Wir implementieren Künstliche Intelligenz, verbunden mit Ihren Dokumenten, Daten und Systemen – sicher, nachvollziehbar und unter operativer Kontrolle.

Wir helfen Ihnen, den richtigen Anwendungsfall zu finden, die passende Architektur zu wählen und die Lösung in Produktion zu bringen, ohne sensible Informationen preiszugeben.

Prozessanalyse
Verbundene Daten und Systeme
KI für Ihren Betrieb
Produktion mit Kontrolle

Kurzüberblick

Was wir umsetzen können

Ein einfacher Überblick darüber, was jede Leistung bewirkt, wann sie sinnvoll ist und welches Ergebnis Ihr Unternehmen erwarten kann.

Mit Systemen verbundene Agenten

Wir entwickeln Agenten, die APIs, Datenbanken, CRM, ERP, Ticketsysteme und interne Tools abfragen.

Wann sinnvoll

Wenn Konversation nicht reicht und in realen Systemen gehandelt werden muss.

Für wen

Betrieb, Support, Einkauf, Verwaltung, Reklamationen und Backoffice.

Ergebnis

Kontrollierte Prozessautomatisierung mit Berechtigungen und Validierungen.

Details ansehen

KI-Agenten für den Kundenservice

Wir entwickeln Chat- und Sprachagenten, die Anfragen beantworten, Leads qualifizieren und Termine rund um die Uhr vergeben.

Wann sinnvoll

Wenn das Anfragevolumen Ihr Team übersteigt oder Kunden zu lange auf eine Antwort warten.

Für wen

Contact Center, Support, Vertrieb, Buchungen, Arzttermine und Unternehmen mit hohem Anfragevolumen.

Ergebnis

Sofortige Antworten, weniger operative Last und Übergabe an einen Menschen, wenn es nötig ist.

Details ansehen

Private KI für Ihren Betrieb

Wir entwickeln interne Assistenten, die Unternehmenswissen nutzen, ohne sensible Daten preiszugeben.

Wann sinnvoll

Wenn Sie internes Wissen mit Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle abfragen müssen.

Für wen

Organisationen mit sensiblen Daten, komplexen Prozessen oder Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Ergebnis

Schnellere, verlässlichere Antworten, ohne die Kontrolle über Informationen zu verlieren.

Details ansehen

KI-Kontrolle und -Sicherheit

Wir definieren Regeln, Berechtigungen, Audit und Monitoring für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Wann sinnvoll

Wenn die Organisation KI einführen muss, ohne operative, rechtliche oder technische Kontrolle zu verlieren.

Für wen

Regulierte Unternehmen, IT, Compliance, Sicherheit, Recht und Geschäftsleitung.

Ergebnis

Ein klarer Rahmen für sicheren, nachvollziehbaren Betrieb mit kontinuierlicher Verbesserung.

Details ansehen

Compliance mit dem EU AI Act

Wir bereiten Ihr Unternehmen auf die europäische KI-Verordnung vor: Inventar, Risiken, Dokumentation und Aufsicht.

Wann sinnvoll

Wenn Sie KI in Europa nutzen oder verkaufen und die Konformität vor einem Audit oder auf Kundenwunsch nachweisen müssen.

Für wen

Unternehmen, die in der Europäischen Union tätig sind oder an europäische Kunden verkaufen, Compliance, Recht und IT.

Ergebnis

Dokumentierte Nachweise der Konformität und geringeres Sanktionsrisiko.

Details ansehen

Chat mit internen Dokumenten

Wir verwandeln PDFs, Handbücher, Richtlinien und Wissensdatenbanken in einen Chat mit überprüfbaren Quellen.

Wann sinnvoll

Wenn die Informationen vorhanden, aber verteilt sind und verlässliche Antworten schwer zu finden sind.

Für wen

Support, Betrieb, Recht, Compliance, HR und Teams mit viel lebendiger Dokumentation.

Ergebnis

Weniger manuelle Suche und konsistente Antworten auf Basis realer Dokumente.

Details ansehen

Datenanalyse und Reporting mit KI

Wir ermöglichen Datenbankabfragen in natürlicher Sprache und erstellen automatische Berichte für jeden Bereich.

Wann sinnvoll

Wenn die Daten vorhanden sind, aber jeder Bericht von einem Analysten oder manuell gepflegten Tabellen abhängt.

Für wen

Geschäftsführung, Finanzen, Betrieb, Vertrieb und Teams, die datenbasiert entscheiden.

Ergebnis

Antworten in Minuten und Berichte, die sich selbst erstellen, mit überprüfbaren Zahlen.

Details ansehen

Agentensicherheit und Red Teaming

Wir greifen Ihre KI-Lösungen kontrolliert an, um Schwachstellen zu finden, bevor es andere tun.

Wann sinnvoll

Wenn ein Agent auf echte Daten oder Systeme zugreift und Sie wissen müssen, was passiert, wenn jemand ihn manipulieren will.

Für wen

Sicherheits-, IT- und Produktteams sowie Unternehmen mit Agenten im Produktivbetrieb.

Ergebnis

Schwachstellen, die gefunden und behoben werden, bevor sie den Betrieb treffen.

Details ansehen

KI-Schulungen für Teams

Wir schulen jeden Bereich darin, KI produktiv und sicher zu nutzen, mit dokumentiertem Nachweis.

Wann sinnvoll

Wenn Teams KI ohne gemeinsame Regeln nutzen oder das Unternehmen KI-Schulungen nachweisen muss.

Für wen

Geschäftsführung, Führungskräfte, operative Teams, IT und Compliance.

Ergebnis

Teams, die KI mit Urteilsvermögen einsetzen, weniger Risiken und Schulungsnachweise.

Details ansehen

Analyse und Roadmap

Wir identifizieren reale Chancen, Risiken, benötigte Daten und nächste Schritte, bevor Sie investieren.

Wann sinnvoll

Wenn das Unternehmen vorankommen will, aber nicht weiß, wo es anfangen oder was es priorisieren soll.

Für wen

Geschäftsleitung, IT, Betrieb und Fachbereiche, die vor der Umsetzung eine Roadmap brauchen.

Ergebnis

Ein konkreter Plan, um zu entscheiden, was zuerst umgesetzt wird, was zu vermeiden ist und welcher Aufwand nötig ist.

Details ansehen

Spezialisierte Modelle

Wir passen Modelle an, damit sie Ihre geschäftlichen Formate, Regeln und Kriterien einhalten.

Wann sinnvoll

Wenn ein allgemeines Modell nicht die Genauigkeit oder Struktur liefert, die Ihr Betrieb braucht.

Für wen

Teams mit wiederkehrenden Aufgaben in Klassifizierung, Extraktion, Support, Texterstellung oder Analyse.

Ergebnis

Mehr Konsistenz bei Aufgaben, die sich häufig wiederholen und klare Kriterien erfordern.

Details ansehen

Modellvalidierung in der Cloud

Wir testen und adaptieren Modelle auf Cloud-GPUs, bevor Sie in eigene Infrastruktur investieren.

Wann sinnvoll

Wenn Sie eine Lösung validieren möchten, ohne vorab spezielle Hardware zu kaufen.

Für wen

Teams, die schnell testen, gelegentlich trainieren oder Alternativen vergleichen müssen.

Ergebnis

Geringere Anfangsinvestition und eine klarere Entscheidung über Kosten, Qualität und Infrastruktur.

Details ansehen

Technische Entscheidungen ohne Hype

Sie müssen kein Modell von Grund auf trainieren

In den meisten Fällen ist es nicht nötig, ein Modell von Grund auf zu entwickeln. Zuerst klären wir, ob es sinnvoller ist, in Dokumenten zu suchen, Systeme anzubinden, ein Modell anzupassen oder eine private Plattform aufzubauen.

Passende Architektur besprechen

RAG

Wenn die KI auf Basis interner Dokumente antworten muss.

Fine-Tuning

Wenn die KI ein bestimmtes Format, einen Stil oder spezifische Kriterien lernen soll.

KI-Agenten

Wenn die KI Systeme abfragen oder Prozesse ausführen muss.

Lokales LLM

Wenn Datenschutz und Datenkontrolle Priorität haben.

Cloud Training

Wenn schnell validiert werden soll, ohne Hardware zu kaufen.

Umfang

Was jede Implementierung umfasst

Für Teams, die Umfang, Ergebnisse, Technologien, Zeitrahmen und Arbeitsweise prüfen möchten, bevor sie weitergehen.

Mit Systemen verbundene Agenten

Wir entwickeln Agenten, die Informationen abfragen, autorisierte Schritte ausführen und Nutzer in kontrollierten Geschäftsabläufen unterstützen.

Geschätzte Dauer

6 bis 12 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein mit realen Systemen verbundener Agent mit kontrollierten Aktionen, Nachvollziehbarkeit und schrittweiser Einführung.

Prozesse automatisieren

Typische Situationen

  • Wiederkehrende manuelle Prozesse.
  • Nicht verbundene Systeme.
  • Nutzer, die mehrere Plattformen abfragen müssen.
  • Verzögerungen in internen Abläufen.
  • Fehlende intelligente Automatisierung.

Was wir liefern

  • Prozesslandkarte und Geschäftsregeln.
  • Werkzeuge und Konnektoren des Agenten.
  • Berechtigungen, Validierungen und Audit.
  • Abläufe mit menschlicher Freigabe, wo nötig.
  • Schrittweises Deployment mit Monitoring.

Eingesetzte Technologien

  • REST-, GraphQL-, SOAP-APIs.
  • Datenbanken: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle.
  • Integrationen: SAP, CRM, ERP, Ticketsysteme, E-Mail, Dokumente.
  • Architektur: Microservices, Event-driven, Queues, Kafka, SQS.
  • Agenten: Tool Calling, MCP-Server, LangGraph oder gleichwertige Frameworks.
  • Sicherheit: rollenbasierte Berechtigungen, Audit, Validierungen, Human-in-the-Loop.

Arbeitsmethodik

  • Prozessaufnahme.
  • Identifikation von Systemen und Berechtigungen.
  • Entwurf der Agenten-Werkzeuge.
  • Implementierung der Konnektoren.
  • Kontrolle erlaubter Aktionen.
  • Audit und Nachvollziehbarkeit.
  • Schrittweise Produktivsetzung.

KI-Agenten für den Kundenservice

Wir setzen Agenten ein, die über WhatsApp, Web, E-Mail oder Telefon antworten, Ihre Systeme abfragen und bei Bedarf mit vollem Kontext an einen Menschen übergeben.

Geschätzte Dauer

3 bis 8 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein Agent, der häufige Anfragen löst, Leads erfasst und nur dann an einen Menschen übergibt, wenn es Mehrwert bringt.

Meinen Kundenservice automatisieren

Typische Situationen

  • Wiederkehrende Anfragen, die das Team überlasten.
  • Kunden ohne Antwort außerhalb der Geschäftszeiten.
  • Leads, die verloren gehen, bevor sie den Vertrieb erreichen.
  • Kundendaten verteilt auf mehrere Systeme.

Was wir liefern

  • Chat- oder Sprachagent, angebunden an Ihre Kanäle.
  • Integration mit CRM, Kalender, Ticketsystem oder Verwaltungssoftware.
  • Übergaberegeln an Menschen mit vollständigem Kontext.
  • Kennzahlen-Dashboard: Lösungsquote, Reaktionszeiten und Zufriedenheit.
  • Laufende Optimierung anhand echter Gespräche.

Eingesetzte Technologien

  • Kanäle: WhatsApp Business, Web-Chat, E-Mail und Telefonie.
  • Sprache: Spracherkennung und Sprachsynthese in Echtzeit, Twilio.
  • CRM und Support: HubSpot, Salesforce, Zendesk.
  • Agenten: Tool Calling, MCP-Server, LangGraph.
  • Wissen: RAG über Handbücher, Richtlinien und FAQ.
  • Monitoring: Langfuse, OpenTelemetry, Gesprächskennzahlen.

Arbeitsmethodik

  • Analyse der Anfragen und Kontaktgründe.
  • Gestaltung der Abläufe und Übergabekriterien.
  • Integration von Kanälen und Systemen.
  • Tests mit echten Gesprächen.
  • Schrittweiser Start pro Kanal.
  • Messung und kontinuierliche Verbesserung.

Private KI für Ihren Betrieb

Wir konzipieren private Assistenten, die mit internem Wissen verbunden sind, damit Teams und operative Bereiche kritische Informationen sicher abfragen können.

Geschätzte Dauer

4 bis 12 Wochen je nach Umfang.

Erwartetes Ergebnis

Eine private KI-Plattform, betriebsbereit mit internen Quellen, klaren Berechtigungen und Produktionsmonitoring.

Analyse für private KI anfragen

Typische Situationen

  • Informationen verstreut über Dokumente und Systeme.
  • Risiko, sensible Daten in öffentliche Tools hochzuladen.
  • Fehlende klare Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit.

Was wir liefern

  • Private oder On-Premise-Architektur.
  • Assistent mit Anbindung an interne Quellen.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle.
  • Logs, Metriken und Betriebsdokumentation.

Eingesetzte Technologien

  • Open-Weight-Modelle: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • Enterprise-Serving: vLLM, private Endpoints und OpenAI-kompatible APIs.
  • APIs: OpenAI-compatible API, REST, FastAPI, Node.js.
  • Sicherheit: OAuth2, Keycloak, JWT, RBAC, VPN.
  • Infrastruktur: Docker, Kubernetes, Linux, Private Cloud oder On-Premise.
  • Observability: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse.

Arbeitsmethodik

  • Bewertung von Daten und Anwendungsfällen.
  • Entwurf einer sicheren Architektur.
  • Integration interner Quellen.
  • Genauigkeits- und Sicherheitstests.
  • Inbetriebnahme und Schulung.

KI-Kontrolle und -Sicherheit

Wir entwerfen technische und organisatorische Kontrollen, damit jede Lösung Berechtigungen, Audit, Qualitätskriterien und klare Verantwortlichkeiten hat.

Geschätzte Dauer

2 bis 8 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein operativer Rahmen für den KI-Einsatz mit Berechtigungen, Metriken, Audit und Kriterien zur kontinuierlichen Verbesserung.

Kontrollen für mein Unternehmen entwerfen

Typische Situationen

  • Risiko von Datenabflüssen.
  • Unkontrollierte Nutzung öffentlicher Tools.
  • Fehlendes Audit der Antworten.
  • Rechtliche oder Compliance-Unsicherheit.

Was wir liefern

  • Risikolandkarte und Nutzungsrichtlinien.
  • Zugriffskontrollen und Audit.
  • Guardrails und Bewertung der Antworten.
  • Technisches und fachliches Monitoring.
  • Plan zur kontinuierlichen Verbesserung.

Eingesetzte Technologien

  • RBAC, OAuth2, SSO, Keycloak.
  • Sicheres Logging und Nachvollziehbarkeit.
  • PII-Erkennung.
  • Guardrails.
  • Prompt-Injection-Abwehr.
  • Bewertung von Groundedness und Halluzinationsrate.
  • Monitoring mit Langfuse, OpenTelemetry, Grafana, Prometheus.

Arbeitsmethodik

  • Risikoprüfung.
  • Datenklassifizierung.
  • Festlegung von Nutzungsrichtlinien.
  • Entwurf der Kontrollen.
  • Einführung des Audits.
  • Bewertung der Antworten.
  • Kontinuierliche Verbesserung.

Compliance mit dem EU AI Act

Wir erfassen die eingesetzten KI-Systeme, stufen sie nach Risiko ein und erstellen die Dokumentation, Protokolle und Kontrollen, die der AI Act verlangt.

Geschätzte Dauer

3 bis 10 Wochen je nach Anzahl der Systeme.

Erwartetes Ergebnis

Eine auditfähige Compliance-Dokumentation und ein klarer Plan, um die Fristen der Verordnung einzuhalten.

Meine AI-Act-Konformität prüfen

Typische Situationen

  • Unklarheit darüber, welche KI-Systeme im Unternehmen genutzt werden.
  • Unsicherheit, welche Anwendungsfälle als Hochrisiko gelten.
  • Transparenzpflichten seit August 2026 in Kraft.
  • Frist Dezember 2027 für Hochrisiko-Systeme.

Was wir liefern

  • Inventar der KI-Systeme.
  • Risikoeinstufung nach dem AI Act.
  • Technische Dokumentation und Aktivitätsprotokolle.
  • Verfahren zur menschlichen Aufsicht.
  • Umsetzungsplan mit Verantwortlichen und Fristen.

Eingesetzte Technologien

  • Rahmenwerke: EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF.
  • Abstimmung mit DSGVO, NIS2 und DORA.
  • Sicheres Logging und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen.
  • Bewertung von Bias, Genauigkeit und Robustheit.
  • Monitoring mit Langfuse, OpenTelemetry und Grafana.

Arbeitsmethodik

  • Erfassung von KI-Systemen und Anbietern.
  • Risikoeinstufung.
  • Gap-Analyse.
  • Dokumentation und Protokolle.
  • Gestaltung der menschlichen Aufsicht.
  • Umsetzungsplan und Nachverfolgung.

Chat mit internen Dokumenten

Wir implementieren Dokumenten-Chats, die interne Quellen durchsuchen, relevanten Kontext abrufen und mit Quellenangaben antworten, damit jede Antwort überprüfbar ist.

Geschätzte Dauer

2 bis 6 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein Dokumenten-Chat, der mit Quellen antwortet, manuelle Suche reduziert und die Konsistenz der Antworten verbessert.

Chat mit meinen Dokumenten erstellen

Typische Situationen

  • Schwer durchsuchbare Dokumentation.
  • Uneinheitliche Antworten zwischen Abteilungen.
  • Viel Zeitverlust bei der Informationssuche.
  • Bedarf an Antworten mit überprüfbaren Quellen.

Was wir liefern

  • Dokumenten-Pipeline für Import und Aktualisierung.
  • Private Vektordatenbank.
  • Chat mit Quellenangaben.
  • Bewertung der Antwortqualität.

Eingesetzte Technologien

  • Vector DB: Qdrant, pgvector, Weaviate, Milvus.
  • Embeddings: bge-m3, e5, nomic, Qwen embeddings.
  • Dokumenten-Parsing: PDF, DOCX, TXT, HTML, CSV.
  • Orchestrierung: LangChain, LlamaIndex oder eigene Implementierung.
  • Modelle: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • UI: React, Next.js oder eigene Oberfläche, abgestimmt auf Berechtigungen und interne Abläufe.

Arbeitsmethodik

  • Dokumentenerhebung.
  • Bereinigung und Normalisierung.
  • Indexierung in der Vektordatenbank.
  • Prompt- und Retrieval-Design.
  • Bewertung der Antworten.
  • Privates Deployment.

Datenanalyse und Reporting mit KI

Wir verbinden KI mit Ihren Datenbanken und BI-Tools, um Geschäftsfragen zu beantworten, Abweichungen zu erkennen und regelmäßige Berichte zu erstellen.

Geschätzte Dauer

3 bis 8 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein zuverlässiger Datenassistent und automatische Berichte, die manuelle Analysearbeit reduzieren.

Meine Daten mit KI abfragen

Typische Situationen

  • Manuelle Berichte, die Tage dauern.
  • Abhängigkeit von wenigen Personen für Datenabfragen.
  • Informationen aus vielen Quellen ohne Gesamtsicht.
  • Abweichungen, die zu spät erkannt werden.

Was wir liefern

  • Abfrage-Assistent in natürlicher Sprache.
  • Geplante automatische Berichte.
  • Warnungen bei Abweichungen und Kennzahlen.
  • Rollenbasierte Datenberechtigungen.
  • Nachvollziehbarkeit jeder erzeugten Abfrage.

Eingesetzte Technologien

  • Datenbanken: PostgreSQL, SQL Server, MySQL, Oracle.
  • Text-to-SQL mit Abfragevalidierung.
  • BI: Power BI, Looker Studio, Metabase.
  • Python, pandas und Notebooks für die Analyse.
  • Modelle: OpenAI, Claude, Gemini, Qwen, Llama.

Arbeitsmethodik

  • Erfassung der wichtigsten Fragen und Berichte.
  • Kartierung der Datenquellen.
  • Semantisches Modell und Berechtigungen.
  • Genauigkeitstests mit echten Fällen.
  • Automatisierung der Berichte.
  • Inbetriebnahme und Schulung.

Agentensicherheit und Red Teaming

Wir testen Agenten und Assistenten auf Prompt Injection, Datenabfluss und unautorisierte Aktionen und hinterlassen Schutzmaßnahmen und automatische Tests für jede neue Version.

Geschätzte Dauer

2 bis 6 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein gegen reale Angriffe getesteter Agent mit aktiven Schutzmaßnahmen und Tests bei jeder Änderung.

Sicherheit meiner KI prüfen

Typische Situationen

  • Agenten mit Zugriff auf sensible Daten oder kritische Aktionen.
  • Risiko von Prompt Injection über Dokumente oder E-Mails.
  • Keine KI-spezifischen Sicherheitstests.
  • Kundenanforderungen oder Sicherheitsaudits.

Was wir liefern

  • Bedrohungslandkarte des KI-Systems.
  • Dokumentierte Red-Teaming-Tests.
  • Priorisierter Schwachstellenbericht.
  • Umgesetzte Guardrails und Kontrollen.
  • Automatische Tests für jede Version.

Eingesetzte Technologien

  • OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen.
  • Direkte und indirekte Prompt Injection.
  • Erkennung personenbezogener Daten und Schutz vor Datenabfluss.
  • Guardrails und Validierung von Aktionen.
  • Minimale Rechte, Audit und Human-in-the-Loop.

Arbeitsmethodik

  • Prüfung von Architektur und Berechtigungen.
  • Bedrohungsmodellierung.
  • Kontrollierte Angriffe.
  • Priorisierung der Befunde.
  • Umsetzung der Schutzmaßnahmen.
  • Kontinuierliche Regressionstests.

KI-Schulungen für Teams

Wir gestalten praxisnahe, rollenbasierte Workshops mit echten Fällen aus Ihrem Unternehmen und Nutzungsrichtlinien und dokumentieren alles, um die KI-Kompetenzpflicht des AI Act zu erfüllen.

Geschätzte Dauer

1 bis 4 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Geschulte Teams, klare Nutzungsregeln und die nötige Dokumentation als Schulungsnachweis.

Mein Team schulen

Typische Situationen

  • Uneinheitliche KI-Nutzung zwischen den Bereichen.
  • Sensible Daten in öffentlichen Tools.
  • Geringe Nutzung bereits bezahlter Tools.
  • KI-Kompetenzpflicht in der Europäischen Union.

Was wir liefern

  • Praxisnahe, rollenbasierte Workshops.
  • Leitfaden für den verantwortungsvollen KI-Einsatz.
  • Bibliothek mit Prompts und Anwendungsfällen des Unternehmens.
  • Dokumentierter Schulungsnachweis.
  • Bewertung der Nutzung nach der Schulung.

Eingesetzte Technologien

  • Assistenten: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot.
  • Automatisierung: n8n, Make.
  • Nutzungsrichtlinien und Datenklassifizierung.
  • Artikel 4 des EU AI Act.

Arbeitsmethodik

  • Analyse der aktuellen Nutzung.
  • Rollenbasiertes Programmdesign.
  • Workshops mit echten Fällen.
  • Richtlinien und Leitfäden.
  • Bewertung und Nachweis.

Analyse und Roadmap

Wir helfen, Anwendungsfälle zu priorisieren, den Aufwand zu schätzen, die Architektur festzulegen und eine umsetzbare Roadmap zu erstellen.

Geschätzte Dauer

1 bis 2 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein klarer Plan, um zu entscheiden, was zuerst umgesetzt wird, was zu vermeiden ist und wie man mit geringerem Risiko vorankommt.

Analyse anfragen

Typische Situationen

  • Nicht wissen, wo man anfangen soll.
  • Isolierte Initiativen ohne Strategie.
  • Risiko, in die falschen Tools zu investieren.
  • Unklarheit zwischen RAG, Fine-Tuning, Agenten oder lokalen Modellen.

Was wir liefern

  • Landkarte der KI-Chancen.
  • Priorisierung nach Wirkung/Aufwand/Risiko.
  • Architekturempfehlung.
  • Umsetzbare Roadmap.
  • Erste Schätzung von Zeitrahmen, Kosten und Abhängigkeiten.
  • Business Case mit ROI-Kennzahlen für jede Initiative.

Eingesetzte Technologien

  • Proprietäre und Open-Weight-LLMs.
  • RAG.
  • Fine-Tuning.
  • Vector DB.
  • Cloud-GPU.
  • Lokale Infrastruktur.
  • APIs und Systemintegration.
  • Sicherheit, Compliance und Observability.

Arbeitsmethodik

  • Interviews mit Stakeholdern.
  • Prozesserhebung.
  • Analyse verfügbarer Daten.
  • Identifikation von Anwendungsfällen.
  • Priorisierung nach Wirkung/Aufwand/Risiko.
  • Technologieempfehlung.
  • Umsetzungs-Roadmap.
  • Erste Schätzung von Zeitrahmen und Kosten.

Spezialisierte Modelle

Wir spezialisieren Modelle mit realen Ein- und Ausgabebeispielen, um die Leistung bei einer konkreten Geschäftsaufgabe zu verbessern.

Geschätzte Dauer

4 bis 8 Wochen.

Erwartetes Ergebnis

Ein Modell, spezialisiert auf eine konkrete Aufgabe, an realen Beispielen gemessen und bereit zur Integration.

Prüfen, ob ich ein spezialisiertes Modell brauche

Typische Situationen

  • Das Modell hält das erwartete Format nicht ein.
  • Inkonsistente Antworten bei wiederkehrenden Aufgaben.
  • Bedarf, Informationen zu klassifizieren, zu extrahieren oder umzuwandeln.
  • Prozesse, bei denen RAG nicht ausreicht.

Was wir liefern

  • Konzipierter und dokumentierter Datensatz.
  • Trainiertes Modell oder Adapter.
  • Vorher-/Nachher-Bewertung.
  • Deployment-fertiger Endpoint oder Artefakt.
  • Wartungsempfehlungen.

Eingesetzte Technologien

  • Fine-Tuning: LoRA, QLoRA, PEFT.
  • Frameworks: PyTorch, Hugging Face Transformers, Unsloth, Axolotl.
  • Modelle: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • Bewertung: Testdatensätze, Genauigkeitsmetriken, menschliche Validierung.
  • Export: LoRA-Adapter, private Endpoints und dokumentierte Artefakte für das Deployment.

Arbeitsmethodik

  • Definition der Aufgabe.
  • Entwurf des Datensatzes.
  • Bereinigung und Annotation.
  • Auswahl des Basismodells.
  • Training.
  • Vorher-/Nachher-Bewertung.
  • Deployment und Dokumentation.

Modellvalidierung in der Cloud

Wir nutzen Cloud-Infrastruktur mit GPUs, um Modelle zu validieren, Qualität zu messen und Kosten abzuschätzen, bevor die Zielumgebung festgelegt wird.

Geschätzte Dauer

2 bis 8 Wochen je nach Komplexität.

Erwartetes Ergebnis

Eine technische und wirtschaftliche Validierung des Modells ohne vorherigen Kauf spezieller Hardware.

Modell ohne Hardwarekauf validieren

Typische Situationen

  • Hohe Anfangskosten für Hardware.
  • Keine interne GPU-Infrastruktur.
  • Bedarf, einen Anwendungsfall schnell zu validieren.
  • Projekte, die später lokal oder in eine Private Cloud migrieren können.

Was wir liefern

  • Konfigurierte Cloud-Umgebung.
  • Durchgeführtes Training oder Fine-Tuning.
  • Messung von Qualität und Kosten.
  • Empfehlung für die Zielarchitektur.
  • Migrationsplan, falls erforderlich.

Eingesetzte Technologien

  • GPU Cloud: AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI, Lambda Cloud, RunPod, CoreWeave.
  • Verwaltetes Fine-Tuning: OpenAI, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI, Together AI, Fireworks AI.
  • Open-Source-Training: Hugging Face, Axolotl, Unsloth, PEFT.
  • Späteres Deployment: private API, Cloud-Endpoint, lokaler Server oder On-Premise.

Arbeitsmethodik

  • Bewertung von Datenschutz und Compliance.
  • Auswahl des Cloud-Anbieters.
  • Datenaufbereitung.
  • Training oder Fine-Tuning.
  • Qualitätsbewertung.
  • Schätzung der Produktionskosten.
  • Empfehlung für die Zielarchitektur.

Methode

Wie wir eine Lösung in Produktion bringen

Wir gehen vom realen Prozess aus, wählen die passende Architektur und arbeiten ab dem ersten MVP mit Validierung, Sicherheit und Integration.

01

Analyse

Wir erheben Prozesse, Dokumente, Systeme, Risiken, Nutzer und Chancen mit echter Wirkung.

02

Architektur

Wir legen fest, ob RAG, Fine-Tuning, Agenten, lokales LLM, Private Cloud oder eine Kombination am besten passt.

03

Kontrolliertes MVP

Wir bauen eine erste funktionsfähige Version mit Metriken, grundlegender Sicherheit und Validierung durch Nutzer.

04

Produktion

Wir ergänzen Berechtigungen, Audit, Monitoring, Integration, Dokumentation und schrittweisen Betrieb.

Branchen, in denen Dusare Ergebnisse beschleunigen kann

KMU auf dem Weg zur KI

Priorisierung von Anwendungsfällen, MVPs, Schulung und Begleitung, um KI mit geringem Risiko einzuführen.

