AI-Anwendungen & Wissen

Individuelle AI-Entwicklung

Die meisten KI-Projekte scheitern als Softwareprojekte, nicht als KI-Projekte: unklare Verantwortung, keine Definition von richtig, kein Plan für den Tag, an dem das Modell falsch liegt. Wir bauen KI-Anwendungen wie jedes Produktivsystem, mit dem Modell als einer Komponente unter vielen statt als ganzer Architektur.

Ihre AI-Initiative besprechen Leistungen

Die geschäftliche Herausforderung

Der Prototyp waren die leichten neunzig Prozent

Eine funktionierende Demo dauert Tage. Monate dauert alles, was die Demo übersprungen hat: Authentifizierung, Mandantenfähigkeit, das Verhalten unter Last, das Verhalten bei einem Ausfall des Anbieters, wie die Kosten mit der Nutzung skalieren, wie Sie merken, dass die Qualität gesunken ist, und wer verantwortet, wenn vor einem Kunden etwas Falsches erzeugt wird. Teams entdecken das regelmäßig, nachdem die Demo einer Führungskraft gezeigt und ein Termin zugesagt wurde.

Was wir tun

Beim Prozess beginnen, nicht beim Modell

Wir beginnen bei dem, was die Software leisten muss und wer davon abhängt, und entwerfen rückwärts bis zum Modell. Daraus entstehen langweilige, nützliche Entscheidungen: wo eine deterministische Regel ein Modell schlägt, wo ein günstigeres Modell genügt, wo die Antwort einen Menschen braucht, bevor sie zählt. Wir bauen mit Ihrem Identitätsanbieter, Ihren Datengrenzen und Ihrer Deployment-Pipeline und hinterlassen Tests, Dokumentation und eine Evaluationssuite, damit das System unseren Abgang übersteht.

Individuelle AI-Entwicklung

Leistungsumfang

Custom AI Applications
GenAI Applications
Internal AI Tools
AI Platforms
AI Product Engineering
Production AI Systems

Typische Anwendungsfälle

Ein internes Werkzeug bauen, das einen manuellen Schritt beseitigt, der ein Team mehrere Tage im Monat kostet.
Einem Produkt, das Sie bereits verkaufen, eine KI-Funktion hinzufügen, mit Mandantentrennung und Kostenkontrolle je Kunde.
Eine brüchige Regel-Engine ersetzen, die bei jeder Formular- oder Lieferantenänderung bricht.
Einen bewährten Prototyp zu etwas machen, für das der Betrieb Verantwortung übernimmt.

Unser Vorgehen

Rahmen setzen

Die Anfrage in eine Spezifikation überführen: wer nutzt es, was ist korrekt, wer entscheidet.
Verankern

Mit Inhalten und Systemen verbinden, die die Antworten halten, unter Wahrung bestehender Rechte.
Evaluieren

An einem gelabelten Set aus Ihren echten Fällen bewerten, bevor es nach aussen geht.
Ausliefern & betreiben

Stufenweises Release mit Monitoring, Kostenkontrolle und Regressionssuite zur Qualitätssicherung.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicherheit & Governance

Antworten sind in Ihren eigenen Inhalten verankert und mit Quellen belegt, sodass sie überprüfbar sind. Retrieval respektiert die an der Quelle gesetzten Rechte: Nutzende sehen über die Anwendung nichts, was sie direkt nicht sehen dürften. Prompts, Kontext und Antworten werden für Audits protokolliert, und die Evaluation läuft kontinuierlich.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir sind Ingenieure, die KI nutzen, nicht umgekehrt

Die interessanten Probleme einer KI-Anwendung sind die gewöhnlichen: Zustand, Berechtigungen, Fehlerbehandlung, Kosten, Beobachtbarkeit und Veränderung über die Zeit. Genau die lösen wir seit Jahren in den Produktivsystemen anderer Leute. Deshalb sagen wir Ihnen auch, wenn ein Modell das falsche Werkzeug ist, was häufiger vorkommt, als der Markt derzeit zugibt.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Wie umreißen Sie etwas, das noch niemand gebaut hat?

Wir umreißen den ersten Zuwachs statt des Ganzen: ein Prozess, eine Nutzergruppe, ein abgegrenzter Prototyp, gemessen an Ihren eigenen Fällen. Das liefert Belege zu Machbarkeit und Kosten, bevor sich jemand auf den vollen Bau festlegt, und dauert meist vier bis acht Wochen.

Wem gehört der Code?

Ihnen. Er liegt in Ihren Repositories, wird über Ihre Pipeline ausgeliefert und läuft auf Ihrer Infrastruktur. Es gibt keine Laufzeitabhängigkeit von uns und keine Lizenz, die weiterzuzahlen wäre.

Was, wenn ein günstigeres Modell reichen würde?

Dann sagen wir das. Die Modellwahl ist ebenso eine Kosten- und Latenzentscheidung wie eine Qualitätsfrage, und wir entwerfen auf Anbieterportabilität, damit sie umkehrbar bleibt. Viele Produktivwege nutzen für den Großteil des Verkehrs ein kleineres Modell und eskalieren nur die schweren Fälle.

Wie gehen Sie damit um, dass das Modell falsch liegt?

Indem vorab festgelegt wird, wie falsch aussieht und was dann geschieht: Konfidenzschwellen, menschliche Prüfung bei folgenreichen Ausgaben, Rückfall auf einen deterministischen Weg und eine Protokollierung, die einen Fehler nachträglich rekonstruierbar macht. Ein System ohne definiertes Fehlerverhalten ist nicht fertig.

Können Sie mit unseren eigenen Entwicklern zusammenarbeiten?

Ja, und meist ist das das bessere Ergebnis. Mit Ihrem Team zu bauen statt für es bedeutet, dass das Wissen nach Projektende bleibt.

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