Wir richten SI in Ihrem Unternehmen ein, verbessern bestehende Lösungen und entwickeln Software, die Modelle sinnvoll nutzt. Von lokalen Modellen mit kostenlos verfügbaren Gewichten bis zu Frontiermodellen per API – mit passender Beratung, Modelltraining und Einweisung für Ihr Team.
Individuelles Angebot · klarer Pilotumfang · dokumentierte Übergabe
Leistungsfähigkeit, Datenverarbeitung und Aufwand gehören zusammen. Wir prüfen die Optionen anhand Ihrer Aufgaben und entscheiden mit Ihnen über den passenden Betrieb.
Geeignete Modelle auf Ihrem Rechner, Server oder einer vereinbarten eigenen Infrastruktur betreiben. Laufzeiten wie Ollama können dafür ein Baustein sein.
Kostenlos verfügbare Modellgewichte können den Einstieg erleichtern. Hardware, Einrichtung, Energie, Updates und Betreuung verursachen trotzdem Aufwand.
Leistungsfähige Anbietermodelle für anspruchsvolle Aufgaben anbinden, beispielsweise über OpenAI, Anthropic oder Mistral AI. Die konkrete Auswahl erfolgt im Projekt.
Funktionen, Verfügbarkeit und Konditionen sind anbieter- und modellabhängig. Wir kalkulieren mit den zum Angebot passenden Bedingungen.
Lokale Verarbeitung und Anbieter-APIs können unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Eine Kombination braucht klare Regeln, welche Daten wohin gelangen dürfen.
Ein lokales Modell macht eine gesamte Anwendung noch nicht automatisch offline. Suche, Erweiterungen, Protokolle und externe Dienste gehören in die Betrachtung.
Offene Gewichte bedeuten nicht automatisch eine uneingeschränkte Open-Source-Lizenz. Die Nutzungsbedingungen des jeweiligen Modells bleiben maßgeblich. Grundlagen: Hugging Face zu Lizenzen · Ollama zu lokalem Betrieb und Cloudfunktionen.
Sie können mit einer klaren Fragestellung beginnen oder ein Vorhaben durchgängig begleiten lassen. Den konkreten Leistungsumfang vereinbaren wir im Angebot.
Wir beginnen mit Ihrer Aufgabe, vorhandenen Systemen und Beispielen aus dem Alltag. Geeignete Modelle vergleichen wir nach Ergebnisqualität, Antwortzeit, Datenwegen und Gesamtkosten.
Ergebnis: eine begründete Auswahl und ein überschaubarer Pilot.
Lokale Laufzeit, Server, Benutzeroberfläche oder Anbieter-API einrichten. Anmeldung, Rollen, Zugangsschlüssel, Protokollierung und Datenverarbeitung auf Ihren Einsatz abstimmen.
Ergebnis: eine eingerichtete Umgebung mit klaren Zuständigkeiten.
Handbücher, interne Dokumente oder freigegebene Fachinformationen gezielt einbeziehen. Wir planen Quellenangaben, Aktualisierung und Berechtigungen bis in die Suche und Antwort hinein.
Ergebnis: Wissensanbindung mit nachvollziehbaren Quellen und Zugriffen.
Geeignete Modelle für wiederkehrende Aufgaben anpassen: Daten aufbereiten, Training planen und gegen unabhängige Testfälle bewerten. Modelllizenz, Anbieterunterstützung und Nutzungsrechte der Daten klären wir vorab.
Ergebnis: ein geprüfter Anpassungsweg mit Vergleich zur Ausgangslösung.
Assistenten, Dokumentenverarbeitung und SI-Funktionen in Ihre Anwendung integrieren. Mit dokumentierten APIs, begrenzten Aktionen, Freigaben und verständlicher Fehlerbehandlung.
Ergebnis: eine Anwendung, die in Ihren vereinbarten Ablauf passt.
Mitarbeitende an ihren tatsächlichen Aufgaben schulen: hilfreiche Eingaben, Quellenprüfung, Umgang mit vertraulichen Daten und Grenzen der Ergebnisse. Dazu passende Anleitungen und Übungen.
Ergebnis: Ihr Team kann die eingeführte Lösung bewusst anwenden.
Qualität mit repräsentativen Fällen prüfen, unerwünschte Datenzugriffe und manipulative Eingaben testen, menschliche Prüfung und Rückfallwege festlegen. Der Prüfplan richtet sich nach dem Einsatzzweck.
Ergebnis: dokumentierte Tests, bekannte Grenzen und Abnahmekriterien.
