KI-Systeme Implementierung
Kontrollierte KI-Integrationen mit passenden Daten, Berechtigungen, Evaluation und Datenschutz.
Für wen diese Leistung passt
Für Unternehmen mit einem klaren Informations- oder Entscheidungsprozess, bei dem KI einen kontrollierbaren Teil der Arbeit unterstützen kann.
Wir beginnen nicht mit einem Modellnamen, sondern mit Aufgabe, Daten, Fehlerrisiko und gewünschter Kontrolle. Oft reicht eine sichere API-Integration; in anderen Fällen sind RAG, lokale Modelle oder spezielle Evaluationsverfahren sinnvoll.
Datenschutz, Berechtigungen, Protokollierung, Qualitätsmessung und menschliche Freigaben gehören zur Lösung. Ein Prototyp muss deshalb nicht nur beeindruckend antworten, sondern an realen Beispielen zuverlässig genug für den geplanten Einsatz sein.
Was Sie konkret erhalten
- RAG-Systeme mit Ihrer Dokumentation
- Self-Hosted LLMs (Llama, Mistral, Qwen)
- Fine-Tuning auf Ihren Daten
- KI-Agenten zur Automatisierung
- Vector Datenbanken (Pinecone, Qdrant, Weaviate)
- KI-Sicherheit und Datenschutz
Worauf wir gemeinsam hinarbeiten
- Ein geprüfter Anwendungsfall mit nachvollziehbarer Qualitätsmessung
- Kontrollierter Zugriff auf interne Informationen
- Eine Architektur, die Kosten, Datenschutz und Betrieb berücksichtigt
So läuft das Projekt ab
- 01
Prozessaufnahme
Wir dokumentieren Ablauf, Sonderfälle, Datenquellen und Verantwortlichkeiten.
- 02
Kleiner Pilot
Der risikoreichste Teil wird zuerst mit echten Daten und klaren Erfolgskriterien getestet.
- 03
Integration
Der Workflow wird in Ihre Systeme eingebunden, abgesichert und nachvollziehbar protokolliert.
- 04
Betrieb
Monitoring, Fehlerpfade, Dokumentation und Übergabe sorgen für einen verlässlichen Alltag.
Häufige Fragen
Müssen unsere Daten an öffentliche KI-Dienste gesendet werden?
Nicht zwingend. Je nach Risiko und Infrastruktur können Enterprise-APIs, europäische Anbieter oder lokal betriebene Modelle eingesetzt werden.
Wie wird die Qualität geprüft?
Wir definieren repräsentative Testfälle, erwartete Antworten und Fehlerklassen. Änderungen an Prompts, Daten oder Modellen werden gegen diese Tests bewertet.