KI-Lösungen und LLM-Integration
Wir entwickeln KI-Lösungen, die mit Unternehmensanwendungen und -daten verbunden sind. Das BRD-Projekt stellt einen Wissensdatenbank-Assistenten vor; Die Antworten werden anhand relevanter Fragen und verfügbarer Quellen bewertet.
Aus unserem Projektportfolio
KI-AutomatisierungBRD: Bankwissen im Gespräch erschließen
Ein KI-Assistent, der Dokumente aus einer Wissensdatenbank nutzt, um Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten.
Lesen Sie die FallstudieKonsultierenDesignBauenLauf
Wir helfen Ihnen, die Lösung zu definieren, sie aufzubauen und sie nach der Einführung zu unterstützen. Informieren Sie sich über Anforderungen und Architektur Produkterkennung und Lösungsentwurf oder KI-Beratung und -Lösungen. Gemeinsam vereinbaren wir, wo wir anfangen und wie wir die Ergebnisse liefern.
Produktions-KI-Funktionen, durchgängig
KI-Integration in bestehende Systeme
Wir betten KI-Funktionen in Ihr bestehendes ERP, CRM, Ihre internen Apps und Portale ein – ohne die Infrastruktur zu ersetzen, die Sie bereits betreiben.
LLM-Produktfunktionen und Copiloten
Wir entwerfen und liefern LLM-basierte Funktionen in Ihrem Produkt – Chat-Schnittstellen, Inline-Vorschläge, Fragen und Antworten zu Dokumenten und domänenspezifische Copiloten – mit im Voraus festgelegten Latenz- und Kostenbudgets.
RAG-Pipelines und Wissensdatenbanken
Abruf-erweiterte Generierungssysteme, die es Ihren Modellen ermöglichen, präzise Antworten auf private Daten zu erhalten – Dokumentenaufnahme, Chunking-Strategie, Einbettungsauswahl und Abruf-Ranking, alles in unserem Besitz.
KI-Agenten und Workflow-Automatisierung
Mehrstufige autonome Agenten, die Aktionen auslösen, externe APIs aufrufen und zwischen Tools weiterleiten – erstellt mit beobachtbaren Spuren, damit Ihr Team jede Entscheidung des Agenten überprüfen kann.
Auswertungen, Leitplanken und Überwachung
Systematische Bewertungssuiten, Halluzinationswächter und Produktions-Dashboards, die Genauigkeit, Ablehnungsraten und Kosten im Zeitverlauf messen – die Zuverlässigkeitsebene, die die meisten KI-Projekte überspringen.
Datenpipelines und Vektorsuche
Durchgängige Datenaufbereitung – Bereinigung, Transformation, Einbettung und Indizierung in Vektorspeichern – damit das Modell immer über einen frischen, relevanten Kontext verfügt, über den es nachdenken kann.
KI-Strategie und Build-vs-Buy
Eine ehrliche Einschätzung, wo ein benutzerdefiniertes Modell oder eine fein abgestimmte Ebene eine Standard-API übertrifft – und wo nicht. Wir helfen Ihnen, Ihr KI-Budget dort zu investieren, wo es sich summiert.
Der KI-Stack, den wir in der Produktion verwenden
Wir arbeiten mit den wichtigsten Modellanbietern und Orchestrierungsebenen zusammen und wählen die Kombination aus, die Ihren Genauigkeits-, Latenz- und Kostenzielen entspricht, und nicht die, die auf einer Folie am besten aussieht.
Modellauswahl, Einbettungsstrategie und Auswahl des Vektorspeichers sind technische Entscheidungen, keine Anbieterpräferenzen. Wir führen einen Benchmark durch, bevor wir uns verpflichten, und bewerten es neu, wenn sich die Modellfähigkeiten ändern.
WhatsApp Business API und KI-Chatbots
UP2DATE ist ein Meta-verifizierter Technologieanbieter für die WhatsApp Business-Plattform – daher können wir KI-Assistenten, Automatisierungen und Kundennachrichten auf der offiziellen WhatsApp-API erstellen und ausführen und Ihr Unternehmen ordnungsgemäß darauf integrieren. Es handelt sich um die gleiche Funktion wie bei unserem Auto-Service-ERP, bei dem ein WhatsApp-KI-Bot den Kunden rund um die Uhr antwortet.
Sehen Sie es in der Produktion – Service Auto ERPWie wir die Lösung vor dem Produktiveinsatz prüfen
Die Abnahme verbindet KI-Funktionen mit den Aufgaben der Nutzer. Evaluation und Betrieb gehören mit klaren Zuständigkeiten zum vereinbarten Umfang.
Repräsentative Fragen und Situationen
Wir definieren freigegebene Beispiele, überprüfbare Antworten und Fälle mit fehlenden Informationen. Wir bewerten sowohl das Auffinden der Quellen als auch die formulierte Antwort.
