Agentische KI und Wissenssysteme
Agentische KI und Wissenssysteme
Wir bauen intelligente Agenten, RAG-Systeme auf internen Dokumenten und KI-Assistenten, die in reale Arbeitsabläufe integriert sind. Keine generischen Chatbots.
Das typische Problem
Agentische KI und Wissenssysteme
Wir bauen intelligente Agenten, RAG-Systeme auf internen Dokumenten und KI-Assistenten, die in reale Arbeitsabläufe integriert sind. Keine generischen Chatbots.
Was wir bauen
Wir bauen intelligente Agenten, RAG-Systeme auf internen Dokumenten und KI-Assistenten, die in reale Arbeitsabläufe integriert sind. Keine generischen Chatbots.
Was wir liefern
- KI-Agent auf interner Wissensdatenbank
- RAG-System für Verträge und technische Dokumente
- Workflow-Automatisierung mit LLM
Schnellere Antworten, immer verfügbarer Kontext, weniger Zeitverschwendung bei der Suche nach Informationen.
Eine klare Methode, von der Analyse bis zur Einführung.
Wir beginnen nicht mit Code. Wir beginnen mit Kontext, Daten und den Personen, die das System nutzen werden.
- 1
Kontext verstehen
Wir hören auf Ziele, Einschränkungen, vorhandene Werkzeuge und echte Reibungspunkte.
- 2
Kartendaten und Prozesse
Wir rekonstruieren Flüsse, Quellen, manuelle Schritte und blinde Flecken.
- 3
Entwerfen Sie die Lösung
Wir entwerfen Architektur, Logik und Schnittstellen vor dem Bau.
- 4
Erstellen und integrieren
Wir entwickeln uns schrittweise weiter und verbinden das, was bereits vorhanden ist, mit dem, was fehlt.
- 5
Intelligenz hinzufügen
Wir führen Automatisierung, BI oder KI dort ein, wo sie echten Nutzen bringen.
- 6
Adoption aktivieren
Dokumentation, Onboarding und Support, um sicherzustellen, dass das System tatsächlich genutzt wird.
- 7
Entwickeln Sie sich im Laufe der Zeit weiter
Wir messen, sammeln Feedback und verbessern uns, ohne bei Null anzufangen.
KI-Agenten für Dokumente und Datenquellen
- Problem
- Kritische Verfahren und technische Referenzen waren schwer zu durchsuchen, was die tägliche Ausführung verlangsamte.
- Was sich geändert hat
- Wir haben abrufgestützte KI-Assistenten eingesetzt, die auf internen Dokumenten und strukturierten Quellen basieren.
- Warum es wichtig ist
- Menschen stellen den Kontext innerhalb von Minuten wieder her, reduzieren Fehler und sorgen dafür, dass Entscheidungen auf verifizierten Informationen basieren.
Häufig gestellte Fragen.
Mit welchen Technologien arbeiten Sie?
Das hängt vom Projekt ab. Wir sind nicht an einen Stapel gebunden. Wir verwenden TypeScript, Angular, Node.js, Python, SQL, BI-Tools wie Power BI und Metabase, LLMs wie OpenAI und Anthropic sowie die wichtigsten Cloud-Plattformen. Wir entscheiden, was funktioniert.
Wie lange dauert ein typisches Projekt?
Es variiert stark. Eine gezielte Integration kann 4–8 Wochen dauern. Ein vollständiges CRM-System oder eine KI-Plattform 3–9 Monate. Vor der Unterzeichnung legen wir immer Umfang und Zeitrahmen fest.
Arbeiten Sie remote oder vor Ort?
Wir arbeiten standardmäßig remote mit strukturierten Videoabstimmungen. Wir stehen für Vor-Ort-Sitzungen für Kickoffs, Analyse-Workshops oder Abschlussbewertungen zur Verfügung.
Kann ich mich auch bei der Post-Launch-Unterstützung auf Sie verlassen?
Ja. Wir bieten evolutionäre Wartungsverträge und fortlaufenden Support. Die von uns gelieferte Software ist dokumentiert und wartbar, keine Blackbox.
Wie beginnt eine Zusammenarbeit?
Mit einem Entdeckungsruf. Keine generischen kommerziellen Präsentationen: Wir sprechen über Ihren Kontext, Ihre tatsächlichen Probleme und darüber, wie wir helfen können. Wenn es sinnvoll ist, erstellen wir einen Vorschlag.
Wie definiert man einen Vorschlag?
Nach einem oder mehreren Analysegesprächen erstellen wir ein Dokument mit Umfang, Leistungen, Zeitplan und Kosten. Keine generischen Zitate: Jeder Vorschlag spiegelt den spezifischen Projektkontext wider.
Können wir mit einem Workshop oder einer kurzen Phase beginnen?
Ja. Wenn der Kontext noch nicht klar ist, können wir mit einem Analyse-Workshop oder einer kurzen eigenständigen Entdeckungsphase beginnen, bevor wir uns auf ein größeres Projekt festlegen.