KI-Lösungen, die Ihre Prozesse automatisieren statt nur zu assistieren

Das Problem mit generischer KI

ChatGPT, Claude und Copilot sind beeindruckend – aber sie kennen Ihr Business nicht. Sie haben keinen Zugriff auf Ihre Daten, verstehen Ihre Prozesse nicht und können nicht in Ihre Systeme eingreifen. Ihre Mitarbeiter kopieren manuell Daten zwischen Systemen, die KI gibt generische Antworten, und am Ende sparen Sie keine Zeit.

Die Lösung: Custom AI Agents & ML-Systeme. Wir entwickeln KI-Lösungen, die auf Ihr Unternehmen spezialisiert sind, auf Ihre Daten zugreifen und Prozesse Ende-zu-Ende automatisieren:

• AI Agents automatisieren komplette Workflows: Kein Copy-Paste mehr – Agents orchestrieren Ihre Tools und Systeme
• RAG-Systeme mit Ihren Daten: KI antwortet basierend auf Ihren Dokumenten, Datenbanken und Policies
• Custom ML-Modelle für Ihre Use Cases: Vorhersagen, Klassifikationen, Anomalie-Erkennung – spezifisch für Ihr Business
• DSGVO-konform by Design: EU-Hosting, Data Minimization, vollständige Kontrolle über Ihre Daten
• Messbare Effizienzgewinne: 60-80% Zeitersparnis bei automatisierten Prozessen, ROI in 6-18 Monaten
• Integration in bestehende Systeme: Ihre KI arbeitet mit ERP, CRM, Datenbanken und APIs

Real-World Impact: Ein Customer Support AI Agent bearbeitet 70% der Anfragen vollautomatisch. Ein ML-Modell reduziert Forecast-Fehler um 40%. Ein Document Processing Agent spart 120 Stunden pro Monat. Ihre Mitarbeiter fokussieren sich auf strategische Arbeit statt repetitive Tasks.

Wo KI echten Business Value liefert

KI ist kein Buzzword – wenn richtig eingesetzt, automatisiert sie repetitive Arbeit und verbessert Entscheidungen. Hier sind die Use Cases mit dem höchsten ROI:

AI Agents für Prozessautomatisierung

Was sind AI Agents? Autonome KI-Systeme, die komplexe Multi-Step-Workflows ohne menschliche Intervention ausführen. Sie treffen Entscheidungen, nutzen Tools und orchestrieren Systeme.

RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation)

Was ist RAG? KI-Systeme, die auf Ihre firmeneigenen Daten zugreifen und präzise, quellenbasierte Antworten geben. Keine Halluzinationen, keine generischen Aussagen – nur Fakten aus Ihren Dokumenten.

• Internal Knowledge Base: Mitarbeiter fragen KI statt Confluence/SharePoint zu durchsuchen
• Customer Support mit Produktdokumentation: KI antwortet basierend auf Handbüchern und Wikis
• Legal/Compliance Q&A: Verträge, Policies und Regulierungen durchsuchbar machen
• Sales Enablement: Produktinfos, Case Studies, Pricing auf Knopfdruck

Ihr Vorteil: Mitarbeiter finden Antworten in Sekunden statt Stunden. Onboarding neuer Mitarbeiter 50% schneller. Keine veralteten Informationen mehr – RAG nutzt immer aktuelle Dokumente.

Custom Machine Learning Modelle

Wenn Standard-KI nicht reicht, entwickeln wir Custom ML-Modelle für Ihre spezifischen Use Cases:

Wie wir KI-Projekte umsetzen

KI-Projekte scheitern oft an unrealistischen Erwartungen, fehlenden Daten oder mangelnder Integration. Unser Vorgehen ist pragmatisch, iterativ und fokussiert auf Quick Wins:

1. Discovery & Use Case Validation (1-2 Wochen)

• Workshop: Welche repetitiven Prozesse fressen Zeit?
• Data Assessment: Haben Sie genug/qualitative Daten?
• ROI-Kalkulation: Kostenersparnis vs. Entwicklungskosten
• Technische Machbarkeit: Welche KI-Ansätze sind sinnvoll?
• MVP-Definition: Schnelle erste Version mit messbarem Impact

2. MVP Development (4-8 Wochen)

Wir bauen einen funktionalen Prototyp, der echte Arbeit automatisiert – nicht nur ein Demo. Sie testen mit echten Use Cases und sehen sofort den Mehrwert.

