Zum Inhalt springen
Mainframe
LOKALE SUCHE

Mainframe durchsuchen

    Projekt anfragen

    Planen · Verbinden · Betreiben

    Wir bauen die Maschine hinter Ihrem Geschäft.

    Wir nehmen kleinen und mittleren Unternehmen wiederkehrende Handarbeit ab: Automatisierung und KI-Systeme, integriert in Ihre Tools, getestet an echten Fällen und überwacht im laufenden Betrieb — nicht nur beeindruckend in der Demo.

    Projekt anfragenLeistungen ansehen
    Mainframe — IT SolutionsAutomatisierung // Präzision

    01 / Der Engpass

    Wiederkehrende Arbeit. Jeden Tag. Von Hand. Manuelle Abläufe haben eine Sollbruchstelle. Wir finden sie — und bauen das System, das sie ersetzt.

    02 / Leistungsfelder

    Was wir bauen.

    Sechs Bausteine — einzeln nützlich, zusammen ein System.

    Alle Leistungen ansehen

    Filmsequenz: Marmorstatue vor goldenen, rotierenden Uhrwerk-Ringen

    03 / Das Uhrwerk

    Abläufe, die wie ein Uhrwerk arbeiten.

    Feste Regeln übernehmen alles, was exakt sein muss. Sprachmodelle übernehmen nur die Teile, in denen Sprache, Kontext oder Ermessen wirklich helfen — mit klaren Grenzen und Rückfallwegen.

    04 / KI-Architektur

    Was in einem produktiven KI-System wirklich steckt.

    Das Modell ist nur eine Schicht. Entscheidend ist, wie Inferenz, Wissen, Werkzeuge und Betrieb zusammenspielen.

    • 01Modell & Inferenz

      Modell zuverlässig bereitstellen

      Cloud-API oder Open-Weight — gewählt nach Qualität, Latenz und Hardware.

      vLLM · Ollama · OpenAI · Anthropic

    • 02Wissen & Retrieval

      Wissen auffindbar machen

      Kontext mit Quellen und Rechten, nicht nur eine Vektorsuche.

      Qdrant · pgvector · Embeddings · Reranking

    • 03Agenten & Werkzeuge

      Kontrollierte Aktionen

      Nur nötige Werkzeuge, mit Freigaben und nachvollziehbaren Logs.

      Tool Calling · n8n · LangChain · LlamaIndex

    • 04Evaluation & Betrieb

      Qualität bleibt sichtbar

      Evals, Traces und Fallbacks — über den Demo-Tag hinaus.

      Evals · Tracing · Grafana · Fallbacks

    05 / Projektablauf

    Drei Phasen mit einem prüfbaren Ergebnis.

    Jede Phase beantwortet eine andere Frage: Lohnt sich der Anwendungsfall, funktioniert er mit echten Daten und hält er dem Betrieb stand?

    1. 01

      Anwendungsfall & Baseline

      Wir erfassen den heutigen Ablauf, Datenquellen, Risiken und eine messbare Ausgangslage für Qualität, Zeit oder Kosten.

    2. 02

      Pilot mit echten Fällen

      Ein begrenzter End-to-End-Pilot läuft mit repräsentativen Daten, Testfragen und den wichtigsten Integrationen.

    3. 03

      Produktivsetzung & Betrieb

      Rechte, Monitoring, Fallbacks und Verantwortlichkeiten werden eingerichtet; danach folgt die dokumentierte Übergabe oder Betreuung.

    06 / Produktionsreife

    Wie KI verlässlich statt nur beeindruckend wird.

    Ein guter Prototyp zeigt eine Idee. Ein produktives System macht Qualität, Handlungsspielraum und Abhängigkeiten explizit.

    1. 01Evaluation

      Messbare Qualität

      Ein repräsentativer Evaluationssatz prüft Antwortqualität, Quellenbezug, Latenz und Kosten — nicht nur ausgewählte Demo-Prompts.

      • Qualität
      • Quellenbezug
      • Latenz
    2. 02Steuerung

      Kontrollierte Aktionen

      Agenten erhalten nur notwendige Werkzeuge und Rechte. Kritische Schritte brauchen Freigaben, Begrenzungen und nachvollziehbare Logs.

      • Werkzeuge
      • Freigabe
      • Logs
    3. 03Schnittstelle

      Austauschbare Architektur

      Modelle und Inferenz-Laufzeiten sitzen hinter klaren Schnittstellen. Prompts, Daten und Geschäftslogik bleiben trennbar, damit ein Modellwechsel möglich ist.

      • Modell
      • Prompts
      • Daten

    07 / Stack

    Konkrete Bausteine statt eines KI-Etiketts.

    Der Stack wird pro Lastprofil, Datenlage und Betriebsmodell gewählt. Diese Werkzeuge decken die typischen Schichten ab — nicht jedes Projekt braucht alle davon.

    1. 01

      Modelle & Inferenz

      Gehostete APIs oder Open-Weight-Modelle über eine kompatible Serving-Schicht.

      vLLM · Ollama · Open WebUI · OpenAI · Anthropic

    2. 02

      Retrieval & Daten

      Dokumentenpipeline, Vektorsuche und relationale Daten mit sauberem Rechtekontext.

      Qdrant · pgvector · Postgres · LlamaIndex

    3. 03

      Orchestrierung

      Workflows, Tool-Aufrufe und deterministische Geschäftslogik um das Modell herum.

      n8n · Make · LangChain · Python

    4. 04

      Betrieb

      Container, Metriken, Logs, Alerts und nachvollziehbare Infrastruktur.

      Docker · Hetzner · Grafana · Prometheus · Loki

    Welche Aufgabe kostet Ihr Team gerade die meiste Zeit?

    Beschreiben Sie die Aufgabe, die beteiligten Tools und das gewünschte Ergebnis. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung: Automatisierung, KI, eine einfachere Lösung — oder einen Grund, es so zu lassen.

    Beratung anfragen

    Unverbindlich — Antwort meist innerhalb eines Werktags

    Der einfachste Einstieg

    Prozessanalyse für Automatisierung

    Ein fokussierter Workshop findet die drei bis fünf zeitintensivsten manuellen Prozesse in Ihrem Betrieb — mit ehrlicher Einschätzung, was sich lohnt und was nicht.

    Die Workshop-Gebühr wird vollständig auf eine spätere Umsetzung angerechnet.

    Prozessanalyse ansehen