KI & Automatisierung
KI, die eine bestimmte Aufgabe messbar gut erledigt
Die meisten KI-Projekte scheitern aus einem unspektakulären Grund: Niemand hat definiert, was „Funktionieren“ bedeutet. Wir gehen den umgekehrten Weg – wir wählen eine Aufgabe mit messbarem Ergebnis, erstellen einen Evaluierungssatz aus Ihren echten Daten und entwickeln dann das kleinste System, das diesen besteht.
Richtwert
Bewertung ab £3.000
Fester Preis schriftlich vereinbart, bevor mit der Entwicklung begonnen wird.
Kostenangebot anfordern+44 7488 265083Background photo by Google DeepMind on Pexels
Das Problem, das damit gelöst wird
Unternehmen kaufen KI in der Erwartung auf Transformation und erhalten eine Demo. Die Demo beeindruckt im Meeting, versagt aber bei realen Eingaben, weil sie nie gegen unordentliche Fälle getestet wurde. Zudem gibt es selten ein Kostenmodell, sodass niemand die Ausgaben pro Anfrage bemerkt, bis die Rechnung kommt.
Was Sie erhalten
Use-Case-Auswahl und Machbarkeitsprüfung
Eine kurze Bewertung, welche potenziellen Aufgaben sich tatsächlich für KI eignen und welche besser mit herkömmlicher Software gelöst werden sollten. Oft lautet die ehrliche Antwort, dass eine Regel-Engine die Aufgabe günstiger und zuverlässiger erledigt.
Evaluierungsrahmen
Ein Testsatz aus Ihren realen Eingaben mit den erwarteten Ausgaben, sodass die Genauigkeit als messbare Zahl verfolgt werden kann – statt als subjektiver Eindruck.
Modellauswahl und Benchmarking
Wir benchmarken Kandidaten – einschließlich Mistral, Open-Weight-Modellen für den Eigenbetrieb und Frontier-APIs – gegen Ihren Evaluierungssatz und vergleichen Genauigkeit, Latenz und Kosten pro tausend Anfragen.
Sicherheitsvorkehrungen und Fallbacks
Eingabevalidierung, Output-Schema-Erzwingung, Ablehnungsbehandlung und ein deterministischer Fallback-Pfad, sodass ein Modellausfall nicht zu selbstsicheren Unsinn führt, sondern sich kontrolliert verschlechtert.
Kosten- und Nutzungssteuerung
Tenant-spezifische Ratenbegrenzungen, Caching wiederholter Anfragen und ein Ausgaben-Dashboard, sodass die Wirtschaftlichkeit pro Einheit vorhersehbar bleibt, wenn das Volumen steigt.
Workflow für menschliche Prüfung
Wo das Ergebnis Risiken birgt, eine Genehmigungswarteschlange mit Prüfprotokoll – denn für viele Geschäftsprozesse ist „KI erstellt Entwurf, Mensch genehmigt“ das einzige vertretbare Design.
Wie wir arbeiten
Workshop zur Aufgabenbestimmung
Wir legen genau fest, was das System tun muss, was als korrekt gilt und welche akzeptable Fehlerrate zulässig ist.
Daten und Evaluierungssatz
Zusammenstellung repräsentativer Eingaben inklusive der schwierigen Randfälle sowie Kennzeichnung der erwarteten Ausgaben.
Prototyp und Benchmark
Erstelle die schlankeste funktionierende Version, messe sie und berichte ehrlich – einschließlich der Fälle, in denen die Ergebnisse zeigen, dass das Projekt nicht weiterverfolgt werden sollte.
Härtung für die Produktion
Füge Schutzmechanismen, Überwachbarkeit, Wiederholungsversuche, Kostenkontrollen und den Review-Workflow hinzu.
Integration
Anbindung an die Systeme, in denen die Arbeit tatsächlich stattfindet, statt ein separates Tool zu hinterlassen, das niemand nutzt.
Überwachung und Iteration
Verfolge Genauigkeit und Ausgaben in der Produktion. Modellverhalten driftet und Anbieter stellen Versionen ein; kontinuierliche Messung ist Teil des Designs.
Was Sie erwarten sollten
- Eine benannte Genauigkeitskennzahl auf Ihren eigenen Daten – nicht ein Anbieter-Benchmark
- Bekannte Kosten pro Anfrage vor dem Start mit implementierten Ausgabenkontrollen
- Ausfallschutz statt stiller falscher Antworten
- Prüfprotokoll für jede KI-gestützte Entscheidung
Erstellt mit
- Mistral
- Claude
- OpenAI
- Llama
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- LangChain
- pgvector
- Qdrant
- Docker
- AWS Bedrock
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
KI-Entwicklung — your questions
Einschließlich der Fragen zu den Kosten, die die meisten Agenturen auf der Seite auslassen.
Eine Machbarkeitsbewertung mit einem Testsystem kostet in der Regel £3.000 bis £6.000 und zeigt Ihnen, ob sich das Projekt überhaupt lohnt. Produktionssysteme beginnen in der Regel bei etwa £15.000. Die Betriebskosten hängen vom Modell und Volumen ab – wir geben Ihnen während der Bewertung eine modellierte Kostenangabe pro tausend Anfragen, die meist die entscheidende Zahl für die Wirtschaftlichkeitsberechnung ist.
Gehostete APIs punkten bei Funktionsumfang und Markteinführungszeit und eignen sich für die meisten Arbeitslasten. Die Selbsthosting eines Open-Weight-Modells lohnt sich erst bei hohem, stabilem Volumen oder wenn Daten aus regulatorischen Gründen Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen. Der Break-even ist eine Berechnung, keine Präferenz – wir führen sie mit Ihrem tatsächlichen prognostizierten Volumen durch.
Nicht, wenn der Vertrag korrekt aufgesetzt ist. Die großen Anbieter bieten Enterprise-Tarife an, die API-Eingaben von der Modellschulung ausschließen, und wir konfigurieren dies entsprechend. Wenn die Daten zu sensibel sind, um sie überhaupt extern zu verarbeiten, ist Selbsthosting die richtige Lösung. Wir dokumentieren den Datenfluss, damit Ihr Datenschutzbeauftragter ihn prüfen kann.
Sie begrenzen sie, statt ihr zu vertrauen. Antworten werden auf abgerufene Quelldokumente mit Zitaten gestützt, ein striktes Ausgabeschema erzwingt die Ablehnung fehlerhafter Antworten, und Fälle mit geringer Konfidenz werden an einen Menschen weitergeleitet. Halluzinationen lassen sich bei Sprachmodellen nicht ausschließen – das System muss daher davon ausgehen, dass sie auftreten.
Manchmal, und der ehrliche Test ist, ob eine konkrete repetitive Aufgabe echte Arbeitsstunden kostet. Dokumentenauswertung, Anfragen-Sichtung und Erstliniensupport sind häufige Gewinne. Allgemeine Vorhaben wie „KI in das Unternehmen integrieren“ sind es meist nicht, weil kein messbares Ziel existiert. Beginnen Sie mit einer Aufgabe und einer damit verbundenen Zahl.
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