≥ 0,85
Eval Score (Production)
Stabile Testsuite (RAG/Vision/NLP).
KI-Anwendungen: NLP, Vision & Generativ
Von Chatbots bis Qualitätskontrolle: produktionsreife KI-Use-Cases inklusive Evaluation, Guardrails und MLOps.
360°End-to-End Delivery
Was wir machen
KI-Use-Cases von NLP über Computer Vision bis Generative AI. Mit Evaluation, Guardrails und stabilen Betriebsprozessen für produktive Ergebnisse.
Chatbots und RAG, Bilderkennung und OCR, Qualitätskontrolle sowie generative Modelle für Text, Bild und Code. Betrieb über MLOps mit Monitoring und 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 Evaluation, Guardrails, MLOps, Monitoring & Security, kein „nur ein KI-Demo“-Projekt.
Mobile System
USP
Warum mit uns
Wir entwickeln KI-Anwendungen mit klaren Qualitätskriterien, Guardrails und Monitoring, damit Ergebnisse reproduzierbar bleiben. Architektur, Daten und MLOps greifen sauber ineinander, sodass Integration, Kosten und Compliance steuerbar sind. So wird 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.
Produktiv, sicher und messbar
Wir bringen KI zuverlässig in den Betrieb. Mit Evaluations-Suite, klaren Akzeptanzkriterien, sicheren Datenflüssen und Guardrails wie Policies, Output-Filtern und PII-Handling. So entstehen robuste KI-Anwendungen statt einmaliger Demos.
NLP, Vision und GenAI passend zum Use Case
Wir wählen Modelle und Architektur nach Anforderungen wie Genauigkeit, Latenz, Kosten, Datenschutz und Skalierung. Von Chatbots und RAG über Textanalyse bis zu Bilderkennung, OCR und Defect Detection. Für generative KI setzen wir kontrolliertes Prompting, Retrieval und Qualitätsmetriken ein.
MLOps für stabilen Betrieb
Produktive KI braucht Versionierung, Monitoring und kontrollierte Rollouts. Wir etablieren MLOps für Modelle, Prompts und Daten. Telemetrie, Qualitätsmetriken, Drift-Erkennung, Incident-Prozesse und schnelle Rollbacks halten die Lösung dauerhaft stabil.
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.