AI-Entwicklung
AI-Entwicklung – Von der Idee zum stabilen KI-Produkt
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert erst dann vollständig, wenn sie zuverlässig, sicher und skalierbar in reale Systeme integriert ist.
Unsere AI-Entwicklung verbindet Software-Engineering, Datenarchitektur und KI-Modelle zu produktiven Lösungen, die im Alltag bestehen – nicht nur im Labor.
Unser Anspruch:
Wir entwickeln keine Experimente, sondern betriebsfähige KI-Produkte.
Schaubild als PDF zur AI-Entwicklung
Individuelle KI-Integrationen statt Standardlösungen
Jedes Unternehmen hat eigene Prozesse, Systeme und Datenlandschaften.
Deshalb entwickeln wir maßgeschneiderte KI-Integrationen, die sich nahtlos in Ihre bestehende IT einfügen.
Typische Integrationsszenarien:
- Anbindung von KI-Modellen an Web- und Mobile-Anwendungen
- Integration in CRM-, ERP- und Marketing-Systeme
- Einbettung in interne Fachanwendungen
- Schnittstellen zu Data-Warehouses und BI-Tools
- API-basierte Microservices
Ergebnis:
- Keine Insellösungen
- Saubere Systemlandschaft
- Langfristige Wartbarkeit
Plugins, Erweiterungen und modulare Komponenten
Neben Komplettlösungen entwickeln wir Plugins und Erweiterungsmodule, die bestehende Systeme intelligent erweitern.
Beispiele:
- WordPress- oder CMS-Plugins mit KI-Funktionen
- Browser- oder Tool-Erweiterungen
- CRM-Add-ons für Lead-Scoring
- Automatisierte Analyse-Module
- Workflow-Plugins für n8n & Automatisierung
Vorteile:
- Schnelle Integration
- Geringer Eingriff in bestehende Systeme
- Hohe Wiederverwendbarkeit
- Einfache Erweiterbarkeit
Chatbots und Conversational Interfaces
Wir entwickeln produktive Chatbots und Conversational Interfaces, die mehr können als einfache FAQ-Antworten.
Unsere Schwerpunkte:
- Domänenspezifische Wissensbots
- Support- und Service-Bots
- Interne Assistenzsysteme
- Multichannel-Bots (Web, Intranet, Messenger)
- Integration in Ticket- und CRM-Systeme
Technische Merkmale:
- Kontext- und Sitzungsmanagement
- Anbindung an Wissensdatenbanken
- Rollen- und Rechtekonzepte
- Logging und Monitoring
„Ein guter Chatbot beantwortet nicht nur Fragen – er versteht Prozesse.“
Lead-Modelle und intelligente Entscheidungslogik
Datengetriebene Entscheidungen sind ein zentraler Anwendungsfall moderner KI.
Wir entwickeln Lead-Modelle und Entscheidungslogiken, die Marketing und Vertrieb messbar verbessern.
Typische Use-Cases:
- Lead-Scoring und Priorisierung
- Churn- und Abwanderungsprognosen
- Next-Best-Action-Modelle
- Angebots- und Preisempfehlungen
- Anomalie- und Betrugserkennung
Methoden:
- Klassifikations- und Regressionsmodelle
- Regelbasierte + KI-basierte Hybridmodelle
- Feature Engineering
- Modell-Monitoring im Betrieb
Datenpipelines als Fundament jeder KI
Ohne saubere Daten keine gute KI.
Wir entwerfen und implementieren robuste Datenpipelines, die Modelle zuverlässig versorgen.
Unsere Pipeline-Bausteine:
- Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen
- Validierung und Bereinigung
- Transformation und Feature-Engineering
- Speicherung in Data-Lakes oder Warehouses
- Versionierung von Daten und Modellen
Ziel:
- Reproduzierbare Trainingsprozesse
- Nachvollziehbare Datenflüsse
- Hohe Datenqualität
Saubere Architektur für langfristige Stabilität
KI-Systeme müssen wachsen können, ohne instabil zu werden.
Wir setzen auf klare Architekturprinzipien.
Unsere Architektur-Grundsätze:
- Modulare Microservice-Architektur
- Trennung von Modell, Logik und Infrastruktur
- API-first-Design
- Skalierbare Cloud-Architekturen
- Observability von Anfang an
Prinzip:
Gute Architektur ist die beste Versicherung gegen technische Schulden.
Tests, Qualitätssicherung und Absicherung im Betrieb
KI-Software braucht mehr als klassische Tests.
Wir kombinieren Software-Tests mit Modell- und Datenvalidierung.
Unsere Qualitätssicherungsmaßnahmen:
- Unit- und Integrationstests
- Modell-Validierung und Drift-Erkennung
- Datenqualitätsprüfungen
- Last- und Performancetests
- Sicherheits- und Penetrationstests
Ergebnis:
- Vorhersagbares Verhalten
- Geringe Ausfallrisiken
- Hohe Betriebssicherheit
Deployment, Betrieb und Skalierung
Wir begleiten Ihre KI-Lösungen bis in den produktiven Betrieb – und darüber hinaus.
Unsere Deployment- und Betriebsbausteine:
- CI/CD-Pipelines
- Containerisierung (Docker, Kubernetes)
- Automatisierte Rollouts
- Monitoring & Alerting
- Skalierungsstrategien
Ziel:
- Stabile Releases
- Kontrollierte Updates
- Planbare Skalierung
Fazit: AI-Entwicklung als Ingenieursdisziplin
Unsere AI-Entwicklung verbindet:
- Software-Engineering
- Datenarchitektur
- KI-Modellierung
- Test & Qualität
- Betrieb & Skalierung
Unser Ziel:
KI-Produkte zu entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern zuverlässig, wartbar und skalierbar sind – und im Alltag echten Mehrwert liefern.