Leistung · KI-Integration

KI gehört in Ihre Systeme — mitten in den Prozess.

Wir binden Sprachmodelle an bestehende Backends an, machen Ihr Firmenwissen durchsuchbar und setzen KI-Entscheidungen an definierten Stellen im Workflow ein. KI wird zu einem Feature Ihrer Anwendung.

Anwendungsfall prüfen

Haltung

Feature-Adding in Ihrer Anwendung.

Die meisten KI-Projekte scheitern an der Anbindung: Das Wissen liegt in ERP, DMS und Fachsystemen, die KI daneben. Wir bauen die Verbindung — mit denselben Standards wie jede andere Schnittstelle.

Modelloffen: Wir wählen nach Aufgabe, Datenschutz und Kosten.
Nachvollziehbar: Antworten mit Quellenangabe, protokollierte Aufrufe, definierte Fallbacks.
Verantwortet: Kein KI-Code geht ungeprüft in Produktion. Es gilt das Vier-Augen-Prinzip.

85%

aller KI-Projekte scheitern vor der Produktion – zumeist an der Anbindung und Integration - Wir bauen die Verbindung.

Bausteine

Vier Bausteine, beliebig kombinierbar.

Meist beginnt es mit einem klar umrissenen Anwendungsfall — und wächst, sobald der Nutzen messbar ist.

01LLM-Anbindung an BestandssystemeEnterprise-APIs · Rollen & Rechte · Logging

Das Sprachmodell wird als Service hinter Ihrer Anwendung eingebunden — mit Zugriffskontrolle, Protokollierung und definierten Grenzen, was es sehen darf.

Kein Kundencode in TrainingsdatenAbgesicherte Schnittstellen

02Semantische SucheVektordatenbank · Embeddings · Ranking

Suchen nach Bedeutung: Angebote, Protokolle, Tickets und Dokumente werden auffindbar, auch wenn niemand das exakte Wort kennt.

Rechteprüfung pro TrefferInkrementelle Indizierung

03Interne RAG-SystemeRetrieval Augmented Generation

Antworten aus Ihrem eigenen Wissen — mit Quellenangabe. Das Modell formuliert, die Fakten kommen aus Ihren Dokumenten und Datenbanken.

Quellen im AntworttextKeine Antwort ohne Beleg

04KI-Entscheidungen im WorkflowBelegprüfung · E-Mail-Import · Zeitreihen

An definierten Punkten übernimmt die KI eine Vorentscheidung: Beleg zuordnen, E-Mail klassifizieren, Anomalie in Maschinendaten melden. Freigabe bleibt beim Menschen.

Konfidenz-SchwellenEskalation an Fachbereich

Anwendungsfälle

Wo sich der Einsatz rechnet.

Immer dort, wo Menschen heute suchen, sortieren oder abgleichen — und die Regeln zu unscharf für klassische Logik sind.

Belegprüfung & Zuordnung

Eingangsrechnungen und Lieferscheine automatisch auslesen, Positionen abgleichen, Abweichungen melden — ohne manuellen Zeilenvergleich.

E-Mail-Import & Klassifikation

Anfragen, Bestellungen und Reklamationen aus dem Posteingang erkennen, dem richtigen Vorgang zuordnen und strukturiert ins System übernehmen.

Zeitreihen & Anomalien

Auf Maschinen- und Betriebsdaten Muster erkennen: Abweichungen früh melden, bevor sie zu Stillstand oder Ausschuss führen.

Wissenssuche im Unternehmen

Angebote, Protokolle, Verträge und technische Doku über Systemgrenzen hinweg durchsuchbar machen — mit einer belegten Antwort.

KI gehört in Ihre Systeme, mitten in den Prozess.

Ablauf

Vom Anwendungsfall zum Produktivbetrieb.

Wir starten klein und messbar. Erst wenn der Nutzen belegt ist, wird ausgerollt.

Use-Case-Workshop

Wir schauen uns den Prozess an und benennen, wo KI wirklich hilft — und wo klassische Logik günstiger und verlässlicher ist. Ergebnis: priorisierte Fälle mit Nutzenschätzung.

Proof of Concept

Ein Fall, echte Daten, messbare Qualität: Trefferquote, Fehlklassifikationen, Antwortzeiten. Danach entscheiden Sie auf Zahlenbasis.

Integration

Einbau in die bestehende Anwendung: Rollen und Rechte, Protokollierung, Fallback-Pfade, Monitoring der Modellaufrufe und Kosten.

Betrieb & Nachschärfen

Qualität beobachten, Prompts und Regeln nachziehen, Modelle wechseln, wenn ein besseres verfügbar ist — ohne die Anwendung neu bauen zu müssen.

In-House & Sovereign AI

Wenn die Daten das Haus nicht verlassen dürfen.

Für hochsensible Bereiche wie Gesundheit und Finanzen gibt es Open-Source-Modelle im eigenen Rechenzentrum. Das ist Infrastruktur-Terrain — dafür holen wir sd3 technology aus unserer Gruppe dazu und bleiben für die Anwendung verantwortlich.

Häufige Fragen

Was Kundinnen und Kunden zuerst fragen.

Landen unsere Daten beim Modellanbieter?

Nein. Wir arbeiten ausschließlich über abgesicherte Enterprise-Schnittstellen, bei denen Inhalte nicht in Trainingsdaten fließen. Wo das nicht genügt, ist ein Modell im eigenen Rechenzentrum der richtige Weg.

Was, wenn die KI falsch liegt?

Dafür gibt es Konfidenz-Schwellen und Eskalationspfade: Unterhalb eines definierten Wertes entscheidet der Mensch. Antworten aus RAG-Systemen tragen ihre Quelle mit, damit jede Aussage prüfbar bleibt.

Brauchen wir dafür ein eigenes Datenprojekt?

Meist nicht. Für Suche und RAG genügen die Dokumente und Datenbanken, die Sie ohnehin haben. Aufwand entsteht eher bei Rechten und Aktualität — beides klären wir im Use-Case-Workshop.

Bindet uns das an ein bestimmtes Modell?

Nein. Der Modellzugriff liegt hinter einer eigenen Schicht Ihrer Anwendung. Ein Wechsel — auch auf ein lokales Modell — ist eine Konfigurations- und Testfrage.

Nächster Schritt

Sprechen wir über Ihr Vorhaben.

Der kleinste sinnvolle Schritt ist ein gemeinsamer Workshop. Danach wissen Sie, was Ihr Vorhaben grob kostet — und wir, ob wir die Richtigen dafür sind.