Entwickelt ihr auch eigene KI-Modelle?
Wenn der Anwendungsfall es verlangt, ja. Häufig ist jedoch die Kombination aus etablierten Modellen und sauberer Systemintegration sinnvoller.
AI SYSTEMS
INTELLIGENZKI als strukturierte Infrastruktur integriert.
Wir integrieren KI-Funktionalitäten in bestehende Plattformen und Prozesse — mit klar definierten Datenflüssen, Governance-Strukturen und messbarem Nutzen.
KI ist eine Systemebene — kein Feature.
KI sollte wie Infrastruktur entworfen werden, nicht wie ein Plug-in nachgerüstet. Das Integrationsmodell entscheidet über Stabilität, Governance und langfristige Wirkung.
Strukturierte KI-Komponenten.
LLM-gestützte Workflows
Abläufe mit klaren Eingaben, nachvollziehbaren Ausgaben und robuster operativer Steuerung.
Dokumenten- und Datenextraktion
Strukturierte Extraktionsstrecken mit Validierungslogik, Qualitätsschwellen und Auditierbarkeit.
KI-erweiterte SaaS-Funktionen
Kontextbezogene Produktbausteine, sauber in bestehende SaaS-Architektur und Rechtekonzepte integriert.
Interne Automatisierungstools
Werkzeuge für wiederkehrende Prozesse mit klarer menschlicher Eingriffsmöglichkeit.
Recommendation- und Scoring-Engines
Entscheidungsunterstützung gekoppelt an Geschäftslogik, Datenführung und messbare Qualität.
Individuelle KI-Pipelines
Maßgeschneiderte Pipeline-Architekturen von Ingestion bis Auslieferung, inklusive Kostensteuerung.
Defined before deployment.
Datenpipelines
Datenherkunft, Transformation und Übergabepunkte werden vor der Umsetzung eindeutig definiert.
Strategie der Modellauswahl
Modelle werden anhand von Use-Case, Latenzanforderung und Budgetrahmen ausgewählt.
API-Grenzen
Service-Verträge, Fallback-Verhalten und Versionierungslogik werden früh festgelegt.
Zugriffskontrolle
Rollen, Berechtigungen und Datensichtbarkeit werden in die Systemarchitektur integriert.
Monitoring & Audit-Logs
Produktives Verhalten bleibt über nachvollziehbare Protokollierung dauerhaft überprüfbar.
Mechanismen zur Kostenkontrolle
Nutzungsgrenzen, Budgetschwellen und Leistungskennzahlen sind Teil des Betriebsmodells.
Vom Anwendungsfall zur Produktion.
01
Use-Case-Definition & Daten-Audit
Geschäftsrelevanz, Datenreife und Risikofaktoren werden zuerst belastbar geklärt.
02
Architektur & Modellstrategie
Systemgrenzen, Modelllogik und Integrationspfade werden verbindlich definiert.
03
Integration & Testing
Die KI-Komponenten werden in den Produktstack integriert und unter Realbedingungen getestet.
04
Monitoring & Optimierung
Qualität, Performance und Kosten werden laufend gemessen und gezielt verbessert.
Investition entsprechend der Systemkomplexität.
AI Integration Module
Ab €7.500
Fokussierte Integration für einen klar abgegrenzten KI-Anwendungsfall.
AI-Enhanced Product Layer
Ab €18.000
Umfassendere Produktschicht über mehrere Flows mit Governance und Monitoring.
Custom AI Platform
Ab €35.000
Dedizierte Plattformarchitektur für den Betrieb mehrerer KI-Fähigkeiten.
Häufige Fragen.
Kann KI in unser bestehendes SaaS integriert werden?
Ja. Die meisten Projekte bauen auf vorhandenen SaaS-Systemen, Datenstrukturen und Prozessen auf.
Wie geht ihr mit sensiblen Daten um?
Wir definieren früh Datenzugriffe, Schutzmaßnahmen, Verschlüsselung und nachvollziehbare Protokollierung.
Welche Modelle setzt ihr ein?
Die Modellauswahl orientiert sich an Qualitätszielen, Antwortzeit, Kostenrahmen und Systemkontext.
Wie lange dauert die Implementierung?
Typischerweise 8 bis 16 Wochen, abhängig von Umfang, Integrationslage und Datenkomplexität.
Bietet ihr laufende Optimierung an?
Ja. Nach dem Launch begleiten wir Monitoring, Tuning und den strukturierten Ausbau.