Wir setzen Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral auf der Infrastruktur des Kunden, in privaten Clouds oder als gemanagte Dienste ein. Ein On-Premise-Deployment bedeutet, dass keine Daten Ihre Umgebung unter irgendeiner Bedingung verlassen.

RAG-Pipelines verbinden Modelle mit Ihrem internen Wissen, Richtliniendokumenten, technischen Handbüchern, Verträgen und regulatorischen Einreichungen und liefern genaue, zitierte Antworten. Ein Modell, das auf Ihren eigenen Daten basiert, ist ein grundlegend anderes Werkzeug als ein generischer Assistent.

Wir automatisieren die Extraktion, Klassifizierung und Weiterleitung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten: Verträge, Rechnungen, Meldungen an Aufsichtsbehörden, technische Berichte. Klassisches NLP wird mit modernen LLM-Pipelines für Dokumente kombiniert, die Bilder, Tabellen oder nicht standardmäßige Formate enthalten.

Die Ausgabe fließt als strukturierte Daten in Ihre bestehenden Workflows ein. Kein separates System zur Verwaltung, keine manuelle Überprüfungswarteschlange zur Pflege.

Inhaltsbasierte und kollaborative Filtersysteme, die sich in Echtzeit an das Nutzerverhalten anpassen. Diese sind für Einzelhandels-, Medien- und Unternehmensumgebungen konzipiert, in denen die Empfehlungslogik erklärbar und prüfbar sein muss. Eine Blackbox, die Ergebnisse liefert, für die niemand Rechenschaft ablegen kann, ist ein Haftungsfall, kein Vermögenswert.

Statistische und maschinelle Lernmodelle, die ungewöhnliche Muster in operativen Daten aufdecken: Betrugsindikatoren bei Finanztransaktionen, Leistungsverschlechterung bei Infrastruktur, Abweichungen in der Fertigungsqualität.

Ein Anomalieerkennungssystem, das ständig auslöst, ist schlechter als gar kein System. Die technische Herausforderung liegt in der Kalibrierung ebenso wie in der Erkennung, und wir behandeln es von Anfang an so.

Automatisierung, die über Regeln und Auslöser hinausgeht. Wir entwickeln Systeme, die unstrukturierte Eingaben lesen, Klassifizierungsentscheidungen treffen, Arbeiten an das richtige Team weiterleiten und Ausnahmen an Menschen eskalieren. Die Betriebskosten sinken, ohne das menschliche Urteilsvermögen bei Entscheidungen zu entfernen, die es wirklich erfordern.

KI-Systeme verschlechtern sich, wenn sich die Welt verändert und das Modell nicht. Wir bauen Feedback-Schleifen, die Nutzerverhalten und operative Ergebnisse erfassen und diese dann verwenden, um Modelle im Laufe der Zeit neu zu trainieren. Dies ist eine Standardpraxis im Artificial Intelligence Lab. Der Hauptgrund, warum die meisten KI-Projekte nach sechs Monaten keinen Wert mehr liefern, ist, dass niemand die Retraining-Schleife gebaut hat.