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Künstliche Intelligenz

KI in Produktion: Chatbots in MoreCRM, Bildanalyse in Foto-Services. Systeme, die sich in 4-6 Monaten amortisieren — kein Buzzword-Deliverable.

Kostenlose Beratung
12 Eigene KI-Produkte in Produktion
3 LLM-Familien im Stack (GPT, Claude, Gemini)
4 -8 Wochen PoC bis MVP
01

Chatbots und KI-Assistenten (LLM, RAG)

02

Dokumentenanalyse und Datenextraktion

03

Empfehlungs- und Personalisierungssysteme

04

Prädiktive Geschäftsanalytik

05

Automatisierung von Entscheidungsprozessen

06

KI-Integration in bestehende Systeme

Wie wir arbeiten

1 Use-Case-Identifikation
2 Proof of Concept
3 Training & Fine-tuning
4 Systemintegration
5 Monitoring & Iteration

Technologien

OpenAI LangChain Azure AI Python Vector DB Hugging Face

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FAQ

Fragen, die wir beantworten, bevor Sie sie stellen.

Kommt auf den Case an. Standard: OpenAI / Anthropic / Gemini via API — schnellster Roll-out, niedrige Betriebskosten. Lokale Modelle (Llama, Mistral via Ollama / vLLM) bei Compliance (öffentlicher Sektor, sensible Daten) oder Volumen, bei dem API teurer wird als eigene Infra.

Provider-APIs (OpenAI Enterprise, Anthropic, Gemini) bieten No-Training-Modi und AVVs. Bei Compliance-lastigen Projekten filtern wir PII vor dem Versand + nutzen ein lokales Modell für sensible Daten. Jede KI-Integration durchläuft vor Produktion ein Datenschutz-Review.

Unterstützen. Jedes von uns ausgelieferte KI-System hat einen Menschen in der Schleife — der Agent schlägt vor, der Mensch akzeptiert (Graceful Degradation). So funktioniert Textio (unser KI-Produkt): KI generiert, Redaktion akzeptiert, System veröffentlicht. „KI, die ersetzt" — nicht unser Auftrag.

Betriebskosten = API-Tokens + Infrastruktur. Für ein mittelgroßes System (10k Queries/Mo., GPT-4-Klasse): 200-800 PLN/Mo. Bei Skalierung (100k+/Mo.) erwägen wir Fine-Tuning + Caching; Kosten sinken auf 100-300 PLN/Mo. Wir modellieren das vor dem Roll-out.