Wann lohnt sich Custom AI?
Standard-KI-Tools sind erstaunlich gut – für Standardprobleme. Sobald Ihre Branche regulatorische Eigenheiten hat, Ihre Daten zu sensibel für US-Clouds sind, oder Ihre Prozesse zu spezifisch sind, stoßen generische Tools an Grenzen. Custom AI ist die Antwort, wenn:
- Sie Datenhoheit brauchen (z. B. Medizin, Recht, Verteidigung)
- Ihre Branche eigene Begrifflichkeit, Layouts oder Workflows hat
- Ihr Use Case ein klares Wettbewerbs-Differential darstellen soll
- Sie auf Dauer von externen API-Preisen unabhängig sein wollen
Unser Build-Stack
Foundation ModelsGPT-4o, Claude 3.5, Gemini, Llama 3, Mistral, Qwen
Fine-TuningLoRA, QLoRA, instruction tuning, RLHF light
RAG-StacksQdrant, Weaviate, pgvector, BM25 hybrid
Specialized ModelsXGBoost, Sentence-BERT, eigene Tabular-Modelle
MLOpsMLflow, Weights & Biases, Argo, Kubernetes
HostingHyperscaler EU, IONOS, OVH, on-premise GPU
Vorgehen
- Discovery – Use Case, Datenlage, regulatorischer Rahmen, Erfolgskriterien
- Daten-Audit & -Aufbereitung – ohne saubere Daten kein gutes Modell
- Prototyp – kleinstes funktionsfähiges System mit klarer Evaluation
- Build – produktives System mit Monitoring, MLOps, Skalierung
- Wissens-Übergabe – Sie können das System auch ohne uns weiterentwickeln
- Optionaler Betrieb – Hypercare oder Managed Service auf Wunsch
Was Sie am Ende bekommen
- Produktiv laufendes KI-System inklusive Monitoring
- Modell-Artefakte und Trainings-Pipeline (Sie sind Eigentümer)
- Dokumentation für Betrieb und Weiterentwicklung
- Evaluation-Suite – Sie wissen jederzeit, wie gut das Modell ist
- Schulung Ihres Teams
Häufige Fragen
Wann lohnt sich Custom AI?
Wenn Standardlösungen Ihre Branche/Datenlage nicht abdecken, Datenhoheit zwingend ist, oder Ihr Use Case zu speziell für generische Modelle ist.
Eigenes Modell oder Foundation Model?
Meistens beides. Foundation Models als Basis, darauf Fine-Tuning, RAG, Prompt-Engineering und kleine spezialisierte Modelle für klar definierte Aufgaben.
Wie verhindern wir Halluzinationen?
Strikte Evaluation gegen einen Test-Datensatz, Quellen-Grounding, Confidence-Schwellwerte, Mensch-in-der-Schleife für Kritisches, kontinuierliche Re-Evaluation.
Wem gehört das Modell?
Ihnen. Wir liefern Modell, Pipeline, Doku. Sie sind nicht von uns abhängig.
Wie lange dauert ein Projekt?
Typisch 3-9 Monate für ein produktives, individuelles KI-System. Erste Demos meist nach 4-6 Wochen.
Haben Sie ein Custom-AI-Vorhaben?
30 Minuten Discovery-Call. Wir sagen Ihnen offen, ob ein eigenes System sinnvoll ist – oder ob ein Standard-Tool reicht.
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