Dokument- & Datenextraktion
PDFs, Fotos, Rechnungen und Belege werden zu strukturierten Daten für Ihre Systeme – mit Validierung statt Hoffnung.
KI-Produktentwicklung
Vom KI-Prototyp zum Produkt, für das Kunden bezahlen.
Wir konzipieren, bauen und betreiben KI-Produkte von A bis Z – die Modellintegration, die Guardrails, die App drumherum und den Betrieb nach dem Launch. Mit KI gebaut, von Senior-Engineers geprüft und verantwortet.
Ihr ProduktWeb · iOS · Android · Admin Flutter · React
API & DatenAuth · Billing · Speicher · Queues Go · Node.js · PHP
KI-Schichthier scheitern die meisten KI-Projekte
- Output-Verträge
- Injection-Schutz
- Evals
- Kostenobergrenzen
- Retries
AWS Bedrockverwaltete Modelle Selbst gehostetLlama · Qwen · Mistral
Was wir bauen
KI, die in Ihrem Produkt echte Arbeit erledigt.
Suche & Antworten über Ihre Daten
Suche in natürlicher Sprache und belegte Antworten über Katalog, Doku oder Wissensdatenbank, mit Quellen zum Nachprüfen.
Assistenten & Copilots
In-App-Assistenten, die Ihr Produkt und den Kontext des Nutzers kennen – klar begrenzt, sicher und an echten Aufgaben gemessen.
Agenten & Workflow-Automatisierung
Mehrstufige Agenten, die Ihre Tools und APIs aufrufen, mit menschlicher Freigabe, wo es zählt, und vollständigem Audit-Trail.
Warum es hält
Eine Demo dauert ein Wochenende. Produktion braucht Engineering.
Modelle sind nicht deterministisch, Eingaben sind feindlich und jeder Aufruf kostet Geld. Wir planen alle drei vom ersten Tag an ein – so, wie wir ParsePrime betreiben.
Strikte Output-Verträge
JSON gegen ein festes Schema. Was sich nicht parsen lässt, wird verworfen statt angezeigt.
Schutz vor Prompt-Injection
Nutzerinhalte sind Daten, keine Anweisungen. Verdächtige Eingaben werden markiert, nicht befolgt.
Evals vor jedem Release
Ein Testset aus echten Fällen, bei jeder Prompt- oder Modelländerung neu ausgeführt – Qualität wird gemessen, nicht gefühlt.
Planbare Kosten
Token-Budgets pro Stufe, Caching und das kleinste Modell, das die Aufgabe löst.
Sichere Ausgaben
Bereinigte Exporte, signierte ablaufende Links, automatische Retries bei vorübergehenden Fehlern.
Monitoring im Betrieb
Latenz, Kosten und Fehlerraten pro Funktion überwacht, mit bereitem Rollback.
Wie wir arbeiten
Klein beweisen, dann solide bauen.
KI entwirft den Code in unserem internen Agent-Harness. Senior-Engineers legen die Architektur fest, prüfen jede Änderung und verantworten jedes Release.
- 01 · Discovery
Die Aufgabe für die KI wählen
Ziele, Daten, Vorgaben und was „gut“ bedeutet – als Testfälle festgehalten.
- 02 · Prototyp
Mit Ihren echten Daten testen
Modelle und Prompts gegen das Testset vergleichen, bevor wir darum herum bauen.
- 03 · Umsetzung
Das MVP ausliefern
App, API und KI-Schicht, mit wöchentlichen Demos zum Anfassen.
- 04 · Härtung
Guardrails & Evals
Injection-Tests, Grenzfälle und Kostenlimits – von einem Senior-Engineer geprüft.
- 05 · Betrieb
Launchen und verbessern
Monitoring, Modell-Upgrades und neue Funktionen auf Basis echter Nutzung.
Wo Ihre KI läuft
Verwaltet oder selbst gehostet – Ihre Daten entscheiden.
| AWS Bedrock | Selbst gehostete Open-Source-Modelle | |
|---|---|---|
| Ideal für | Schneller Start, Spitzenmodelle, schwankende Last | Sensible Daten, hohes konstantes Volumen, volle Kontrolle |
| Modelle | Verwaltete Foundation-Modelle über eine API | Llama, Qwen, Mistral über Ollama oder vLLM |
| Daten | Bleiben in Ihrem AWS-Konto und Ihrer Region | Verlassen nie Ihre Infrastruktur |
| Kosten | Bezahlung pro Token | Bezahlung für GPUs; günstiger bei konstantem Volumen |
| Läuft auf | Bedrock · Lambda · ECS | Ihrer Cloud oder eigenen GPUs |
Unser eigenes KI-Produkt ParsePrime: KI-Tabellenextraktion, live und kostenpflichtig.
PDF oder Foto hochladen, saubere CSV-Tabellen zurückbekommen. Wir haben jede Schicht gebaut und betreiben sie – deshalb wissen wir, wie sich KI in Produktion verhält, nicht nur in einer Demo.
- Ein Vision-LLM liest mehrzeilige Kopfzeilen, verbundene Zellen und Belege ohne Linien
- Tabellen über mehrere Seiten werden wieder zusammengeführt
- Konten, Credits, Stripe-Checkout und eine REST-API zur Automatisierung
- Flutter-Web-App in 11 Sprachen, PHP-Backend und Admin-Panel
Zusammenarbeit
Wir starten dort, wo Sie stehen.
KI-MVP
Ein neues KI-Produkt von der Idee bis zu den ersten zahlenden Nutzern – der kleinste Umfang, der die Idee beweist.
KI in Ihrem bestehenden Produkt
Eine KI-Funktion für die App, die Sie schon haben: Extraktion, Suche, ein Assistent oder ein Agent.
Laufendes KI-Team
Ein von Seniors geführtes Team, das Ihre KI-Funktionen Monat für Monat baut, betreibt und verbessert.
FAQ
KI-Produktentwicklung, kurz beantwortet.
Was unterscheidet KI-Produktentwicklung von klassischer Softwareentwicklung?
Das Modell ist nicht deterministisch: Qualität muss mit Evals gemessen, Ausgaben müssen validiert und Kosten von Anfang an eingeplant werden. Die App drumherum ist klassisches Engineering – und immer noch der größte Teil der Arbeit.
Welches KI-Modell sollten wir nutzen?
Wir entscheiden datenbasiert: Kandidatenmodelle laufen gegen Ihr Testset, und wir wählen nach Genauigkeit, Latenz, Kosten und danach, wohin Ihre Daten dürfen – verwaltet auf AWS Bedrock oder Open Source selbst gehostet.
Bleiben unsere Daten privat?
Ja. Mit Bedrock bleiben sie in Ihrem AWS-Konto und Ihrer Region; mit selbst gehosteten Modellen verlassen sie nie Ihre Infrastruktur.
Sie entwickeln mit KI – wer prüft den Code?
Senior-Engineers. KI entwirft, Menschen prüfen jede Änderung, testen auf echten Geräten und verantworten das Release.
Können Sie KI in eine bestehende App einbauen?
Ja – das ist der häufigste Einstieg. Wir arbeiten in Flutter-, React-, Go-, Node.js- und PHP-Codebasen.
Eine KI-Idee? Testen wir sie mit Ihren Daten.
Sagen Sie uns, welche Aufgabe die KI erledigen soll. Wir melden uns mit einem Vorschlag zu Umfang, Zeitplan und Kosten.