Leistung — KI & Data Engineering
KI & Data Engineering
Produktionsreife KI-Systeme — LLM-Integrationen, autonome Agents, RAG-Pipelines, n8n-Automatisierung und Data-Engineering-Infrastruktur. Vom Prototyp bis zur Enterprise-Skalierung, ohne den Hype.
KI, die in Produktion geht — nicht nur auf Folien.
Die meisten KI-Projekte scheitern beim Deployment. Wir entwickeln zuverlässige, beobachtbare und kosteneffiziente KI-Systeme, die 24/7 laufen.
Produktionsreife Zuverlässigkeit
Fehlerbehandlung, Fallback-Chains, Kostenmonitoring und Observability eingebaut. KI-Systeme, die ohne menschliche Betreuung laufen.
LLM-agnostische Architektur
Wir bauen auf Abstraktionen — tauschen Sie GPT-4 gegen Claude oder Llama aus, ohne Ihre App neu zu schreiben. Zukunftssicher von Anfang an.
Echtes Data Engineering
ETL-Pipelines, Vektorspeicher, Data Lakes und Feature Engineering. KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie läuft.
Messbarer ROI
Wir definieren Erfolgskennzahlen vor dem Coden. Jedes KI-System wird mit Dashboards ausgeliefert, die den Geschäftswert beweisen.
Full-Stack KI & Datenlösungen
Von LLM-Wrappern bis zu autonomen Agents und Enterprise-Datenplattformen — wir entwickeln alles.
LLM Integration & Fine-Tuning
GPT-4, Claude, Gemini oder Open-Source LLMs (Llama, Mistral) in Ihr Produkt integriert. Fine-Tuning und Prompt Engineering inklusive.
KI Agents & Autonome Systeme
Mehrstufige KI-Agents, die das Web durchsuchen, Code ausführen, APIs aufrufen und komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichem Aufwand erledigen.
RAG Systeme & Wissensdatenbanken
Retrieval-Augmented Generation über Ihre Dokumente, PDFs oder Datenbanken. Präzise Antworten auf Basis Ihrer Daten.
n8n & Workflow-Automatisierung
KI-gestützte Workflow-Automatisierung mit n8n, Make oder individueller Orchestrierung. Verbinden Sie 400+ Dienste mit intelligenter Entscheidungslogik.
Datenpipelines & ETL
Zuverlässige Datenpipelines mit Airflow, dbt oder individuellem Python. Echtzeit-Streaming (Kafka) oder Batch-Verarbeitung in großem Maßstab.
Prädiktive Modelle & ML
Churn-Vorhersage, Nachfrageprognose, Betrugserkennung und Empfehlungs-Engines, trainiert auf Ihren Daten.
Vektordatenbanken & Embeddings
Pinecone, Weaviate, Qdrant oder pgvector für semantische Suche und RAG. Wir gestalten die Embedding-Pipeline und Retrieval-Strategie.
KI Chatbots & Copiloten
Kontextbewusste Chatbots, die Ihre Domäne verstehen, sich in Ihr CRM integrieren und nahtlos an Menschen übergeben.
Vom Daten-Audit zur produktionsreifen KI
Daten & Machbarkeitsaudit
Wir prüfen Ihre Datenqualität, -menge und -struktur. Wir definieren, was KI für Ihren Anwendungsfall kann und nicht kann — kein Overselling.
Architektur & PoC
Wir gestalten die KI-Architektur und entwickeln in 2–3 Wochen einen Proof-of-Concept. Sie sehen Ergebnisse, bevor Sie sich zur vollen Entwicklung verpflichten.
Entwicklung & Evaluierung
Iterative Entwicklung mit rigoroser Evaluierung. Genauigkeits-Benchmarks, Kosten-Profiling, Latenz-Tests und Sicherheits-Guardrails.
Deployment & Monitoring
Produktions-Deployment mit vollständiger Observability — Token-Kosten, Latenz, Genauigkeitsdrift und automatisierte Alerts bei Qualitätsabfall.
Häufige Fragen
Mit welchen KI-Modellen arbeiten Sie?
OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Google (Gemini) und Open-Source-Modelle (Llama 3, Mistral). Modell-agnostische Architekturen, damit Sie den Anbieter wechseln können, ohne neu zu entwickeln.
Was ist RAG und benötige ich es?
RAG ermöglicht es einem LLM, Fragen auf Basis Ihrer eigenen Dokumente oder Datenbanken zu beantworten. Sie benötigen es, wenn Sie KI wollen, die Ihre Produkte, Richtlinien oder internen Daten kennt.
Wie stellen Sie KI-Genauigkeit sicher?
Evaluierungspipelines zur Messung von Genauigkeit, Halluzinationsrate und Latenz. Chain-of-Thought-Prompting, Output-Validierung und Human-in-the-Loop Fallbacks.
Können Sie Geschäfts-Workflows mit KI automatisieren?
Ja. n8n, individuelles Python oder LangChain-Agents für Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Triage, Lead-Scoring, Berichtsgenerierung und Kundensupport-Automatisierung.
Was kostet KI-Entwicklung?
Eine einfache LLM-Integration beginnt ab 8.000 $. Ein vollständiges RAG-System kostet 20.000–50.000 $. Komplexe KI-Agents beginnen ab 40.000 $. Immer mit einem skopiertem PoC.
Sind meine Daten bei der Nutzung von LLMs sicher?
Ja. On-Premise oder Private-Cloud LLM-Deployments, Datenhaltungsrichtlinien-Konfiguration, PII-Anonymisierung und strikte Zugriffskontrollen.
Kann KI in bestehende Software integriert werden?
Ja. Integrationen mit CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Odoo), Datenbanken, internen APIs und Drittanbieter-Diensten.
Welche Daten benötigen wir, um zu beginnen?
Für RAG: Dokumente, PDFs oder Datenbanken. Für prädiktive Modelle: 12+ Monate historische Daten. Wir führen einen kostenlosen Daten-Audit zur Beurteilung der Bereitschaft durch.
Lassen Sie uns Ihr KI-System entwickeln
Teilen Sie uns Ihren Anwendungsfall, Ihre Daten und Ihr Ziel mit. Wir antworten innerhalb von 24 Stunden mit einem PoC-Vorschlag und realistischer Einschätzung.
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