KI-Softwareentwicklung: Anwendungen, die in Produktion gehen
Wir entwickeln KI-Software, die Ihre Daten respektiert, Ihre Prozesse versteht und Ihre Nutzer wirklich entlastet – aus dem Rheingau für den deutschsprachigen Mittelstand.
Von RAG-Systemen über LLM-Integrationen bis zu kompletten KI-Anwendungen: produktionsreif, DSGVO-konform und mit transparenten Modellkosten.
Unser Technologie-Stack
- React & