KI dort, wo sie wirklich verstärkt.
Wir helfen Unternehmen, LLMs so einzuführen, dass echter Wert entsteht — nicht „ein neuronales Netz für die Pressemitteilung“. Vom Prozess-Audit über die Strategie bis zu Production-Agenten, RAG-Systemen und Team-Trainings.
Wir leben täglich in Cursor, Claude, GPT, Gemini und Dutzenden Nischen-Tools. Wir wissen, wo KI Stunden spart — und wo sie nur stört. Wir helfen, die offensichtlichen Fallen zu überspringen.
Engagement-Formate
AI-Strategie
Prozess-Audit, Opportunity Map, ROI, Roadmap für 6–12 Monate.
RAG-Systeme
Unternehmens-Wissensbasen, abgefragt über LLMs. Präzise Antworten mit Quellenangabe.
KI-Agenten
Für Support, Sales und Operations. Keine plaudernden Bots — Ausführer: Tool Use, Memory, Guardrails.
Team-Trainings
Workshops zur produktiven Arbeit mit Claude / GPT / Cursor. AI-Rituale, Prompt-Bibliotheken, Automatisierungs-Templates.
Fine-Tuning
SFT, DPO, Distillation, Qualitäts-Evaluation, sicherer Rollout. Wenn ein generelles Modell nicht mehr reicht.
Evaluation & Safety
Eval-Schleifen, Prompt-Regressionstests, Halluzinations-Monitoring, Schutz vor Prompt-Injection.
Werkzeugkasten
Wir wählen Modell und Orchestrierung passend zur Aufgabe. Offene Modelle, wenn sie stark genug sind; Frontier-Modelle, wenn die Aufgabe es verlangt.
So starten wir ein Projekt
Discovery-Session
1–2 Wochen: Prozess-Audit, Opportunity Map, ROI-Schätzung. Ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Pilotprojekt
1–2 Monate: ein realer Case (z. B. ein KI-Support-Copilot). Produktiver Launch mit Metriken.
AI-Resident
3+ Monate: langfristige Partnerschaft, Weiterentwicklung, Schulung. Wir werden Ihre KI-Abteilung.
Antworten auf die wichtigsten Fragen — vorab
Wo sollte die LLM-Einführung in einem Unternehmen beginnen?
Mit einer kurzen Discovery-Session: 1–2 Wochen Prozess-Audit, Opportunity Map und ROI-Schätzung — ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Welche Modelle nutzen Sie?
Claude (Sonnet, Opus), GPT-5 und 4.1, Gemini 2 Flash/Pro sowie offene Modelle wie Llama, Qwen und DeepSeek. Wir wählen nach Qualität, Kosten, Latenz und On-Prem-Anforderungen.
Wie unterscheidet sich RAG von Fine-Tuning?
RAG fügt relevante Dokumente zur Anfragezeit in den Prompt ein — ideal für aktuelles, häufig wechselndes Wissen. Fine-Tuning verändert die Modellgewichte — besser für Stil, Format und stabile Muster. Beide werden oft kombiniert.
Wie messen Sie KI-Qualität?
Wir bauen Eval-Schleifen: ein Datensatz realer Anfragen, automatisierte LLM-as-Judge-Tests, Regressionsprüfungen bei jedem Release und Halluzinations-Metriken. Kein „fühlt sich besser an, fertig“.
Wo könnte KI gerade Ihr Geschäft verstärken?
Eine Stunde kostenlose Beratung: Wir sehen uns Ihre Prozesse an und finden 3–5 Stellen, an denen sich LLMs in einem Quartal amortisieren.