• AI Agent Setup: LLM-Integration, Tool Orchestration, Decision Logic
• RAG Implementation: Dokumenten-Indexierung, Vector Search, Answer Generation
• ML Model Training: Data Preprocessing, Model Selection, Validation
• System Integration: API-Anbindung an ERP, CRM, Datenbanken
• Testing & Iteration: A/B-Tests, Accuracy Improvements

3. Production Deployment & Monitoring

• Skalierbare Infrastruktur (Cloud oder On-Premise)
• Monitoring Dashboards: Accuracy, Response Times, Cost per Request
• Human-in-the-Loop: Kritische Entscheidungen zur Freigabe markieren
• Continuous Learning: Modell-Updates basierend auf neuen Daten
• User Training: Ihre Teams effektiv mit KI arbeiten lassen

Pricing: Was kostet KI-Entwicklung?

KI-Projekte variieren stark – von einfachen AI Agents bis Enterprise-ML-Systemen. Hier sind realistische Preise und was Sie dafür bekommen:

ROI-Beispiel: Ein Document Processing Agent kostet €20.000 in der Entwicklung. Er spart 100 Stunden pro Monat (€5.000 bei €50/h). Amortisation nach 4 Monaten. Jährliche Ersparnis: €60.000 - €6.000 (Hosting + LLM API Costs) = €54.000 Gewinn.

Technologie-Stack: Wie wir KI entwickeln

Wir nutzen State-of-the-Art ML-Frameworks und Production-Ready Tools – keine experimentellen Prototypen. Jede Technologie-Entscheidung basiert auf Ihrem Use Case, nicht auf Hype.

Large Language Models (LLMs) & AI Agents

Machine Learning & Data Science

Warum dieser Tech-Stack?

Proprietäre vs. Open-Source LLMs: Marktführer wie Claude, ChatGPT und Google Gemini liefern die höchste Accuracy bei komplexen Aufgaben. Open-Source (Llama, Mistral) nutzen wir für DSGVO-kritische oder On-Premise-Szenarien. Wir empfehlen den Stack nach Ihrem Use Case.

LangChain vs. Custom Code: LangChain spart 60% Entwicklungszeit durch wiederverwendbare Komponenten. Für Standard-Agents ideal. Custom Code wenn Sie maximale Performance oder spezielle Workflows brauchen.

Cloud vs. On-Premise: Cloud = schneller Start, skalierbar, niedrige Fixkosten. On-Premise = DSGVO-Compliance, volle Datenkontrolle. Wir unterstützen beides.

Alternative Technologien nach Use Case

Unsere primäre Stack ist Python + LLMs, aber wir passen uns Ihren Anforderungen an:

DSGVO & Datenschutz bei KI-Projekten

KI und DSGVO sind vereinbar – wenn Sie von Anfang an Privacy by Design implementieren. Wir entwickeln KI-Lösungen, die regulatorische Anforderungen erfüllen:

Data Minimization & Privacy

• Nur notwendige Daten: AI Agents greifen nur auf explizit freigegebene Daten zu
• Anonymisierung: PII werden vor ML-Training entfernt oder pseudonymisiert
• Data Retention Policies: Automatisches Löschen nach definierten Zeiträumen
• Encryption: Daten at Rest und in Transit verschlüsselt (AES-256, TLS 1.3)

EU-basierte KI-Infrastruktur

• DACH-Cloud-Hosting: AWS Frankfurt, Azure Germany/Switzerland, Google Zurich – maximale Datensouveränität in Deutschland und Schweiz
• On-Premise Deployment: Modelle laufen in Ihrem Rechenzentrum
• Open-Source LLMs: Llama, Mistral – Sie kontrollieren das Modell vollständig
• Kein Vendor Lock-in: Ihre Daten verlassen nie Ihre Kontrolle

Compliance & Audit Trails

• Vollständige Logging: Jede AI-Entscheidung dokumentiert und nachvollziehbar
• Human Oversight: Kritische Entscheidungen zur Freigabe markieren
• Model Explainability: Warum hat die KI diese Entscheidung getroffen?
• Right to Explanation: DSGVO Art. 22 – Betroffene erhalten Erklärungen

Performance & Skalierung

Production-KI muss schnell, zuverlässig und kosteneffizient sein. Wir optimieren auf drei Dimensionen: Latency, Throughput, Cost.

