Was wir bauen
Die brauchbare Form dieser Arbeit ist eine Funktion in einem Produkt, das Sie schon betreiben, oder in einem, das wir mit Ihnen bauen. Ein Stapel Rechnungen wird zu strukturierten Datensätzen. Ein Bestand an Dokumenten wird etwas, das jemand in eigenen Worten durchsuchen kann. Ein Assistent antwortet aus diesem Material und sagt, wenn er es nicht kann. Ein Agent bereitet einen Entwurf, eine Ticket-Änderung oder einen Pull Request vor, und ein Mensch entscheidet, ob das ankommt.
Wir beginnen nicht mit einer Modell-Demo. Unsere KI-Entwicklung beginnt mit den Belegen, Tickets oder Dateien, die Sie schon haben, und mit der Entscheidung, die ein Mensch weiter treffen muss. Ein eigenes Modell setzen wir ein, wenn ein gehostetes Modell nicht passt, nicht als Standardversprechen. Trainingsdaten bleiben in dem System, das wir vereinbaren. Was in den Betrieb zurückschreibt, sieht ein Mensch.
Werkzeuge, Modelle und APIs, mit denen wir arbeiten
Im Produkt setzen wir unter anderem Modelle von Cursor und Grok ein, daneben Sprachmodelle von OpenAI, Anthropic und Mistral. Für die Erkennung von Bildern und Dokumenten haben wir AWS Rekognition und Google Cloud Vision genutzt. Auch beim Programmieren arbeiten wir mit Cursor: Agenten unterstützen uns beim Schreiben und Prüfen des Codes, die Entscheidungen treffen Menschen. Welcher Anbieter jeweils zum Einsatz kommt, legen wir bei der Übergabe offen. So kann ein Modell später durch ein besseres oder günstigeres ersetzt werden.
Typische Ausgangspunkte
- Rechnungen, Formulare oder E-Mails, die noch jemand liest und abtippt.
- Handbücher, Tickets oder Dokumente, die sich nicht in eigenen Worten durchsuchen lassen.
- Wiederkehrende Entwürfe, Zusammenfassungen oder Ticket-Änderungen, die ein Mensch freigeben, aber nicht von Grund auf schreiben sollte.
Wo es liegt
Diese Funktionen brauchen einen Ort: eine Web-App, eine Hybrid-App oder ein internes Werkzeug. Der Suchindex, die Dateien und der Job, der sie aktualisiert, sind Backend im selben Auftrag. Der Assistent ist kein Anbau mit eigenem Konto und eigener Rechnung.
Ein Forschungsvorhaben, ein Grundmodell oder ein Agent mit Schreibrecht auf Produktion ohne Aufsicht nehmen wir in der Form nicht an. Die Zusammenarbeit beginnt damit, den Prüfschritt zu benennen.
Was Sie behalten
Eine Funktion, die Ihr Team abschalten kann, einen Datenweg, den Sie einsehen können, und Quelltext in Ihrem Repository. Ein Modellanbieter, falls es einen gibt, steht in der Übergabe als Abhängigkeit, die Sie ersetzen können.
Fragen, die wir zuerst hören
Handelt das System ohne Prüfung? Nicht bei allem, was in Ihren Betrieb zurückschreibt. Agenten entwerfen; ein Mensch gibt frei.
Wohin gehen unsere Daten? In das System, das wir im Umfang vereinbaren. Der Datenweg ist Teil der Lieferung und einsehbar.
Brauchen wir ein eigenes Modell? Meist nicht. Wir greifen nur dazu, wenn ein gehostetes Modell für Aufgabe oder Daten nicht passt.