AI Engineering
Wir konzipieren, entwickeln und integrieren Systeme auf Basis moderner Sprachmodelle. Im Fokus stehen belastbare Architektur, saubere Schnittstellen und nachvollziehbare Qualität.
Optimieren Sie Ihre Workflows.
Wir entwickeln Assistenten, Agenten, RAG-Systeme und Automatisierungen, die sich direkt in Ihre Produkte und Prozesse integrieren.
Architektur, Implementierung und Qualitätssicherung kommen aus einem Guss. So entstehen Setups, die sich in Ihren Stack einfügen und von Ihren Teams stabil betrieben werden können.
Was wir liefern
Ergebnisse, die über einen Prototyp hinausgehen.
Sie erhalten eine klar dokumentierte Architektur, produktionsreife Implementierungen und ein Setup, das nachvollziehbar bleibt: Versionierung, Tests, Monitoring und eine saubere Übergabe an Ihr Team inklusive. Worauf es beim Schritt vom Pilot zur Produktion wirklich ankommt, beschreiben wir separat im Detail.
Ablauf · Engineering
Wie aus einem Use Case ein laufendes System wird.
Wir übersetzen Ziele in Anforderungen, entwerfen eine passende Architektur und setzen diese Schritt für Schritt um, abgestimmt mit Produkt, IT und Fachbereichen.
Klarer Scope und messbare Ziele
Wir präzisieren Zielbild, Nutzergruppen und Erfolgskriterien. Gemeinsam legen wir fest, welche Funktionen in der ersten Version relevant sind und welche Daten, Schnittstellen und Systeme eingebunden werden.
Architektur, die in Ihren Stack passt
Wir designen das technische Setup mit Modellen, Orchestrierung, Tool-Use, Datenzugriff, Security und Monitoring, basierend auf Ihren bestehenden Systemen und Standards.
Umsetzung, Tests und Rollout
Wir implementieren das System, integrieren es in Ihre Anwendungen und testen es mit realen Szenarien. Prompt Engineering behandeln wir dabei als versionierte Entwicklungsdisziplin, nicht als Einzelexperiment. Nach dem Rollout unterstützen wir Monitoring, Feinjustierung und bei Bedarf die Übergabe an Ihr Team.
Einsatzfelder · AI Engineering
Wo AI Engineering im Unternehmen wirklich trägt.
AI Engineering wird dort relevant, wo aus einem überzeugenden Prototyp ein System werden soll, das im Alltag verlässlich läuft, sich in bestehende Stacks einfügt und von Ihrem Team weiterentwickelt werden kann. Vier Felder tauchen in unseren Projekten besonders häufig auf.
RAG- und Wissensassistenten in Produktion bringen
Wir bauen RAG-Systeme, die mit realen Unternehmensquellen, wechselnden Inhalten und Berechtigungsmodellen umgehen können — von der Ingestion bis zur Antwortschicht mit nachvollziehbaren Quellen.
Agenten- und Tool-Use-Systeme verlässlich machen
Sobald ein System Funktionen aufruft oder Aktionen auslöst, geht es nicht mehr nur um Textqualität. Wir entwerfen Tool-Use- und Function-Calling-Architekturen mit klaren Fehlerpfaden, Berechtigungen und Logging — die technische Grundlage für belastbare KI-Agenten.
Modell- und Anpassungsstrategie sauber wählen
Wir helfen, die richtige Architektur entlang Ihres Use Cases zu wählen — vom System-Prompt über RAG bis zu gezieltem Fine-Tuning. Den Rahmen dafür haben wir im Vergleich Fine-Tuning, RAG oder Prompting aufgeschlüsselt.
Qualität, Monitoring und Betrieb mitliefern
Eine Engineering-Lösung ohne LLM-Qualitätssicherung und Beobachtbarkeit ist im Betrieb blind. Wir liefern Testfälle, Regressionen, Tracing und ein Setup, in dem Änderungen an Modell, Prompt oder Daten ihre Wirkung messbar machen.
Noch Fragen, bevor Sie starten?
Viele Teams stehen vor ähnlichen Themen rund um Scope, Daten, Sicherheit und Betrieb. Hier ein paar Antworten vorab. Details besprechen wir im direkten Austausch.