KI & individuelle LLM-Integration
KI-Funktionen, die echte Arbeit innerhalb eines bestehenden Systems leisten
Wir integrieren KI dort, wo sie innerhalb eines bereits von uns entwickelten Systems echten manuellen Aufwand ersetzt, statt sie als aufgesetztes Chat-Widget zu behandeln. In unserer Webinar-Distributionspipeline identifiziert KI die veröffentlichungswürdigen Clips und Zitate aus einer vollständigen Aufzeichnung. In unseren E-Commerce-ERP-Projekten zeigt KI, welche Produktupdates und Listings unter Dutzenden von SKUs tatsächlich Aufmerksamkeit brauchen. Das Ziel ist immer eine kleinere, klar definierte Aufgabe, die das Modell zuverlässig erledigen kann, eingebunden in einen Workflow, auf den sich ein Team bereits verlässt.
Leistungsumfang
- KI-gestützte Content-Extraktion (Erkennung von Clips und Zitaten aus langen Videos)
- KI-gestützte Produkt- und Katalogempfehlungen
- Individuelle LLM-Integration in bestehende Produkte und Workflows
- Retrieval und Zusammenfassung über firmeneigene Daten
- Modellevaluierung und Zuverlässigkeitsprüfungen vor dem Go-live
- KI-Feature-Design mit Blick auf Kosten und Latenz
So gehen wir vor
- 1
Die enge Aufgabe finden, nicht die große Vision
Wir suchen eine konkrete, klar abgegrenzte Aufgabe innerhalb eines bestehenden Workflows, keine allgemeine KI-Funktion, die seitlich an ein Produkt angeflanscht wird.
- 2
Früh mit echten Daten prototypisieren
Wir testen das Modell ab der ersten Woche gegen tatsächliche, produktionsnahe Eingaben, denn Demo-Daten verdecken genau die Fehlermodi, auf die es in der Praxis ankommt.
- 3
Ein Evaluationsset aufbauen, bevor es live geht
Wir erstellen ein gelabeltes Set echter Beispiele, das bei jeder Prompt- oder Retrieval-Änderung weiterhin bestehen muss, damit Regressionen auffallen, bevor sie ein Kunde findet.
- 4
Für Kosten, Latenz und kontrolliertes Scheitern entwerfen
Welches Modell welche Anfrage bearbeitet, wann an einen Menschen übergeben wird und was passiert, wenn das Modell unsicher ist, sind explizite Produktentscheidungen, keine nachträglichen Überlegungen.
Häufige Fragen
Bauen Sie individuelle Chatbots?
Nicht standardmäßig. Wir haben festgestellt, dass eng begrenzte, eingebettete KI-Funktionen (wie Clip-Extraktion oder Katalog-Kennzeichnung) verlässlicheren Nutzen bringen als ein allgemeines Chat-Widget. Wenn ein Chatbot wirklich das richtige Werkzeug für Ihren Workflow ist, sagen wir Ihnen das ehrlich.
Welche KI-Anbieter nutzen Sie?
Vor allem OpenAI und Anthropic, je nach Aufgabe ausgewählt anhand von Genauigkeit, Kosten und Latenzanforderungen, nicht ein einzelner Standardanbieter.
Wie gehen Sie mit KI-Fehlern oder Halluzinationen um?
Evaluationssets, Konfidenzschwellen und menschliches Eingreifen für alles Kundenseitige. Ein System, das sagt "Ich bin mir nicht sicher", schlägt eines, das selbstbewusst und falsch antwortet.
Können Sie KI in ein System einbauen, das Sie nicht selbst gebaut haben?
Ja, solange wir Zugriff auf die Daten und den Workflow bekommen, in den sie eingebunden werden muss.
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