KI-Integration und -Beratung
Wir bauen keine KI-Demos. Wir integrieren KI in echte Systeme — in eure Produkte, eure Prozesse, eure Infrastruktur. LLMs, Custom Models, prädiktive Optimierung — serverless in der Cloud, on-premises oder direkt am Edge. Und wenn eine Herausforderung besser ohne KI gelöst wird, sagen wir das auch.
Wann wir der richtige Partner sind
Ihr wollt KI in bestehende Systeme integrieren
Nicht als isolierten Prototyp, sondern als festen Bestandteil eurer Software. Wir bringen KI-Funktionalität in eure bestehende Architektur — mit sauberen APIs, vernünftigem Error Handling und echtem Monitoring.
Ihr braucht ein eigenes Modell — nicht nur eine API
ChatGPT-Wrapper kann jeder. Wenn eure Domäne spezialisiertes Wissen oder eure Daten spezifische Modelle erfordern, entwickeln wir Custom Models, die genau auf euren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Ihr wisst nicht, wo KI bei euch wirklich Sinn macht
Nicht jede Aufgabe braucht KI. Wir bewerten eure Use Cases nüchtern — technisch und wirtschaftlich. Was lohnt sich? Was ist Hype? Wo ist der ROI am größten?
Euer Modell läuft im Notebook — aber nicht in Produktion
Der Weg vom Jupyter Notebook zum produktionsreifen Service ist weiter als man denkt. Wir bringen eure Modelle in skalierbare, überwachbare Deployments — mit CI/CD, Monitoring und automatisiertem Retraining.
Ihr wollt KI am Edge oder on-premises betreiben
Nicht jede KI gehört in die Cloud. Latenz, Datenschutz oder fehlende Konnektivität — wir deployen Modelle auf Edge-Devices und lokaler Infrastruktur, wo es nötig ist.
Ihr wollt KI-Kompetenz im eigenen Team aufbauen
Wir machen uns überflüssig — absichtlich. Durch Pair Programming, Code Reviews und Hands-on-Workshops befähigen wir euer Team, KI-Lösungen eigenständig weiterzuentwickeln.
Was wir machen
KI-Strategie & Use-Case-Bewertung
Bevor wir Code schreiben, klären wir, ob und wo KI bei euch Sinn macht. Kein 80-Seiten-Strategiepapier — sondern eine ehrliche Bewertung mit klaren Empfehlungen.
- Use-Case-Analyse: Welche eurer Prozesse profitieren wirklich von KI? Wir priorisieren nach Machbarkeit, Aufwand und Business Impact
- Datenbewertung: Habt ihr die Daten, die ihr braucht? Qualität, Menge, Zugänglichkeit — wir finden raus, wo ihr steht
- Build vs. Buy: Eigenes Modell, Fine-Tuning oder API-Integration? Wir empfehlen den Ansatz, der wirtschaftlich Sinn macht
LLM- und SLM-Integration
Large und Small Language Models verändern, wie Software mit Nutzern und Daten interagiert. Wir integrieren sie dort, wo sie echten Mehrwert schaffen.
- RAG-Architekturen: Retrieval-Augmented Generation für Systeme, die auf euren eigenen Daten arbeiten — nicht auf dem Internet
- Fine-Tuning: Anpassung von Foundation Models an eure Domäne und euren Sprachgebrauch
- Agentic Workflows: Autonome KI-Agenten, die über MCP (Model Context Protocol) und Tool-Integration mehrstufige Aufgaben in eurer Systemlandschaft eigenständig abarbeiten
- API-Management für KI-Services: Als offizieller Gravitee-Partner setzen wir auf Gravitee als API-Gateway — für sicheres Routing, Rate Limiting und Zugriffskontrolle eurer KI-Endpunkte
Modellanpassung & Spezialisierung
Wir bauen keine Foundation Models — aber wir machen sie für euren Anwendungsfall nutzbar. Durch Fine-Tuning, Prompt Engineering und gezielte Nachtrainierung passen wir bestehende Modelle an eure Domäne an.
Was das konkret heißt:
- Fine-Tuning & Nachtrainierung von Foundation Models auf eure Daten, eure Fachsprache und eure Qualitätsanforderungen
- Prädiktive Optimierung basierend auf Wetter-, Verbrauchs- und Sensordaten für eine Smart Energy Plattform
- Modelle für ressourcenbeschränkte Hardware — optimiert für Edge-Devices mit begrenztem Speicher und Rechenleistung
Edge & On-Premises KI
Nicht jede KI kann oder darf in der Cloud laufen. Wir bringen Modelle dorthin, wo sie gebraucht werden.
- Edge Deployment: Optimierte Modelle auf Embedded-Hardware — performant auch bei eingeschränkten Ressourcen
- On-Premises-Betrieb: KI-Systeme in eurer eigenen Infrastruktur, wenn Datenschutz oder Regulatorik es erfordern
- Hybride Architekturen: Training in der Cloud, Inferenz am Edge — wir finden den richtigen Split
MLOps & Produktionsbetrieb
Ein Modell ist nur so gut wie sein Betrieb. Wir sorgen dafür, dass eure KI-Systeme zuverlässig laufen — nicht nur am Tag des Launches.
- CI/CD für Modelle: Automatisiertes Training, Testing und Deployment — reproduzierbar und versioniert
- Monitoring & Drift Detection: Erkennung, wenn Modellqualität nachlässt — bevor eure Nutzer es merken
- Skalierung: Von Proof-of-Concept bis Produktionslast — auf AWS, Azure oder eurer eigenen Infrastruktur
Wo wir das bewiesen haben
Smart Energy Plattform
Intelligente Optimierung des Eigenverbrauchs basierend auf Wetterdaten und Verbrauchsprognosen. Prädiktive Modelle auf Edge-Hardware (ARM9, 128 MB RAM) für Echtzeit-Entscheidungen ohne Cloud-Abhängigkeit. 9 OEM-Partner, 3 Länder.
Edge AI · Prädiktive Optimierung · Java · Embedded Linux
Unser KI Stack
Pragmatisch statt trendy. Wir setzen auf Tools, die wir in Produktion erprobt haben.
Java / Kotlin
Python
LangChain4J
LLMs / SLMs
AWS Bedrock
Azure AI
Hugging Face
Ollama / vLLM
MCP
Gravitee
Edge / Embedded
KI-Vorhaben?
Ob Use-Case-Bewertung, LLM-Integration oder Custom Model — wir hören zu und sagen ehrlich, was Sinn macht.