Finanzen und Versicherungen

Analyse von Policen und Schadensfällen, Kunden-Onboarding, Betrugsprävention, regulatorisches Reporting und Compliance.

Contact Center und Kundenservice

Chat- und Sprachagenten, Anfrage-Routing, Gesprächszusammenfassungen und Echtzeit-Unterstützung für Mitarbeitende.

Gesundheit und Arbeitsmedizin

Prüfung von Bescheinigungen, Dokumentenanalyse, Nachvollziehbarkeit, menschliche Prüfung und Regelkontrolle.

Administratives Backoffice

E-Mails, Formulare, Rechnungen, Lieferscheine, Personalakten, Freigaben und wiederkehrende Aufgaben.

Unternehmen mit Legacy-Systemen

Schrittweise Modernisierung über APIs, MCP, Events, Automatisierung und Integration, ohne das gesamte Ökosystem zu ersetzen.

Kanzleien und Steuerberatung

Vertragsprüfung, Aktenrecherche, Abstimmungen, Lohnabrechnung und quellenbasierte Antworten an Mandanten.

Logistik und Postdienste

Reklamationen, intelligentes Tracking, Dokumentenprüfung, Integration mit WMS, SAP, APIs und operativen Systemen.

Elektronische Sicherheit

Ereignisanalyse, automatische Berichte, Videoanalyse und Integration mit Überwachungssystemen.

Founder-led

Technische Kompetenz mit Geschäftsfokus

Dusare ist eine founder-geführte Boutique-Beratung, vorangetrieben von Ariel Sebastián Duarte. Die Arbeit verbindet Softwarearchitektur, Automatisierung und Systemintegration, um konkrete Chancen in produktive Lösungen zu verwandeln.

Ariel Sebastián Duarte

Founder & AI Solutions Architect

Produktionsorientiertes Lösungsdesign.

Integration mit internen Systemen und realen Prozessen.

Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Datenkontrolle von Anfang an.

Bewertung der Antworten und Qualitätsmonitoring.

Skalierbare und wartbare Architektur.

Begleitung von der Analyse bis zum Betrieb.

Herstellerunabhängiger Ansatz: die passende Technologie für jeden Kontext.

Verfügbare Plattformen und Technologien

Dargestellt als Werkzeuge, die wir je nach Fall integrieren oder einsetzen können; sie stellen keine Kunden, Partner oder Zertifizierungen dar.

KI-Modelle und -Plattformen

  • OpenAI
  • Anthropic Claude
  • Google Gemini
  • Meta Llama
  • Mistral
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Gemma
  • xAI Grok
  • Azure AI Foundry
  • Amazon Bedrock
  • Google Vertex AI
  • Together AI
  • Fireworks AI
  • Hugging Face

Integration und Entwicklung

  • MCP servers
  • LangGraph
  • MuleSoft
  • Make
  • n8n
  • Node.js
  • Python
  • Java
  • React
  • Cloudflare
  • PostgreSQL
  • SQL Server
  • MySQL
  • Oracle
  • SAP
  • Salesforce
  • HubSpot
  • Zendesk
  • WhatsApp Business
  • Twilio
  • Microsoft 365
  • CRM / ERP
  • Kafka
  • SQS
  • REST / GraphQL / SOAP

RAG, Suche und Dokumente

  • Qdrant
  • pgvector
  • Weaviate
  • Milvus
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • bge-m3
  • e5 embeddings
  • nomic embeddings
  • PDF / DOCX / CSV

Fine-Tuning und Training

  • LoRA
  • QLoRA
  • PEFT
  • PyTorch
  • Transformers
  • Unsloth
  • Axolotl
  • AWS SageMaker
  • Azure ML
  • RunPod
  • CoreWeave
  • Lambda Cloud

Serving, Infrastruktur und Datenschutz

  • vLLM
  • Docker
  • Kubernetes
  • Linux
  • Private Cloud
  • On-premise
  • OpenAI-compatible API
  • REST
  • FastAPI

Governance, Sicherheit und Observability

  • OAuth2
  • Keycloak
  • JWT
  • RBAC
  • SSO
  • VPN
  • Guardrails
  • PII-Erkennung
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • Langfuse

Möchten Sie einen realen Prozess mit privater KI automatisieren?

Wir beginnen mit einer Analyse, um Chancen, Risiken, die benötigte Architektur und die nächsten Umsetzungsschritte zu ermitteln.