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KI

KI, die in Produktion geht

Wir bauen LLM-Funktionen, Retrieval-Systeme und Agenten, die dem Produktivbetrieb standhalten. Dort eingesetzt, wo sie messbar helfen, und weggelassen, wo nicht.

LLM-AppsRAG & AgentenMLOpsAutomatisierung
vf1 ai --capabilities
genai:llm-apps · rag · agenten
mlops:deployment · pipelines · monitoring
automation:workflows · backoffice · qa
guardrails:Evaluierungen · Mensch in der Schleife
approach:eingesetzt, wo es sich auszahlt
status: modelle geladen

Der Wandel

KI ersetzt keine guten Ingenieure. Sie räumt die Routinearbeit, die Tests, die Dokumentation, den Verwaltungsaufwand beiseite, damit sich Ihr Team der Arbeit widmen kann, die wirklich zählt.

01 · KI-Leistungen

Was wir mit KI bauen

Von Datengrundlagen über produktiv geschaltete Modelle bis zu den Leitplanken darum herum. Jedes Projekt ist auf ein geschäftliches Ergebnis zugeschnitten, nicht auf eine Demo.

Daten-Pipelines, ETL und Echtzeitverarbeitung, aufgebaut, damit Ihre KI mit sauberen, verlässlichen Daten arbeitet.

ingestion · streaming · quality monitoring · warehousing

Anwendungsfall besprechen

02 · Branchen

Wo sich KI auszahlt

Die Bereiche, in denen angewandte KI sich bereits bezahlt macht.

01

Fertigung

Vorausschauende Wartung und automatisierte Qualitätsprüfung an der Linie.

02

Gesundheitswesen

Dokumenten-Workflows, Triage-Assistenten und Analysewerkzeuge für klinische Teams.

03

E-Commerce

Empfehlungen, Suche und Support-Automatisierung, die die Conversion steigern.

04

Finanzen

Betrugserkennung, Risikobewertung und Verarbeitung von Compliance-Dokumenten.

05

Logistik

Bedarfsprognose, Routenoptimierung und Lagerautomatisierung.

06

Bildung

Adaptive Lernplattformen und KI-Tutoring, rund um den Lehrplan aufgebaut.

03 · Modelle

Die Modelle, mit denen wir arbeiten

Modellagnostisch von Grund auf: Wir wählen je nach Aufgabe und tauschen aus, wenn sich das Feld weiterentwickelt.

Claude (Anthropic)
GPT (OpenAI)
Gemini
Llama
Mistral

# Chat-Assistenten, Content-Workflows, Dokumentenanalyse und Reasoning.

Geschlossene oder offene Gewichte, gehostet oder auf Ihrer Infrastruktur. Der Anwendungsfall entscheidet.

04 · FAQ

Fragen zu KI

Was Kunden fragen, bevor wir KI in ihr Produkt einbauen.

Ja. Wir designen für Datenminimierung, halten Ihre Daten wo immer möglich in Ihrer eigenen Infrastruktur oder Ihren Accounts und bauen Guardrails ein, damit sensible Daten nicht an Modelle gehen, die sie nicht sehen sollten. Gern unterschreiben wir ein NDA und einen Auftragsverarbeitungsvertrag.

Wir behandeln KI wie jedes andere System: Evals gegen Ihre echten Daten, Guardrails und Fallbacks, ein Mensch im Loop, wo es darauf ankommt, und Monitoring in der Produktion. Wo eine einfachere, deterministische Lösung zuverlässiger ist, nutzen wir stattdessen diese.

Wir sind modellagnostisch. Wir wählen pro Aufgabe zwischen Claude, GPT, Gemini, Llama, Mistral und Open Weights – und wechseln, wenn sich das Feld bewegt. Der Use Case entscheidet, nicht ein Anbieter.

Nein. KI räumt die Routinearbeit beiseite, damit Ihr Team seine Zeit auf die Arbeit verwendet, die zählt. Wir binden sie in die Delivery ein, wo sie messbar hilft, und lassen sie weg, wo nicht.

Ja. Wir deployen Open-Weight-Modelle und RAG-Systeme in Ihre Cloud oder On-Prem, wenn Data Residency oder Kosten es verlangen – mit denselben Evals, Guardrails und demselben Monitoring.

Bereit, KI einzusetzen?

Von LLM-Funktionen über Retrieval bis zu Agenten: Lassen Sie uns finden, wo KI Ihrem Produkt messbar hilft, und es dann bauen und ausliefern.