KI, die eine Aufgabe erledigt.
Modelle und intelligente Funktionen, ausgeliefert in echten Produkten, mit echter Evaluation.
Eine Demo ist kein Produkt. Bei der Evaluation beginnen, nicht beim Modell.
Das Problem
Alles wirkt beeindruckend bei fünf handverlesenen Eingaben. Die Frage ist, was bei der tausendsten passiert, ob man erkennt, wann es falsch liegt, und was es pro Anfrage kostet. Genau dort scheitern die meisten KI-Projekte.
Unser Ansatz
Wir definieren, wie eine richtige Antwort aussieht, bevor wir bauen, sodass Qualität gemessen statt diskutiert wird. Dann liefern wir die kleinste Version, die die Aufgabe erfüllt, und verbessern sie anhand dieser Messung.
- 01Ein Evaluationsset aus Ihren echten Eingaben, vor dem Build
- 02Retrieval- und Kontextdesign vor der Modellauswahl
- 03Kosten- und Latenzbudgets als Produktanforderungen behandelt
- 04Menschliche Review-Pfade für alles Folgenreiche
Was das beinhaltet
- Produktassistenten und Copiloten
- Retrieval-Augmented-Systeme über Ihre eigenen Inhalte
- Klassifikation, Extraktion und Dokumentenverarbeitung
- Workflow-Automatisierung mit menschlichem Review
- Evaluations-Harnesses und Regressionstests
- Modellauswahl, Prompting und Fine-Tuning
- Optimierung von Inferenzkosten und Latenz
- KI-Funktionen in bestehenden Produkten
So läuft das ab.
- 01
Denken
Die Entscheidung oder Aufgabe, die automatisiert wird, und wie Fehler erkannt werden.
- 02
Gestalten
Interaktion, Review-Pfade und was passiert, wenn das Modell unsicher ist.
- 03
Bauen
Pipeline, Retrieval, Evaluations-Harness und die Produktoberfläche.
- 04
Launchen
Gestufter Rollout mit Qualitäts- und Kostenüberwachung ab der ersten Anfrage.
- 05
Am Leben halten
Neubewertung, während sich Eingaben verschieben und Modelle ändern.