KI-Beratung und KI-Entwicklung für den Mittelstand.

Die besten KI-Anwendungsfälle beginnen bei einem echten Prozessproblem, nicht bei einer Technologieentscheidung. Wir starten mit einer Analyse Ihrer Arbeitsabläufe und suchen Schritte, die repetitiv und entscheidungsintensiv sind und heute manuell erledigt werden. Jeder Kandidat wird nach Geschäftswirkung, Datenverfügbarkeit, technischer Machbarkeit und Implementierungskosten bewertet. Diese Bewertung zeigt, welche Fälle sich wirklich lohnen, und stoppt teure Experimente, bevor sie beginnen. Das Ergebnis ist eine priorisierte Liste, in der die besten Anwendungsfälle einen klaren Wertbeitrag, eine definierte Datenquelle und einen realistischen Weg in die Produktion haben. Dieser Prozess läuft als eigenständiger Use-Case-Discovery-Workshop in ein bis zwei Wochen oder als Teil eines größeren Strategie-Engagements. Aus einer ersten Liste von fünfzehn oder mehr Kandidaten überstehen erfahrungsgemäß nur drei bis fünf die Bewertung. Teams stellen dabei übrigens häufig fest, dass der wertvollste Anwendungsfall nicht der ist, mit dem sie ursprünglich zu uns gekommen sind.

Ein funktionierender Prototyp mit Ihren eigenen Daten dauert in der Regel ein bis zwei Wochen. Ein produktiver Agent mit Evaluations-Harness, Guardrails, Human-in-the-Loop-Checkpoints und Monitoring ist je nach Integrationsaufwand meist in vier bis acht Wochen fertig. Wir liefern in Inkrementen: zuerst ein Prototyp, damit Sie das System an echten Eingaben arbeiten sehen, danach iterative Entwicklung hin zu einem gehärteten Produktivsystem. Jeder Build wird mit einem dokumentierten Evaluations-Setup übergeben, damit Ihr Team die Qualität auch nach der Übergabe weiter messen kann. Der Zeitplan wird beim Scoping schriftlich festgelegt und gegen definierte Meilensteine verfolgt, und die meisten Projekte dieser Art starten um 10.000 Euro, mit einer festen Zahl, bevor die Arbeit beginnt. KI-Projekte sind bei uns keine offenen Retainer: jede Phase hat einen Umfang, ein Ergebnis und eine Übergabe. Danach entscheiden Sie, ob Ihr Team das System selbst betreibt oder uns für den laufenden KI-Betrieb behält.

Nein. Die meisten Unternehmen, mit denen wir arbeiten, starten ohne eigenes Datenteam. Wir arbeiten mit den Daten und Tools, die Sie bereits haben, ob Dokumente, E-Mails, CRM-Einträge, Support-Tickets oder Datenbank-Exporte. Wo Daten dünn sind, gestalten wir das System so, dass es innerhalb dieser Grenzen funktioniert, statt auf ein Data Warehouse zu warten, das nie kommt. Der erste Schritt ist immer eine technische Bewertung: welche Daten existieren, in welcher Qualität, und was daraus realistisch baubar ist. Diese Bewertung ist schnell, ehrlich und passiert vor jeder Build-Zusage. Sie müssen Ihr Dateninfrastruktur-Problem also nicht zuerst lösen. In vielen Fällen schafft der KI-Build selbst erst die Instrumentierung und Datenerfassung, die künftige Verbesserungen möglich machen.

Die meisten KI-Projekte starten um 10.000 Euro und reichen je nach Umfang bis 80.000 Euro. Ein Use-Case-Workshop ist ein niedrigschwelliger Einstieg. Wir scopen, bevor wir ein Angebot machen, damit die Zahl auf echter Arbeit beruht.

Wir sind modellunabhängig. OpenAI, Anthropic und Open-Weight-Modelle stehen alle zur Wahl. Wir wählen pro Use Case und vermeiden eine Bindung an einen einzigen Anbieter.

Jeder Build wird mit einem Evaluations-Harness und Guardrails ausgeliefert. Wir messen vor dem Rollout an echten Ergebnissen und übergeben die Werkzeuge, damit Ihr Team auch nach uns weiter evaluieren kann.

Ja. Der Use-Case-Discovery-Workshop und die priorisierte Roadmap sind eigenständig. Viele Teams starten dort, bevor sie entscheiden, was, oder ob, gebaut wird.