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AI APPLICATIONS

{{Eigenständige Anwendungen mit KI im Kern}}

Wir entwickeln Anwendungen, die KI gezielt nutzen, um Inhalte zu verstehen, zu erzeugen oder Entscheidungen zu unterstützen. Damit lösen Sie Aufgaben, die mit klassischer Software bisher nicht möglich waren.

BESONDERS GEEIGNET FÜR
Development
AI Applications
Azure OpenAI
RAG
LLM
Guardrails
AI Applications
AI Powered
Use Case
Geschärft
Prototyp
Validiert
Betrieb
Produktiv
KI
im Kern
Grounded
Ergebnisse
Sicher
Guardrails
DER SERVICE

Anwendungen mit KI im Kern

Wir entwickeln Anwendungen, die KI gezielt nutzen, um Inhalte zu verstehen, zu erzeugen und Entscheidungen zu unterstützen, für {{bisher ungelöste Aufgaben}}.

Allgemein
Deepdive
1

Lösungskonzeption

Wir prüfen, welche Aufgaben sich mit KI erstmals sinnvoll lösen lassen.

Discovery, Machbarkeitsstudien, Prototyping, Datenanalyse, Erfolgskriterien, Architektur-Optionen

2

KI-Architektur

Wir wählen Modelle und Aufbau passend zur konkreten Aufgabe.

LLMs, RAG, Function-Calling, Vektordatenbanken, Pipelines, Prompt-Engineering

3

Inhaltsverarbeitung

Die Anwendung versteht, erzeugt oder klassifiziert Inhalte automatisiert.

NLP, Text-Extraktion, Klassifikation, Zusammenfassung, Generierung, Dokumenten-Parsing

4

Anwendungsentwicklung

Wir bauen bedienbare Oberflächen und stabile Schnittstellen um die KI.

Web-Frontends, REST-APIs, Backend-Services, Authentifizierung, CI/CD, Cloud-Deployment

5

Qualität & Evaluierung

Wir prüfen Ergebnisqualität systematisch, bevor die Anwendung produktiv geht.

Evaluations, Test-Datensätze, Halluzinations-Checks, Guardrails, Human-in-the-Loop, Metriken

6

Betrieb & Skalierung

Wir betreiben die Anwendung sicher, überwacht und kostenbewusst.

Monitoring, Token-Kosten, Skalierung, Versionierung, Fallbacks, Observability

VORGEHEN

KI-Anwendung in fünf Schritten

1

Konzeption

Wir prüfen, welche Aufgaben KI erstmals löst.

1

Konzeption

Wir führen Discovery und Machbarkeitsstudien durch, analysieren die verfügbaren Daten und erstellen bei Bedarf einen Prototyp. Gemeinsam legen wir Erfolgskriterien und Architektur-Optionen fest.

Sie erhalten ein belastbares Lösungskonzept mit bewertetem Nutzen und Machbarkeit. Das Konzept steuert die Wahl der KI-Architektur im nächsten Schritt.

Lösungskonzept
Machbarkeitsstudie
Prototyp
Erfolgskriterien
2

Architektur

Wir wählen Modelle und Aufbau zur Aufgabe.

2

Architektur

Wir entwerfen die KI-Architektur und wählen Modelle, RAG, Function-Calling und Datenanbindung passend zur Aufgabe. Pipelines und Prompt-Engineering legen das Zusammenspiel der Bausteine fest.

Sie erhalten eine tragfähige Zielarchitektur, die Aufwand und Betrieb absehbar macht. Auf ihr baut die eigentliche Inhaltsverarbeitung auf.

Zielarchitektur
Modellauswahl
Datenanbindung
Pipeline-Entwurf
3

Verarbeitung

Die Anwendung versteht und erzeugt Inhalte automatisiert.

3

Verarbeitung

Wir setzen die Inhaltsverarbeitung um, etwa Text-Extraktion, Klassifikation, Zusammenfassung und Generierung über NLP-Verfahren. Dokumenten-Parsing erschließt auch unstrukturierte Quellen.

Die Kernfunktion verarbeitet Ihre Inhalte verlässlich und liefert erste nutzbare Ergebnisse. Diese Funktion wird anschließend in eine bedienbare Anwendung überführt.

Verarbeitungskomponente
Klassifikationsmodell
Dokumenten-Parser
Erste Ergebnisse
4

Entwicklung

Wir bauen geprüfte Oberflächen und stabile Schnittstellen.

4

Entwicklung

Wir entwickeln bedienbare Web-Frontends, REST-APIs und Backend-Services mit Authentifizierung und CI/CD. Vor dem Produktivgang prüfen wir die Ergebnisqualität über Evaluations, Test-Datensätze und Guardrails.

Sie erhalten eine lauffähige, geprüfte Anwendung mit belegter Ergebnisqualität. Die freigegebene Anwendung geht anschließend in den sicheren Betrieb.