Response Time Optimierung

• Model Quantization: 4-Bit/8-Bit Quantization reduziert Inference-Zeit um 60% ohne Accuracy-Verlust
• Caching: Häufige Queries werden gecached (Redis) – 99% Latenz-Reduktion
• Streaming Responses: LLM-Antworten streamen statt warten – bessere UX
• Edge Deployment: Modelle näher beim User hosten – <100ms Latency

Cost Optimierung

• Model Selection: Marktführende Modelle (Claude, ChatGPT, Gemini) für komplexe Tasks, effiziente Open-Source-Modelle für einfache – bis zu 10x Kosteneinsparung
• Prompt Optimization: Kürzere Prompts = niedrigere Token-Costs (30-50% Einsparung)
• Self-Hosted LLMs: Bei hohem Volumen günstiger als API-Calls
• Batch Processing: Non-Critical Tasks in Batches verarbeiten statt Echtzeit

Skalierung

• Horizontal Scaling: Mehrere Inference-Server hinter Load Balancer
• Auto-Scaling: Automatisch Server hinzufügen bei Peak-Load
• Queue-Based Architecture: Requests in Queue (RabbitMQ) – verhindert Overload
• Multi-Region Deployment: Für globale Use Cases (siehe Cloud Services)

Integration in Ihre Systeme

KI-Lösungen sind nur wertvoll, wenn sie nahtlos in Ihre existierende IT-Landschaft integrieren. Wir verbinden KI mit Ihren Tools und Datenquellen:

• ERP-Systeme: SAP, Microsoft Dynamics, Odoo – AI Agents lesen/schreiben Daten
• CRM-Integration: Salesforce, HubSpot – Customer Insights, Lead Scoring
• Communication Tools: Slack, Microsoft Teams, E-Mail – Agents als Bots
• Datenbanken: PostgreSQL, MongoDB, Snowflake – direkter Data Access für RAG
• Document Storage: SharePoint, Google Drive, S3 – RAG über Dokumente
• Custom APIs: Ihre internen Systeme via REST/GraphQL

Wartung & Continuous Improvement

KI-Systeme sind nicht "Set and Forget" – sie brauchen Monitoring, Retraining und Optimierung. Unser Wartungsmodell:

• Model Monitoring: Accuracy, Drift Detection, Performance Metrics
• Retraining: Modelle mit neuen Daten aktualisieren (monthly/quarterly)
• Prompt Engineering: LLM-Prompts optimieren basierend auf User Feedback
• Cost Monitoring: API-Costs tracken und optimieren
• Feature Additions: Neue Use Cases und Capabilities hinzufügen

Mehr Details: Wartung & Support.

Warum IntegrIT für Ihre KI-Projekte?

• Pragmatischer Ansatz: Wir verkaufen keine Vaporware – KI muss echte Probleme lösen
• Full-Stack KI-Expertise: Von Data Science über LLMs bis Production Engineering
• Schnelle MVPs: Erste funktionale Version in 4-8 Wochen, nicht 6 Monate
• DSGVO-Expertise: KI-Projekte compliant entwickeln, kein Regulierungs-Risiko
• ROI-Fokus: Jedes Projekt muss sich rechnen – wir kalkulieren transparent
• Kein Vendor Lock-in: Sie besitzen Code, Modelle und Daten
• Integration in Ihre IT: Wir entwickeln auch Ihr Backend und Ihre Apps – alles aus einer Hand

Starten Sie Ihr KI-Projekt

Lassen Sie uns analysieren, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Impact hat. Kostenloses Discovery-Gespräch (30-60 Min.) – wir identifizieren Use Cases, kalkulieren ROI und skizzieren einen Umsetzungsplan.