AI Services

·VIER LEISTUNGSBAUSTEINE

KI-Lösungen, die in Ihre Prozesse passen.

Wir entwickeln KI-Assistenten, Automatisierungen und Datenpipelines so, dass sie sicher integrierbar, nachvollziehbar steuerbar und für reale Geschäftsprozesse nutzbar sind.

Custom AI Engineering

Architekturdesign, KI-Backends, Datenpipelines, ERP-/CRM-Integration, Custom Models.

LLM & Assistants

Modell-Auswahl, RAG, Wissensassistenten, rollenbasierter Zugriff, Prompt-Architekturen.

Process Automation

Dokumentenverarbeitung, Workflow-Engines, API-Integrationen, Entscheidungsunterstützung.

AI Governance

Zugriffskontrolle, Monitoring, On-Prem-Optionen, EU-AI-Act-Readiness, auditfähige Doku.

·UNSERE KI-LÖSUNGEN

KI-Lösungen für Ihre Branche.

Von der klinischen Dokumentation bis zur Betrugserkennung: konkrete, sofort einsetzbare KI, DSGVO-konform und in Deutschland gehostet. MiRA ist eine unserer verfügbaren Lösungen, weitere entwickeln wir für Ihren Anwendungsfall.

MiRA

Verfügbare Lösung

Krankenhäuser & Gesundheitszentren · Medical Intelligence Recording Assistant

Klinische KI-Dokumentation. MiRA hört jedem Arzt-Patienten-Gespräch zu und erstellt in unter 60 Sekunden einen strukturierten Arztbrief. Vollständig On-Premises, kein Ton verlässt jemals Ihr Krankenhaus.

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Kanzleien

Vertrags- & Dokumenten-KI

Klausel-Extraktion, Risiko-Scoring und Volltextsuche in Verträgen und Akten. Schnellprüfung gegen Musterverträge.

Versicherungen

Schaden- & Dokumentenbearbeitung

Automatische Eingangsbearbeitung, Klassifikation und Anomalie- bzw. Betrugserkennung in Schadensmeldungen.

Behörden

Sichere Wissens-Assistenten

RAG-Assistent mit rollenbasiertem Zugriff und Quellenangabe, plus DSGVO-Anonymisierung. Vollständig auditierbar.

Industrie

Anomalie-Erkennung & Prognose

Frühwarnung aus Sensor- und Maschinendaten, dazu Bedarfs- und Absatzprognosen auf Ihrer eigenen Datenbasis.

Banken

Compliance & Betrugserkennung

Regel-Prüfung gegen DSGVO, NIS 2 und EU AI Act, Anomalie-Erkennung in Transaktionen und Dokumenten-KI.

Weitere Branchen

Individuelle KI-Lösung

Ihre Branche ist nicht dabei? Wir entwickeln DSGVO-konforme KI-Lösungen für Ihren konkreten Anwendungsfall.

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·AI TEST AUTOMATION

KI testen, bevor sie Risiken produziert.

Wir prüfen ML-Modelle, LLMs und Datenpipelines automatisiert auf Qualität, Sicherheit, Drift, Bias und Nachweisbarkeit, vor dem Go-live und im Betrieb.

ML-Modelle

Performance, Drift und Robustheit als kontinuierlicher Prozess statt einmaliger Abnahmetest.

Performance & Generalisierung
Stabilität
Drift-Erkennung
Overfitting / Underfitting
Robustheit
Versionierung
Dokumentation

LLMs

Halluzinationen, Prompt-Injection, Output-Konsistenz und Datenexposition systematisch absichern.

Prompt-Tests
Halluzinationsprüfungen
Prompt-Injection
Datenexposition
Zugriffskontrolle
Output-Guardrails
Protokollierung

Daten-Fundament

Vollständigkeit, Bias und Verteilungsänderungen als Basis jeder verlässlichen Modellaussage.

Vollständigkeit
Ausreißer & Inkonsistenzen
Label-Qualität
Verteilungsänderungen
Bias-Risiken
Daten-Drift
Versionierung

·LEISTUNGSBAUSTEINE

Was AI Test Automation konkret prüft.

Sechs Bereiche, in denen klassische Software-Tests nicht reichen. Und wie wir sie messbar machen.

Datenqualität

Vollständigkeit, Konsistenz, Ausreißer und fehlerhafte Labels.

Model Drift

Schleichende Veränderungen in Eingaben und Modellleistung im Betrieb.

Robustheit

Verhalten bei ungewöhnlichen oder leicht veränderten Eingaben.

Bias & Fairness

Systematische Verzerrungen in Daten und Modell-Entscheidungen.

LLM-Sicherheit

Prompt-Injection, Datenabfluss und unzulässige Output-Muster.

Reproduzierbarkeit & Audit

Vergleichbare Modell- und Datenstände, revisionssichere Test-Nachweise.

