KI-Integration München: Wettbewerbsvorsprung durch intelligente Automatisierung

Wir wählen das Modell nach dem Anwendungsfall, nicht nach Präferenz. Für LLM-basierte Dokumentenverarbeitung und Generierung nutzen wir OpenAI GPT-4 oder Anthropic Claude, je nach Performance-Anforderungen und Datenschutzvorgaben. Für Computer Vision setzen wir auf spezialisierte Modelle und Frameworks wie YOLO oder TensorFlow. Für On-Premise-Anforderungen nutzen wir Llama-Varianten oder andere Open-Source-Modelle.

Beratung endet mit einem Bericht. Implementierung endet mit einem laufenden System. Wir sind Implementierer, keine Berater — wir schreiben Code, bauen Pipelines, integrieren APIs und messen Ergebnisse. Wenn Sie eine Strategie brauchen, helfen wir dabei als erster Schritt. Aber unser Mehrwert entsteht, wenn die Technologie wirklich läuft.

Wir beginnen jeden KI-Auftrag mit einem Datenschutz-Assessment: Welche Daten werden verarbeitet? Sind sie personenbezogen? Welche rechtliche Grundlage gilt? Auf Basis dieser Analyse wählen wir die Architektur: On-Premise, EU-Cloud oder Public Cloud mit Datenschutzmaßnahmen. In München koordinieren wir uns auf Wunsch direkt mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.

Ja. ERP-Integration ist eine unserer häufigsten Aufgaben. Ob SAP, Microsoft Dynamics, Odoo oder branchenspezifische Systeme — wir analysieren die verfügbaren Schnittstellen, bauen die nötigen Konnektoren und implementieren KI-Funktionen, die mit Ihren bestehenden Daten arbeiten. Kein "wir müssen erst alles neu aufsetzen".

Mit einem messbaren POC. Wir strukturieren KI-Projekte so, dass der erste Schritt — meist 4–6 Wochen, klar budgetiert — belastbare Zahlen liefert: verarbeitete Dokumente, eingesparte Stunden, reduzierte Fehlerquoten. Diese Zahlen sind die Grundlage für die Entscheidung über die vollständige Implementierung. Kein Glaubensprojekt, sondern evidenzbasierte Entscheidungen.

Wir haben Projekte in professionellen Dienstleistungen (Dokumentenautomatisierung), Logistik (Prognosemodelle für Lieferketten), Handel (Produktklassifizierung und Suchoptimierung) und B2B-Software (KI-gestützte Features) abgeschlossen. Wir bringen branchenspezifische Erfahrung mit und ergänzen sie durch technische Tiefe.

Von der ersten Analyse bis zum produktiven System sind es für fokussierte Anwendungsfälle in der Regel 10–16 Wochen: 2 Wochen Audit und Planung, 4–6 Wochen POC, 4–8 Wochen vollständige Implementierung mit Integration und Training. Größere Projekte mit mehreren Anwendungsfällen brauchen entsprechend mehr Zeit — aber wir liefern immer in messbaren Phasen.

Ja, und wir halten das für unverzichtbar. KI-Systeme, die niemand im Team versteht, werden nicht genutzt oder falsch genutzt — beides verschwendet die Investition. Wir bieten praktische Schulungen an, die Ihre Teams befähigen, die KI-Systeme korrekt zu bedienen, Outputs kritisch zu bewerten und Grenzen des Systems zu kennen. Das ist Teil jedes Implementierungsprojekts.