Lauffähige Anwendung
API-Schnittstellen
Evaluationsbericht
Freigabe
5

Betrieb

Wir betreiben die Anwendung sicher und überwacht.

5

Betrieb

Wir stellen die Anwendung über Cloud-Deployment bereit und überwachen sie mit Monitoring, Observability und Kostenkontrolle. Versionierung und Fallbacks halten den Betrieb stabil und skalierbar.

Sie erhalten eine produktive Lösung, die Aufgaben löst, die zuvor kaum programmierbar waren. Aus den Betriebsdaten baut sich die Anwendung dort weiter aus, wo sich der Mehrwert bestätigt.

Produktivbetrieb
Monitoring-Dashboard
Kostenkontrolle
Betriebshandbuch
IHRE VORTEILE

Warum {{thinformatics}}

KI im Kern

KI ist der Motor der Anwendung, nicht ein Anhängsel.

Neue Aufgaben lösbar

Aufgaben jenseits klassischer Software werden möglich.

Auf Ihrem Wissen

RAG-Grundlagen binden Ihr eigenes Wissen ein.

Verlässliche Ergebnisse

Grounding und Evaluierung sichern die Ausgaben ab.

Sicher und konform

Guardrails, Datenschutz und EU AI Act sind eingebaut.

Früh validiert

Ein Prototyp prüft die Idee, bevor voll entwickelt wird.

Häufige {{Fragen}}

FAQ

Antworten auf die Fragen, die uns zu KI-Anwendungen am häufigsten gestellt werden.

Was ist eine KI-Anwendung und wie unterscheidet sie sich von klassischer Software?
Eine KI-Anwendung nutzt Verfahren des maschinellen Lernens, um Inhalte zu verstehen, neue Inhalte zu erzeugen oder Entscheidungen zu unterstützen. Anders als klassische Software, die festen Regeln folgt, verarbeitet sie unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sprache und erkennt darin Muster und Zusammenhänge. Dadurch lassen sich Aufgaben lösen, die sich zuvor kaum sinnvoll programmieren ließen, etwa das Deuten von Freitext oder das Erstellen von Entwürfen aus vorhandenen Informationen.
Wann lohnt sich eine eigenständige KI-Anwendung?
Sinnvoll ist eine KI-Anwendung, wenn Aufgaben viel Interpretation, Sprachverständnis oder Mustererkennung erfordern und mit festen Regeln nur schwer abzubilden sind. Typische Felder sind das Auswerten großer Textmengen, das Erzeugen von Entwürfen, das Klassifizieren von Anfragen oder das Unterstützen komplexer Entscheidungen. Als Auswahlkriterien empfehlen wir klaren fachlichen Nutzen, geeignete und verfügbare Daten sowie einen abgrenzbaren Anwendungsfall. Gemeinsam priorisieren wir die Ideen mit dem besten Verhältnis aus Wirkung und Umsetzbarkeit.
Welche Datenbasis ist für eine leistungsfähige KI-Anwendung nötig?
Eine tragfähige KI-Anwendung baut auf Daten auf, die zum Anwendungsfall passen, ausreichend verfügbar und in angemessener Qualität gepflegt sind. Zu Beginn klären wir gemeinsam, welche Datenquellen relevant sind, wie aktuell und vollständig sie vorliegen und welche Aufbereitung nötig ist. Häufig genügt vorhandenes Wissen aus bestehenden Systemen als Grundlage. Wo Lücken bestehen, zeigen wir pragmatische Wege auf, um mit einem klar umrissenen Startszenario belastbare Ergebnisse zu erreichen.
Wie stellen wir Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Compliance sicher?
Datenschutz und Nachvollziehbarkeit berücksichtigen wir von Beginn an. Wir klären, welche Daten verarbeitet werden, wo sie verbleiben und welche Modelle zum Einsatz kommen, und richten die Anwendung an Ihren bestehenden Sicherheits- und Berechtigungsvorgaben aus. Wo sinnvoll, sorgen Verfahren zur Protokollierung und Ergebnisprüfung für Transparenz. Konkrete rechtliche und regulatorische Anforderungen prüfen wir individuell im jeweiligen Kontext, um belastbare und passende Lösungen zu gestalten.
Wie werden KI-Anwendungen integriert und betrieben?
KI-Anwendungen ordnen wir in Ihre bestehende Architektur ein und binden sie über passende Schnittstellen an vorhandene Systeme und Datenquellen an. Betrieb, Aktualisierung der eingesetzten Modelle und Überwachung planen wir gemeinsam mit Ihren Verantwortlichen, damit die Lösung stabil, aktuell und wartbar bleibt. Wir empfehlen, mit einem klar umrissenen Anwendungsfall zu starten, den Nutzen dort zu belegen und die Anwendung anschließend dort auszubauen, wo sich der Mehrwert bestätigt hat.
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Wir sprechen über Use Case, Datenbasis und Modelle für Ihre KI-Anwendung.

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