≥ 0,85
Eval Score (Production)
Stabile Testsuite (RAG/Vision/NLP).
KI-Anwendungen: NLP, Vision & Generativ
Von Chatbots bis Qualitätskontrolle: produktreife KI-Use-Cases inkl. Evaluation, Guardrails und MLOps.
360°End-to-End Delivery
Was wir machen
KI-Use-Cases von NLP über Computer Vision bis zu Generative AI – mit Evaluation, Guardrails und stabilen Betriebsprozessen.
Chatbots & RAG, Bilderkennung/OCR, Qualitätskontrolle sowie generative Text-/Bild-/Code-Modelle. Betrieb über MLOps mit Monitoring & A/B-Evaluation.
01
NLP: Chatbots, RAG, Textanalyse
02
Vision: Bilderkennung & OCR
03
Qualitätskontrolle (Defect Detection)
04
Generative KI: Texte, Bilder, Code
05
MLOps, Monitoring & A/B-Evaluation
Inklusive QA, Security, CI/CD & Monitoring – kein „nur die App“-Projekt.
Mobile System
USP
Warum mit uns
Wir bauen KI-Anwendungen mit klaren Qualitätskriterien, Guardrails und Monitoring, damit Ergebnisse reproduzierbar bleiben. Architektur, Daten und MLOps denken wir gemeinsam, sodass Integrationen, Kosten und Compliance kontrollierbar sind. So bleibt jede KI-Lösung produktionsreif und auditierbar.
Zielwerte unserer Systeme
LaunchScale
Richtwerte für produktive Systeme
≥ 99 %
Safety / Policy Pass Rate
PII-Filter & Output-Policies.
≤ 2 h
Model-MTTR
Rollback/Hotfix bei Drift.
Produktreif & sicher
Wir bringen KI aus dem Demo-Stadium in den produktiven Einsatz – mit klaren Qualitätskriterien, Governance und Sicherheitsmechanismen. Dazu gehören Evaluations-Frameworks, Guardrails (z. B. Policies, Output-Filter, PII-Handling) und kontrollierte Datenflüsse.
Breites Spektrum
Nicht jede Aufgabe braucht dasselbe Modell – und nicht jedes Modell passt in jede Systemlandschaft. Wir decken NLP/Chatbots & RAG, Bilderkennung/OCR und generative KI für Text, Bild und Code ab und wählen den Ansatz anhand eurer Anforderungen (Genauigkeit, Latenz, Kosten, Datenschutz, Integration, Skalierung).
Betrieb mit MLOps
Enterprise-KI braucht Betrieb wie jede kritische Software: Versionierung, Monitoring und kontrollierte Rollouts. Wir etablieren ein MLOps-Setup mit Modell- und Prompt-Versionen, Telemetrie, Qualitätsmetriken, Drift-Erkennung und klaren Incident-Prozessen.
Häufig gestellte Fragen
Typische Einstiegsszenarien sind KI-gestützte Chatbots & Assistants (z. B. für Service oder interne Wissenssuche), automatisierte Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, Verträge, E-Mails), intelligente Suche/RAG in Wissensdatenbanken, Bilderkennung/OCR sowie Qualitätskontrolle in Produktion und Logistik. In einem kurzen Workshop bewerten wir gemeinsam Potenzial, Risiken, Datenlage und Aufwand und erstellen daraus eine priorisierte Use-Case-Liste mit klarer Empfehlung für euren MVP.