Zugriff und Kontrolle von Aktionen
Wir legen fest, was jede Rolle sehen darf, welche Werkzeuge die Lösung nutzen darf und wann eine menschliche Freigabe erforderlich ist. Wir testen Ablehnung und Eskalation.
Qualität und Kosten im Einsatz
Wir verfolgen Fehler, Antwortzeiten und Verbrauch. Änderungen an Dokumenten, Modellen oder Werkzeugen erfordern eine erneute Bewertung; Monitoring beseitigt nicht alle Fehler.
Häufig gestellte Fragen
Können wir ohne technische Spezifikationen beginnen?
Ja. Wir beginnen mit Ihren Geschäftszielen und bestehenden Systemen. Wir definieren mit Ihrem Team Anforderungen und Architektur und liefern dann stufenweise. Wenn der Umfang bereits klar ist, können wir direkt mit der Umsetzung beginnen.
Was kann KI in meinem Unternehmen tatsächlich automatisieren?
Bei den Zielen mit dem höchsten Wert handelt es sich in der Regel um sich wiederholende Informationsaufgaben: Überprüfung von Dokumenten, Datenextraktion, Triage und Weiterleitung, Erstellung des ersten Entwurfs und kundenorientierte Fragen und Antworten zu privatem Wissen. Die praktische Obergrenze wird dadurch bestimmt, wie viel Fehler Sie tolerieren können und wie viel Audit-Trail Sie benötigen – wir bilden dies für Ihre spezifischen Arbeitsabläufe in einer Discovery-Sitzung ab, bevor wir eine Codezeile schreiben.
Wie verhindert man Halluzinationen in der Produktion?
Es gibt keinen einzelnen Schalter – es sind mehrschichtige Abwehrmaßnahmen erforderlich. Wir kombinieren abrufgestützte Generierung (Grundlage der Antworten in zitierten Quellen), strukturierte Ausgabeschemata (die einschränken, was das Modell sagen kann), Konfidenzschwellen (Weiterleitung von Antworten mit geringer Vertrauenswürdigkeit an einen Menschen) und eine kontinuierliche Bewertungssuite, die die sachliche Genauigkeit anhand eines von Ihnen gepflegten goldenen Datensatzes misst. Die Überwachung in der Produktion erkennt Abweichungen, bevor Benutzer sie bemerken.
Sollten wir eine benutzerdefinierte KI entwickeln oder ein Standardtool kaufen?
Kaufen Sie für allgemeine Aufgaben, bei denen ein SaaS-Produkt bereits 90 % Ihres Bedarfs abdeckt. Erstellen Sie innerhalb von 18 Monaten, wenn Ihre Daten proprietär sind, Ihr Workflow ungewöhnlich ist oder die SaaS-Kosten pro Arbeitsplatz einen benutzerdefinierten Build übersteigen. Wir führen zu Beginn jedes Engagements eine strukturierte Build-vs-Buy-Analyse durch. Wenn die ehrliche Antwort „Kaufen“ lautet, teilen wir Ihnen dies mit, bevor Sie uns für den Build bezahlen.
Wie gehen Sie mit unserem Datenschutz und der DSGVO um?
Wir verarbeiten Ihre Daten im Rahmen einer Datenverarbeitungsvereinbarung im Einklang mit der DSGVO. Standardmäßig verwenden wir Azure OpenAI oder selbstgehostete Modelle, sodass Ihre Daten niemals ein öffentliches Modell trainieren. Für besonders sensible Bereiche – Gesundheitswesen, Recht, Finanzen – richten wir die Architektur von Anfang an auf lokale oder reine VPC-Inferenz aus. Datenaufbewahrungsrichtlinien und Zugriffskontrollen werden dokumentiert, bevor ein Modell Produktionsdaten sieht.
Was kostet eine KI-Funktion?
Eine fokussierte LLM-Funktion als Ergänzung – sofortiges Design, Abrufebene, Auswertungen und Überwachung – kostet in der Regel 20.000–60.000 €. Ein vollständiger Agenten-Workflow mit mehreren Tools und einer beobachtbaren Trace-Ebene kostet 60.000–150.000 €+. Die laufenden Modellkosten (API-Tokens oder Hosting) hängen vom Nutzungsvolumen ab; Wir schätzen diese während des Scopings, sodass es nach dem Start keine Überraschungen gibt. Bei einem Erstgespräch erhalten Sie einen ersten Überblick über das Sortiment, bevor Sie sich verpflichten.
Bereit, Produktions-KI auszuliefern?
Beginnen Sie mit einem kostenlosen 30-minütigen Gespräch über Ihre Ziele und Einschränkungen. Detaillierte Analysen, Lösungsdesign und Schätzungen werden separat angeboten.
Erstgespräch vereinbaren
Das erste 30-minütige Gespräch ist kostenlos. Wir klären Ihre Ziele und schlagen dann eine Zusammenarbeit mit klaren Ergebnissen, Zeitplänen und Kosten vor.