in 2–6 Wochen
  • DSGVO-konform, auch On-Prem
  • Quellen-Nachweise statt Halluzinationen
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Läuft komplett in Ihrem Browser: BM25-Ranking über die Inhalte dieser Seite, ohne LLM und ohne Datenübertragung. In Kundenprojekten kombinieren wir Retrieval mit Embeddings, Vektordatenbank und LLM.

Leistungen

Der komplette KI-Stack aus einer Hand.

Von der Beratung über die Entwicklung bis zur Infrastruktur. Wichtig ist uns: klare Ziele, belastbare Daten und ein Betriebskonzept, das auch nach dem Pilot funktioniert.

01 · Strategie Was lohnt sich wirklich?

KI-Strategie & Use-Case-Discovery

Von Ideen zu einem priorisierten Backlog: Zielbild, Business-KPIs, Machbarkeit, Risiken, Build-vs-Buy.

02 · Fundament

Daten & Infrastruktur

  • Daten-Fundament & Data Engineering

    Datenzugänge, Modellier- und Quality-Checks, Pipelines, Governance. Damit KI überhaupt verlässlich arbeiten kann.

    Konkret: Datenmodell, Datenqualität, ETL/ELT, Feature-Pipelines, Zugriffsmodelle, PII-Handling, Datenkatalog.

  • Vektordatenbanken & Hosting

    Betrieb von Vektordatenbanken wie Milvus als Baustein für RAG und semantische Suche.

    Konkret: Betrieb und Scaling, Index-Strategien, Backups, Upgrades, Zugriffskontrolle, Performance-Tuning, on-prem oder in der Cloud.

03 · Anwendung

Modelle & Assistenten

  • Machine Learning & Prognosen

    Vorhersagen, Anomalie-Erkennung, Optimierung, z.B. Wartungsintervalle, Ausfallwahrscheinlichkeiten, Forecasts.

    Konkret: Zielgrößen definieren, Baselines erstellen, Modelle sauber evaluieren, Erklärbarkeit und Monitoring dort, wo es wichtig ist.

  • GenAI / LLM-Anwendungen (RAG)

    Wissens-Assistenten, Dokument-Automatisierung, interne Suche mit Tests, Guardrails und Quellen-Nachweisen.

    Konkret: Chunking, Embeddings, Retrieval, Quellen-Nachweise, Policies, Prompt-Versionierung und Evaluierung (Qualität, Sicherheit, Kosten).

04 · Betrieb

Produktiv & messbar

  • MLOps & Betrieb

    Training und Deployment automatisieren, Qualität kontinuierlich messen, Modelle sicher betreiben und verbessern.

    Konkret: CI/CD für Modelle, Model Registry, Monitoring (Qualität, Drift, Latenz, Kosten), Rollbacks und Retraining.

Querschnitt · Über alle Ebenen hinweg

Responsible AI, Datenschutz & Compliance

DSGVO-konform, nachvollziehbar, auditierbar: Datenflüsse, Berechtigungen, Evaluierung, Dokumentation.

Data-Lineage, Berechtigungen, Audit-Trails, Dokumentation und klare Freigabeprozesse, von Anfang an Teil des Designs.

Querschnitt · Über alle Ebenen hinweg

Enablement: Workshops & Coaching

Praktische Trainings: Prompting, Evaluation, Datenverständnis, MLOps-Grundlagen. Wissen bleibt im Team.

Zur Übersicht aller Leistungen

Vorgehen

Vom Prototyp zum belastbaren Produkt.

Ein klarer Prozess reduziert Risiko und sorgt dafür, dass aus einem Prototyp ein belastbares Produkt wird.

  1. 01

    Ziele & Erfolgskriterien

    Welche Entscheidung oder welcher Prozess soll besser werden? Wir definieren messbare KPIs (z.B. Zeitersparnis, Präzision/Recall, Kosten, Deflection-Rate).

  2. 02

    Daten & Machbarkeit

    Wir prüfen Datenqualität, Datenzugriff, Datenschutz und technische Constraints. Falls nötig: Datenerhebung und Instrumentierung.