·METHODIK

Von der Datenbasis bis zum Produktivbetrieb.

Strukturiertes Vorgehen, von der Risiko-Einordnung bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb.

01Scope & Risiko

Use Case, Modelltyp, Datenquellen, Risikoklasse, Prüfziele.

02Testdesign

Testfälle, Metriken, Schwellenwerte, adversariale Szenarien.

03Validierung

ML-, LLM-, Daten- und Pipeline-Tests automatisiert ausführen.

04Monitoring

Drift, Output-Verhalten, Performance und Auffälligkeiten im Betrieb.

05Reporting

Technische Ergebnisse, Management-Summary und Audit-Nachweise.

06Verbesserung

Findings in Daten, Prompts, Guardrails oder Architektur zurückführen.

·QUALITÄTSANSPRUCH

Was gute KI-Validierung leisten muss.

Fünf Kriterien für belastbare KI-Tests in der Praxis.

Messbar

Modellverhalten über definierte Metriken und Testsets bewertet.

Reproduzierbar

Datenstände, Prompts und Modellversionen vergleichbar dokumentiert.

Robust

Geprüft auch bei veränderten, ungewöhnlichen oder kritischen Eingaben.

Sicher

LLM-Risiken wie Prompt Injection und Datenexposition getestet.

Nachweisbar

Anschlussfähig an Governance, Risiko- und Compliance-Prozesse.

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ANWENDUNGSFÄLLE

Typische Situationen, in denen wir unterstützen

AI Services

Interne KI-Assistenten sicher einführen

Problem: Mitarbeitende sollen schneller mit internem Wissen arbeiten, ohne dass sensible Daten unkontrolliert in externe Systeme fließen.
Ansatz: Wir konzipieren KI-Assistenten mit klaren Datenräumen, Rollen, Berechtigungen, Integrationspunkten und Governance.
Nutzen: Mehr Produktivität durch KI bei besserer Kontrolle über Daten, Zugriffe und Ergebnisse.

AI Services

LLMs und KI in bestehende IT-Prozesse integrieren

Problem: KI-Projekte bleiben oft Pilotprojekte, weil Integration, Datenqualität, Prozessanbindung und Sicherheitsanforderungen nicht zusammenpassen.
Ansatz: Wir unterstützen bei LLM-Integration, sicheren Datenpipelines, Prozessautomatisierung und technischer Architektur.
Nutzen: Nutzbare KI-Lösungen statt isolierter Experimente.

AI Services

Dokumente verarbeiten und Workflows automatisieren

Problem: Verträge, Berichte, Formulare und E-Mails binden manuelle Kapazität, obwohl viele Schritte regelhaft und nachvollziehbar sind.
Ansatz: Wir setzen LLM- und Workflow-Komponenten ein, um Dokumente zu klassifizieren, Daten zu extrahieren, Aufgaben zu routen und Ergebnisse strukturiert in bestehende Systeme zurückzuschreiben.
Nutzen: Spürbare Entlastung bei wiederkehrenden Vorgängen und nachvollziehbare Verarbeitung sensibler Inhalte.

AI Services

ERP-, CRM- und Wissensdaten mit LLMs verbinden

Problem: Wertvolles Wissen liegt verteilt in ERP, CRM, Wikis und Dateiablagen. Allgemeine Modelle können diese Daten nicht ohne Risiko nutzen.
Ansatz: Wir bauen Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen mit klaren Datenräumen, Berechtigungen, Quellenverweisen und Audit-Logs, auf Wunsch souverän gehostet.
Nutzen: Antworten auf Basis eigener Daten, mit nachvollziehbarer Herkunft und kontrollierten Zugriffen.

AI Services

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·CUSTOM MODELS

Custom Model Development.

Nicht jede Problemstellung lässt sich mit generischen Modellen lösen. Für spezifische Anforderungen entwickeln oder trainieren wir Modelle für Klassifikation, Forecasting, Anomalie-Erkennung oder Entscheidungsunterstützung.

Anomalie-Erkennung
Klassifikation
Forecasting
Decision Support
Sicherheits- & Risikoanalyse
Dokumentenklassifikation

·VORGEHEN

Von der Idee zur produktiven KI-Lösung.

Fünf Phasen, in denen Architektur, Daten, Modelle, Governance und Betrieb gemeinsam gedacht werden.

01Analyse

Use Case, Datenlage, Risiken und Zielbild klären.

02Architektur

Systemlandschaft, Datenpipelines, Modelle und Integrationen planen.

03Entwicklung

KI-Backends, Assistenten, Automatisierungen oder Custom Models umsetzen.

04Governance

Rollen, Rechte, Protokollierung, Monitoring und Dokumentation integrieren.

05Betrieb

Deployment, Wartung, Qualitätsprüfung und Weiterentwicklung vorbereiten.

Für Validierung und Qualitätssicherung kann AI Test Automation ergänzend angebunden werden.

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