KI-Produktfunktionen
Assistenten, Copilots, Klassifizierung, Extraktion, Zusammenfassung und Generierung, eingebettet in einen zielgerichteten Nutzer-Workflow.
KI-ENTWICKLUNG & INTEGRATION
KI-Engineering vom Modellverhalten bis zum Produktionssystem
KI-gestützte Produktfunktionen, interne Tools, Retrieval-Systeme und automatisierte Workflows mit realen Daten und APIs.
KI-gestützte Produktfunktionen, interne Tools, Retrieval-Systeme und automatisierte Workflows mit realen Daten und APIs.
Wir entwickeln KI-Produktfunktionen und interne Workflows, die Wissen abrufen, strukturierte Ergebnisse erzeugen, Tools aufrufen und bestehende Geschäftssysteme anbinden. Berechtigungen, Validierung, Latenz, Kosten und menschliche Prüfung werden gemeinsam mit dem Modellverhalten entwickelt.
Modell, Anwendung und Betriebssystem als ein Produkt konzipiert.
Modell, Anwendung und Betriebssystem als ein Produkt konzipiert.
Wir entwickeln KI-Produktfunktionen und interne Workflows, die Wissen abrufen, strukturierte Ergebnisse erzeugen, Tools aufrufen und bestehende Geschäftssysteme anbinden. Berechtigungen, Validierung, Latenz, Kosten und menschliche Prüfung werden gemeinsam mit dem Modellverhalten entwickelt.
Retrieval- und Wissenssysteme
Ingestion, Chunking, Metadaten, Suche, Berechtigungen und quellengebundenes Antwortverhalten über Produkt- oder Organisationsdaten.
Systemintegration
Modelle werden über authentifizierte, validierte und auditierbare Aktionen mit APIs, Datenbanken, Dateien und Business-Tools verbunden.
Evaluation und Betrieb
Testdatensätze, strukturierte Prüfungen, Tracing, Latenz- und Kostenmessung, Fallback-Verhalten und Produktionsmonitoring.
So gehen wir über einen beeindruckenden Prompt hinaus
So gehen wir über einen beeindruckenden Prompt hinaus
Wir definieren zuerst Aufgabe und akzeptables Fehlverhalten, legen eine Baseline fest und wählen dann die kleinste Kombination aus Kontext, Retrieval, Modellanpassung und deterministischem Code, die die Anforderung erfüllt.
- 01
Entscheidung oder Workflow definieren
Nutzer, Eingaben, gewünschtes Ergebnis, Berechtigungen, Risiken, Review-Bedarf und die messbare Baseline abbilden.
- 02
Einen evaluierten Prototyp bauen
Repräsentative Testfälle erstellen und Ansätze anhand von Qualität, Latenz und Kosten vergleichen.
- 03
Produktionssystem integrieren
Datenpipelines, Tools, Zustand, Validierung, Sicherheit, Retries und nutzerseitiges Verhalten ergänzen.
- 04
Beobachten und verbessern
Prompts und Konfiguration versionieren, Ergebnisse tracen, Fehler analysieren und eine Regression-Evaluation-Suite pflegen.
Ergebnisse der KI-Produktentwicklung
Ergebnisse der KI-Produktentwicklung
Das Ergebnis ist ein wartbares Produktsystem mit messbarem Verhalten – kein Notebook und keine isolierte API-Demo.
- Definition von Use Case, Risiko und Evaluation
- Funktionsfähige KI-Funktion oder Workflow
- Retrieval-, Tool- und Backend-Integrationen
- Evaluation-Suite und Qualitätsbaseline
- Deployment, Monitoring und Kostenkontrollen
Ergebnisse der KI-Produktentwicklung
Modell, Anwendung und Betriebssystem als ein Produkt konzipiert.
FAQ
Fragen speziell zu diesem Pfad.
Müssen wir ein Modell trainieren?
Oft nicht. Wir vergleichen Prompt- und Kontextdesign, Retrieval, Fine-Tuning und aufgabenspezifisches Training anhand der erforderlichen Qualität, Datenschutzanforderungen, Latenz und Kosten.
Kann das System unsere internen Tools nutzen?
Ja – mit begrenzten Credentials, expliziter Autorisierung, validierten Ein- und Ausgaben, Audit-Logs und menschlicher Freigabe, wenn Aktionen Risiken mit sich bringen.
Wie testet ihr eine KI-Funktion?
Wir kombinieren repräsentative Datensätze, Rubrics oder deterministische Prüfungen, Modellvergleiche, Regression-Runs und Production Traces, statt uns auf einige handverlesene Beispiele zu verlassen.
NÄCHSTER SCHRITT
Bring uns die Einschränkung, nicht ein ausgefeiltes Briefing.
Ein Technical Lead prüft den aktuellen Stand und empfiehlt den kleinsten sinnvollen nächsten Schritt.
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