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KI-Integration für Unternehmen – LLMs, RAG und KI-Agenten in Ihrer Software
Ich integriere KI dort, wo sie messbar Wert schafft: in Ihre bestehenden Anwendungen, Prozesse und Daten. Von der Anbindung großer Sprachmodelle über RAG auf Ihren eigenen Dokumenten bis zu KI-Agenten, die Aufgaben selbstständig erledigen – sicher, nachvollziehbar und DSGVO-bewusst.
ausgangslage
Typische Ausgangslagen
- Das Management will „etwas mit KI“, aber es fehlt ein klarer, messbarer Anwendungsfall.
- Ein schneller Prototyp mit ChatGPT hat beeindruckt – in der echten Anwendung liefert er aber unzuverlässige Antworten.
- Wissen steckt in Handbüchern, Tickets und Wikis, und niemand findet die richtige Stelle rechtzeitig.
- Wiederkehrende Aufgaben wie Klassifizieren, Zusammenfassen oder Extrahieren binden jeden Tag Stunden im Team.
- Datenschutz, Kosten und Verantwortung sind ungeklärt, deshalb traut sich niemand an den produktiven Einsatz.
leistungen
Was ich konkret mache
- Discovery-Workshop – Anwendungsfälle priorisieren, Nutzen und Risiken bewerten
- Prototyp gegen echte Daten mit klaren Erfolgskriterien
- Integration von LLM-APIs (Claude, OpenAI) in Ihre bestehenden Systeme
- RAG-Pipelines – Dokumente aufbereiten, Vektorsuche, Quellenangaben
- KI-Agenten mit Tool-Use und MCP-Servern für Ihre internen Systeme
- Evaluierung, Monitoring sowie Kosten- und Latenzoptimierung
- Architektur- und Datenschutzkonzept, Enablement Ihres Teams
KI, die im Alltag besteht
Ein Chatbot-Demo ist schnell gebaut. Eine KI-Funktion, auf die sich Ihr Team und Ihre Kunden jeden Tag verlassen können, ist eine Ingenieursaufgabe. Genau da setze ich an: Ich verbinde Erfahrung in Softwareentwicklung und Softwarearchitektur mit praktischer Arbeit an großen Sprachmodellen. Das Ergebnis sind KI-Integrationen, die sich wie normale, gut gebaute Software verhalten – testbar, beobachtbar, sicher und wartbar.
Dabei steht nicht die Technologie im Mittelpunkt, sondern Ihr Prozess. Wir beginnen mit der Frage, wo heute Zeit, Geld oder Qualität verloren gehen, und prüfen dann, ob und wie KI dort helfen kann. Manchmal ist die Antwort ein Agent, manchmal eine einfache Klassifizierung – und manchmal gar keine KI.
Vom Anwendungsfall zum produktiven System
1. Discovery. In einem kompakten Workshop sammeln wir Anwendungsfälle, bewerten Nutzen, Machbarkeit und Risiken und wählen einen Kandidaten, an dem sich der Mehrwert schnell zeigen lässt.
2. Prototyp mit Messkriterien. Ich baue einen fokussierten Prototyp gegen echte Daten. Vorab legen wir fest, woran wir Erfolg erkennen – etwa Antwortqualität, Zeitersparnis oder Fehlerquote. So entscheiden Sie auf Basis von Zahlen.
3. Integration. Überzeugt der Prototyp, integriere ich die Lösung sauber in Ihre bestehende Systemlandschaft: mit Authentifizierung, Berechtigungen, Logging, Fehlerbehandlung und einer Oberfläche, die zu Ihren Nutzern passt.
4. Betrieb und Weiterentwicklung. Evaluierungen laufen automatisiert, Kosten und Latenz werden überwacht, und Ihr Team versteht, wie das System funktioniert und wie es erweitert werden kann.
Typische Lösungen
- Wissensassistent mit RAG: Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und bekommen Antworten aus Handbüchern, Verträgen oder Tickets – mit Quellenangabe.
- Dokumentenverarbeitung: Eingehende E-Mails, Formulare oder PDFs werden klassifiziert, zusammengefasst und strukturiert in Ihre Systeme übernommen.
