KI, die tatsächlich
ihren Platz in der Produktion verdient.
Die meisten KI-Demos sterben in der Lücke zwischen „funktioniert im Prototyp" und „überlebt einen Dienstagnachmittag". Wir bauen Systeme, die diese Lücke schließen – mit den Evals, Fallbacks und dem Monitoring, die Demos auslassen.
Ihr KI-Proof-of-Concept hat funktioniert.
Und dann?
Der Pilot war großartig. Die Geschäftsleitung sah die Demo und war begeistert. Dann fing Engineering an, die unangenehmen Fragen zu stellen: Woher wissen wir, dass es nächsten Monat noch funktioniert? Was passiert, wenn das Modell schlechter wird? Wem gehören die Prompts?
Produktions-KI besteht größtenteils aus den unspektakulären Teilen: Eval-Frameworks, Fallbacks, Monitoring, Kostenüberwachung, Prompt-Versionierung. Das machen wir gut, damit der Rest zuverlässig bleibt.
- Der POC bekam Applaus; das Produktions-Rollout stockt immer wieder
- Keine Möglichkeit zu wissen, ob das Modell gerade schlechter geworden ist
- Kosten entwickeln sich in die falsche Richtung und niemand kann erklären warum
- Prompts liegen irgendwo in einem lokalen Notebook
Langweilige Infrastruktur,
zuverlässige KI.
- i.
Workflow analysieren
Wo bringt KI echten Mehrwert, und wo würde sie nur Latenz hinzufügen? Wir trennen die echten Gewinne von der Lebenslauf-Kosmetik.
- ii.
Infrastruktur aufbauen
Eval-Datensätze, Retrieval-Indizes, Prompt-Registry, Structured Outputs, Fehlerbehandlung. Die Infrastruktur, die Sie in sechs Monaten gebraucht hätten – von Anfang an gebaut.
- iii.
Hinter einem Flag launchen
Echte Nutzer, risikoarmer Pfad, Eval-Scoring bei jeder Antwort. Vertrauen entsteht durch Daten, nicht durch Bauchgefühl.
- iv.
Monitoring + Übergabe
Dashboards, die Ihr Team tatsächlich prüft. Runbooks für den Fall, dass sich etwas verschiebt. Wir gehen, wenn Sie „Funktioniert die KI?" beantworten können, ohne uns zu pagen.
KI-Features, die
den Montag überleben.
Sie liefern KI-Features, die Ihr Team ohne uns debuggen und verbessern kann. Kosten sind transparent, Regressionen werden erkannt, und die Produkt-Roadmap wird nicht mehr von „Moment, funktioniert das Modell noch?" in Geiselhaft genommen.
Das Wichtigste: Sie können die Fragen des Vorstands zur Zuverlässigkeit mit Zahlen beantworten, nicht mit Narrativen.
Womit wir typischerweise arbeiten
Modelle
Muster
Infra
Monitoring
Sprechen wir darüber, was nötig wäre,
um es vor Nutzern zu bringen.
30-Minuten-Discovery-Call. Wir sagen ehrlich, ob Ihr Problem ein KI-Problem ist oder etwas anderes.