KI-Integration & Automatisierung
KI, die
wirklich arbeitet.
Maßgeschneiderte Integration von Sprachmodellen, RAG-Pipelines und autonomen Agenten in Ihre bestehenden Systeme. Produktionsreif — kein verpackter ChatGPT-Button.
PoC-Zeitrahmen
1–2 Wochen
Deployments
Ihre Infra
Stack
Kein Lock-in
Was wir integrieren
Sechs Kompetenzbereiche — jeder auf Ihren konkreten Prozess zugeschnitten, kein Allgemeinprodukt.
LLM-Integration
OpenAI, Anthropic, Mistral oder Open-Source-Modelle in Ihre bestehenden Systeme eingebaut. Streaming, Function-Calling, strukturierte Ausgaben — die gesamte API.
RAG Pipelines
Ihre Dokumente, Wissensdatenbank oder Produktkatalog als Retrieval-Quelle. Präzise Antworten auf Basis Ihrer Daten — keine Halluzinationen aus Allgemeinwissen.
Prozessautomatisierung
n8n, Make oder maßgeschneiderte Python-Agenten: Manuelle Arbeit durch Workflows ersetzen, die 24/7 laufen. Trigger-basiert, event-driven, vollständig überwachbar.
KI-Agenten
Autonome Systeme, die planen, ausführen und sich selbst korrigieren. Tool-Use, mehrstufiges Reasoning, Gedächtnis — Agenten, die Aufgaben wirklich erledigen.
Dokumentenverarbeitung
PDFs, Rechnungen, Verträge, E-Mails — automatisch gelesen, strukturiert und weitergeleitet. Keine manuelle Erfassung, direkt in Ihr ERP oder Ihre Datenbank.
Predictive Analytics
Bedarfsvorhersage, Anomalie-Erkennung, Churn-Prognose. ML-Modelle auf Ihren Daten trainiert — direkt in Ihr Dashboard oder Ihre API integriert.
Wie wir vorgehen
- 01
Analyse
Wir kartieren Ihre aktuellen Prozesse, identifizieren die Engpässe, die KI tatsächlich lösen kann, und einigen uns auf messbare Erfolgskriterien. Kein Hype — ehrliches Scoping.
- 02
Proof of Concept
Ein funktionierender Prototyp in 1–2 Wochen, gegen echte Daten. Wir testen Genauigkeit, Latenz und Grenzfälle, bevor wir den vollständigen Build beginnen.
- 03
Production-Build
Produktionsreif gebaut: Fehlerbehandlung, Rate-Limiting, Fallbacks, Monitoring, Kostenkontrolle. In Ihrer Infrastruktur deployt — kein Lock-in bei uns.
Echter Code, keine Demos
Produktionsmuster: strukturierte Extraktion, Zod-Validierung, graceful Fallback. Das Detail, das zählt, wenn es im Maßstab läuft.
// Real production snippet — structured extraction with fallback
const result = await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [
{ role: 'system', content: EXTRACTION_PROMPT },
{ role: 'user', content: documentText },
],
response_format: { type: 'json_object' },
temperature: 0,
})
const parsed = InvoiceSchema.safeParse(
JSON.parse(result.choices[0].message.content ?? '{}')
)
if (!parsed.success) {
// Fallback: flag for manual review instead of crashing
await flagForReview(documentId, parsed.error)
return
}
await db.invoices.upsert({ ...parsed.data, processedAt: new Date() })Stack, mit dem wir arbeiten
PostgreSQL
Vercel AI SDKOllamaAus dem Blog
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