KI & Machine Learning – pragmatische Modelle, produktionsreif
Machine Learning ist eine Geschäftsinvestition, kein Forschungsprojekt. Wir entwickeln Modelle, die auf die Rahmenbedingungen abgestimmt sind, auf die es wirklich ankommt – Latenz, Kosten, Drift und die chaotische Realität Ihrer Daten.
Unsicher, ob Sie bereit sind? Machen Sie das kostenlose KI-Readiness-Assessment mit 12 FragenWas Sie bekommen
Wann es passt
- Sie haben Daten – auch wenn sie unordentlich sind – und einen Workflow, in dem sich Genauigkeit messen lässt
- Die Frage „Bringt KI überhaupt etwas?“ haben Sie hinter sich – jetzt brauchen Sie Engineering, keine Begeisterung
- Vorgaben zu Latenz, Kosten oder Compliance machen die naheliegende Antwort „einfach GPT aufrufen“ zur falschen
- Sie wollen ein Modell, das Sie aktualisieren, überwachen und nachvollziehen können – keine Blackbox
Wann nicht
- Die Daten sind zu dünn oder zu verrauscht, um daraus zu lernen, und niemand ist bereit, das zu ändern
- Das Problem lässt sich mit deterministischer Logik oder einem SaaS-Produkt tatsächlich besser lösen
- Genauigkeit lässt sich nicht messen – „besser“ bleibt also immer Ansichtssache
Ablauf
Die Discovery beginnt mit einem Daten-Audit und einer Baseline – fast immer einem einfachen Retrieval- oder Zero-Shot-Ansatz, den das ausgefeilte Modell schlagen muss. Die Eval-Suite bauen wir vor dem Modell. Danach treibt die Eval-Suite die Iterationen, nicht die Intuition. MLOps ist ab dem ersten Deployment fest verdrahtet, statt später angeflanscht zu werden.
Der vollständige AblaufPreise
Discovery zum Festpreis (1–3 Wochen). Die Umsetzung erfolgt zum Festpreis pro Meilenstein oder bei längeren Projekten mit einem dedizierten Team. Eine Modellierung der Inferenzkosten ist inklusive, damit Sie Ihre Unit Economics schon vor dem Launch kennen.
Zusammenarbeitsmodelle ansehenFallstudien
FinTech-Plattform für Mobile Banking
Sicheres, KI-gestütztes Mobile Banking für über 500.000 Nutzer – mit Echtzeitüberweisungen und biometrischer Authentifizierung.
Multi-Vendor-E-Commerce-Plattform
Skalierbarer Marktplatz mit über 10 Mio. US-Dollar Transaktionsvolumen pro Monat, KI-Empfehlungen und Bestandsmanagement in Echtzeit.
FAQ
- RAG, Fine-Tuning oder Agenten – wie treffen wir die Wahl?
- RAG, wenn die Antwort in Ihren Dokumenten steckt und Aktualität zählt. Fine-Tuning, wenn Sie ein bestimmtes Format, eine bestimmte Tonalität oder Domänenkompetenz brauchen, die Prompts nicht zuverlässig hinbekommen. Agenten, wenn der Workflow Aktionen über mehrere Systeme hinweg erfordert. Die meisten Produktivsysteme nutzen zwei der drei Ansätze; nur wenige brauchen alle.
- Entwickeln Sie eigene Modelle oder nutzen Sie bestehende?
- Standardmäßig nutzen wir bestehende Foundation Models mit Retrieval und Prompting – das ist meist die richtige Wahl. Auf eigene oder per Fine-Tuning angepasste Modelle setzen wir, wenn es dafür einen messbaren Grund bei Genauigkeit, Latenz oder Kosten gibt – und die Rechnung dazu legen wir Ihnen in der Discovery offen, statt einfach das zu bauen, was technisch spannender ist.
- Wie gehen Sie mit MLOps und Model Drift um?
- Mit Model Registry, automatisierter Evaluierung bei jedem Release, Drift-Dashboards auf Produktivdaten und Retraining-Triggern, die an Eval-Schwellenwerte gekoppelt sind. Das Ziel: Die Frage „Hat das Modell nachgelassen?“ beantwortet das Dashboard – nicht erst die nächste Nutzerbeschwerde.
- Wie sieht es mit HIPAA, SOC 2 und Datenresidenz aus?
- Wir haben Modelle bereits in regulierten Umgebungen in Produktion gebracht und planen das von Anfang an ein: Deployments ausschließlich in der VPC, Audit-Logging und Modellanbieter, die zu Ihren tatsächlichen Anforderungen an die Datenresidenz passen. Compliance ist Teil der Architektur – kein nachträgliches Add-on.
Wer es baut
Unser eigenes Team arbeitet aus unserem Büro in Istočno Sarajevo, Bosnien und Herzegowina. Die Engineers in Ihrem Erstgespräch sind dieselben, die es später auch bauen.
Das Team kennenlernen