Nutzung, Fehler, Antwortzeiten und Verbrauch im vereinbarten Umfang beobachten. Modellwechsel, Updates und neue Daten erst prüfen und anschließend gezielt einführen.
Ergebnis: ein nachvollziehbarer Betrieb mit Budget und Verbesserungsplan.
Neue Dokumente verfügbar machen, Antworten besser steuern und ein Modell trainieren sind unterschiedliche Aufgaben. Wir wählen den Weg nach dem gewünschten Ergebnis.
Klare Aufgabenbeschreibungen, Beispiele, Antwortformate und gezielt freigegebene Werkzeuge können bereits helfen. Wir testen, ob damit die vereinbarte Qualität erreichbar ist.
Die Anwendung sucht passende Inhalte und gibt sie dem Modell als Kontext. So lassen sich aktuelle Quellen einbeziehen. Berechtigungen, Suchqualität und Quellenpflege werden mitgeplant.
Ein geeignetes Modell mit ausgewählten Beispielen an eine Aufgabe anpassen. Wir prüfen Datenqualität und Rechte, trennen Trainings- und Testdaten und vergleichen die Ergebnisse mit dem unveränderten Modell.
Fine-Tuning ist modell- und lizenzabhängig und verbessert Ergebnisse nicht automatisch. Eine Wissensanbindung ist kein Modelltraining. Technische Grundlagen: Hugging Face PEFT · RAG · Model Cards zur Dokumentation von Eignung und Grenzen.
Ziel, Nutzer, Daten, Verantwortlichkeiten und Budget klären. Daraus entsteht ein Angebot mit Umfang, Zeitplan und Ergebnissen.
Einen begrenzten Anwendungsfall umsetzen und mit vereinbarten Beispielen prüfen. Die bisherige Arbeitsweise dient als Vergleich.
Ergebnisse und offene Punkte besprechen. Bei Übernahme: vereinbarte Konfiguration, Dokumentation, Einweisung und Abnahmetests übergeben.
Auf Wunsch mit vereinbartem Betreuungsumfang begleiten. Qualität, Kosten und Änderungen regelmäßig nachvollziehbar bewerten.
Sie erhalten ein individuelles Angebot. Beratung, Einrichtung, Datenaufbereitung, Entwicklung, Tests und Schulung werden im vereinbarten Umfang kalkuliert. Hardware, Hosting, API-Verbrauch und laufende Betreuung weisen wir getrennt aus. Eine pauschale Ersparnis oder ein bestimmtes Ergebnis versprechen wir nicht; der Pilot liefert die Entscheidungsgrundlage.
Wählen Sie, was heute schon feststeht. Offene Punkte klären wir gemeinsam. Sie erhalten eine Zusammenfassung für Ihre Anfrage, ohne sich auf ein Modell oder einen Preis festzulegen.
Ja, wenn Modelllizenz, Hardware und Aufgabe zusammenpassen. Kostenlos verfügbare Gewichte bedeuten jedoch keinen kostenlosen Gesamtbetrieb. Wir prüfen zuerst, was Ihre vorhandene Technik leisten kann und welcher Aufwand für Einrichtung und Betreuung entsteht.
Nein. Je nach Aufgabe reichen bessere Anweisungen, eine geeignete Suche oder eine Wissensanbindung. Für ein beauftragtes Training verwenden wir nur dafür geeignete und rechtmäßig verfügbare Daten. Zweck, Zugriff, Aufbewahrung und Löschung werden im Projekt geklärt.
Ja. Wir entwickeln beispielsweise interne Assistenten, Funktionen zur Dokumentenbearbeitung oder Anbindungen an vorhandene Fachsysteme. Funktionsumfang, Quellcodeübergabe, Rechte an individuellen Entwicklungen, Dokumentation und Betrieb vereinbaren wir konkret im Angebot; für fremde Modelle und Komponenten gelten deren Lizenzen.
Das ist je nach Anbindung möglich. Wir legen dafür fest, welche Aktionen erlaubt sind, wer sie freigeben muss und wie Fehler erkannt und behandelt werden. Verantwortlichkeiten und Rückfallwege gehören zum Konzept.
Praktische Übungen an den vereinbarten Aufgaben, verständliche Regeln für den Datenumgang und Methoden zur Prüfung von Ergebnissen. Dazu kommen ein passendes Handbuch und die Einweisung in die eingeführten Abläufe. Umfang und Zielgruppe stimmen wir vorab ab.
Technische Grundlagen geprüft am 09.10.2026. Die verlinkten Herstellerdokumentationen erläutern Bausteine; die Eignung einer konkreten Lösung prüfen wir mit Ihren Anforderungen.