Passgenaue digitale Lösungen – individuelle KI-Entwicklung, wenn Standard nicht reicht

Wir bauen, trainieren und integrieren KI-Systeme, die exakt zu Ihren Anforderungen passen. Branchenspezifisch, datenschutzfreundlich, in Ihrer Cloud oder on-premise. Sie behalten die volle Kontrolle über Daten und Modell.

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

  1. Discovery – Use Case, Datenlage, regulatorischer Rahmen, Erfolgskriterien
  2. Daten-Audit & -Aufbereitung – ohne saubere Daten kein gutes Modell
  3. Prototyp – kleinstes funktionsfähiges System mit klarer Evaluation
  4. Build – produktives System mit Monitoring, MLOps, Skalierung
  5. Wissens-Übergabe – Sie können das System auch ohne uns weiterentwickeln
  6. 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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