  3. 03

    MVP / Proof of Value

    Schnell zu einem testbaren Ergebnis, inklusive Evaluierung (Offline-Tests, Human Review, A/B-Vergleiche).

  4. 04

    Produktionsreife

    Integration in Ihre Systeme, Security, Observability, Kostenkontrolle. Für GenAI: Guardrails, Quellen-Zitate, Policies.

  5. 05

    Betrieb & Verbesserung

    Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining-Strategie, Incident-Playbooks, damit die Qualität langfristig stabil bleibt.

Realistische Erwartungen

KI kann sehr viel, aber nicht zaubern.

Wir helfen dabei, Erwartungen sauber zu kalibrieren und Risiken früh sichtbar zu machen.

  • Hype „Wir brauchen nur das richtige Modell.“
    Realität

    Daten schlagen Modelle

    Ohne verlässliche Daten (Definitionen, Qualität, Historie) wird selbst das beste Modell ungenau. Meist steckt der größte Hebel im Daten-Fundament.

  • Hype „Der Chatbot wird es schon wissen.“
    Realität

    LLMs können halluzinieren

    Generative KI kann plausibel klingende Fehler produzieren. Darum setzen wir auf RAG, Tests, Guardrails und menschliche Freigaben, wo nötig.

  • Hype „Die Demo läuft, wir sind fertig.“
    Realität

    Pilot ≠ Produktion

    Ein Demo-Chatbot ist schnell gebaut. Ein sicherer, günstiger und wartbarer Betrieb braucht MLOps, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten.

  • Hype „Wir brauchen auch irgendwas mit KI.“
    Realität

    Nutzen muss messbar sein

    Wir vermeiden KI um der KI willen. Entscheidend sind Business-Effekte: weniger Ausfälle, schnellere Bearbeitung, bessere Prognosen, geringere Kosten.

Team

Die Menschen hinter den Modellen.

Data Science, Data Engineering und MLOps aus einer Genossenschaft, bei Bedarf ergänzt um Cloud-, Security- und Software-Experten aus unserem Team.

Ganzes Team ansehen

Werkzeuge, mit denen wir arbeiten

  • Python
  • Pandas
  • Scikit-Learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • ChatGPT
  • LLM
  • RAG
  • doc2vec
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Kafka Streams
  • AWS MSK
  • Databricks
  • Delta Lake
  • Apache Druid
  • BigQuery
  • Redshift
  • Imply Druid
  • Apache Doris
  • Snowflake
  • TigerGraph
  • Grafana
  • Kibana
  • Tableau
  • Power BI
  • D3.js
  • Apache Superset
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • DBT
  • Apache Beam
  • AWS Step Functions
  • AWS Lambda
  • Azure Data Factory
  • Pentaho
  • Informatica
  • Natural Language Processing
  • Speech Recognition
  • Recommender Systems
  • Statistics
  • Neural Networks

FAQ

Häufige Fragen zu KI-Projekten

Wie schnell sieht man Ergebnisse?

Oft in 2–6 Wochen als Proof of Value (abhängig von Datenzugriff und Scope). Produktionsreife dauert typischerweise länger, weil Security, Monitoring und Integration dazukommen.

Brauchen wir eigene Modelle oder reicht ein LLM?

Viele Use Cases lassen sich mit LLM + RAG lösen. Für Prognosen und Optimierung (z.B. Wartungsintervalle) ist klassisches ML oft passender. Wir wählen nach Zielen/KPIs, Daten und Kosten.

Wie geht ihr mit Datenschutz um?

Wir planen Datenflüsse von Anfang an: PII-Handling, Zugriffskontrolle, Logging, Löschkonzepte und, wenn nötig, On-Prem- oder Private-Cloud-Betrieb.

Wie stellt ihr Qualität sicher?

Mit Baselines, Testsets, klaren Metriken und Reviews. Bei GenAI zusätzlich: Sicherheits-Tests, Prompt- und Retriever-Evaluierung und Quellen-Nachweise.

Was kostet der Betrieb?

Das hängt stark von Last, Latenzanforderungen und Modellwahl ab. Wir bauen Kostenmessung früh ein (Tokens, Compute, Storage) und optimieren gezielt.