- KI-Agenten: Agenten, die über definierte Werkzeuge mit Ihren Systemen arbeiten, etwa Tickets vorqualifizieren, Recherchen durchführen oder Berichte vorbereiten. Über das Model Context Protocol (MCP) lassen sich interne Systeme standardisiert anbinden.
- KI-Funktionen im Produkt: Intelligente Suche, Textvorschläge oder Assistenzfunktionen direkt in Ihrer Webanwendung.
KI verantwortungsvoll einsetzen
Vertrauen ist die Voraussetzung für produktiven KI-Einsatz. Deshalb kläre ich Datenflüsse vor der ersten Zeile Code: Welche Daten verlassen Ihr Unternehmen, bei welchem Anbieter, in welcher Region und unter welchem Vertrag? Wo sinnvoll, nutze ich EU-Hosting und Anbieter, die Ihre Daten nicht zum Training verwenden. Ich behalte die Anforderungen des EU AI Act im Blick, dokumentiere Entscheidungen nachvollziehbar und sorge dafür, dass Menschen dort die Kontrolle behalten, wo es darauf ankommt.
stack
Technologien
- Kernkompetenz
- Fundiert
- Vertraut
KI-Integration
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- KI-Agenten & Tool-Use – Kernkompetenz
- LLM-APIs (Claude, OpenAI) – Kernkompetenz
- Model Context Protocol (MCP) – Kernkompetenz
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Kernkompetenz
- Evals & Qualitätsmessung – Fundiert
- Kosten- & Latenzoptimierung – Fundiert
- Vektorsuche (pgvector) – Fundiert
- Fine-tuning – Vertraut
- Selbst gehostete Modelle – Vertraut
Web & Produkt
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- Next.js – Kernkompetenz
- Node.js – Kernkompetenz
- React – Kernkompetenz
- TypeScript – Kernkompetenz
- REST- & GraphQL-API-Design – Fundiert
- Astro – Fundiert
- Testing (Vitest, Playwright) – Fundiert
- React Native – Vertraut
ablauf
So arbeiten wir zusammen
Erst vor Ort ankommen, dann effizient remote liefern – überall in Deutschland und im DACH-Raum.
- 01
Kennenlernen
30 Minuten, kostenlos – Ziele, Rahmen und ob wir zusammenpassen.
- 02
Onboarding vor Ort
Ein paar Tage bei Ihnen im Team, um Menschen, Systeme und Domäne kennenzulernen.
- 03
Remote-Umsetzung
Überwiegend remote, mit festen Rhythmen und Besuchen nach Bedarf.
- 04
Übergabe & Enablement
Dokumentation und Wissenstransfer – Ihr Team kann übernehmen.
faq
Häufige Fragen
Brauchen wir eigene KI-Modelle?
In den allermeisten Fällen nicht. Moderne Sprachmodelle über APIs, kombiniert mit Ihren Daten per RAG und gutem Prompt- und Tool-Design, decken die meisten Anwendungsfälle ab. Eigene Modelle oder Fine-Tuning lohnen sich erst bei sehr speziellen Anforderungen.
Wie stellen Sie sicher, dass die KI keine falschen Antworten gibt?
Durch Grounding auf Ihren Quellen mit Quellenangaben, klare Grenzen im Prompt- und Tool-Design und vor allem durch Evaluierung: Wir definieren Testfälle und messen die Qualität bei jeder Änderung, statt uns auf Bauchgefühl zu verlassen.
Was kostet der Betrieb einer KI-Integration?
Das hängt stark vom Volumen ab. Ich plane Kosten von Anfang an mit ein – durch die Wahl des passenden Modells, Caching, kürzere Kontexte und Batching lassen sich die laufenden Kosten oft deutlich senken.
Können unsere Daten in der EU bleiben?
Ja. Viele Anbieter bieten EU-Regionen und Verträge zur Auftragsverarbeitung an, die das Training auf Ihren Daten ausschließen. Wo nötig, prüfen wir auch selbst gehostete Modelle.
Wie lange dauert ein erster Prototyp?
Ein fokussierter Prototyp gegen echte Daten ist typischerweise in zwei bis vier Wochen umsetzbar – inklusive Messkriterien, auf deren Basis Sie über den nächsten Schritt entscheiden.
kontakt
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Erzählen Sie kurz, worum es geht – ich melde mich innerhalb von 1–2 Werktagen.