In einem halbtägigen Workshop analysieren wir gemeinsam, welche Prozesse oder Funktionen von KI Integration am meisten profitieren — und welche nicht. Ergebnis ist eine priorisierte Liste konkreter KI-Feature-Kandidaten mit technischer Einschätzung und Aufwandsrahmen. Digital oder vor Ort.
Der KI-Markt teilt sich in Beratungen, die Strategiepapiere liefern, und Entwickler, denen das Produktdenken fehlt. Wir kommen aus dem Custom Development und bauen KI-Features als Teil von Produkten und Plattformen, nicht als eigenständige Inseln. Das bedeutet, dass die KI-Funktion in die bestehende Architektur und die realen Workflows passt, statt daneben zu existieren. Unsere Erfahrung mit LLM-Anbindung, RAG-Systemen und KI API Integration kommt aus Projekten mit echten Produktionsanforderungen.
Der Aufwand hängt stark vom Anwendungsfall ab. Ein einfaches KI-Modul, z. B. eine RAG-basierte Suche, ist in wenigen Wochen realisierbar. Komplexe Integrationen in bestehende Systeme mit Datenpipeline und Sicherheitsanforderungen dauern länger. Im Discovery Call wird der Rahmen konkret eingegrenzt.
Ein erstes produktionsreifes KI-Feature ist in der Regel in vier bis acht Wochen entwickelt, bei klarem Scope und vorhandenem Tech-Stack. Projekte mit komplexer Datenstrategie oder umfangreicher Systemintegration dauern entsprechend länger.
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Wir arbeiten mit OpenAI (GPT-4o u. a.), Anthropic (Claude), Open-Source-Modellen wie Llama und, wo sinnvoll, mit lokal gehosteten Lösungen für DSGVO-kritische Szenarien. Die Modellentscheidung treffen wir gemeinsam auf Basis von Anforderungen, nicht Präferenz.
Beratung liefert eine Analyse und Handlungsempfehlung. Wir liefern die implementierte Funktion, also das KI-Feature, das produktiv läuft. Beratung kann vorgelagert sinnvoll sein; unser Fokus liegt auf der Umsetzung.
In den meisten Fällen ja. Wir starten mit einem kurzen Architektur-Check, um zu beurteilen, wie das KI-Modul angebunden werden kann. Entscheidend sind vorhandene APIs, Datenzugang und die Infrastruktur.
Retrieval-Augmented Generation bedeutet, ein Sprachmodell antwortet auf Basis unternehmenseigener Dokumente oder Daten, statt aus seinem allgemeinen Training zu schöpfen. Das ist der Ansatz, wenn die KI-Funktion unternehmensspezifisches Wissen präzise wiedergeben soll. Für generische Aufgaben braucht es das nicht zwingend.
Ja, vollständig. Code, Prompts, Konfiguration und alle Zugänge werden übergeben. Es besteht keine Abhängigkeit von uns als einzigem Betreiber des Systems.
Viele KI-Features funktionieren über KI API Integration, also über Schnittstellen zu Modellanbietern oder internen Systemen. Die Schnittstellenentwicklung ist ein eigenständiger Teil der KI-Integration, den wir parallel oder vorab aufbauen. Mehr dazu auf unserer Seite zur API Integration.
