Prozess-Audit
Wir sehen uns eure Abläufe an und sagen, an welcher Stelle Automatisierung etwas bringt — und an welcher nicht. Was sich nicht rechnet, sagen wir vorher.
Vier Schritte. In dieser Reihenfolge.
Erst rechnen, dann bauen, dann betreiben — und nur da, wo es sich trägt.
Leistungen im Einzelnen
KI-Agenten, die an euren Daten arbeiten
Agenten, die an eure Systeme angeschlossen sind statt danebenzustehen: Dokumente, Datenbanken, Fachanwendungen. Ohne diesen Anschluss bleibt jedes Sprachmodell ein besserer Chat.
Enterprise-Betrieb: AWS, Azure oder im eigenen Haus
Für Betriebe mit echten Anforderungen an Datenschutz und Nachweisbarkeit: Betrieb in europäischer Region über AWS oder Azure, mit Auftragsverarbeitungsvertrag — oder auf eigener Hardware, wenn die Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
Betrieb und Wartung
Was gebaut ist, muss laufen. Überwachung, Nachjustieren, Weiterentwicklung — und ein fester Ansprechpartner statt einer Ticketschlange.
Zwei Ausgangslagen, zwei Wege.
Worauf es läuft
- PythonBackend
- PyTorchML-Framework
- Hugging FaceSprachmodelle
- LangChainOrchestrierung
- PostgreSQLDatenbank
- DockerContainer
- KubernetesBetrieb
- Azure / AWSCloud
Welcher Prozess bei euch zuerst?
Im 1:1-KI-Check nehmen wir einen konkreten Ablauf auseinander und rechnen ihn durch.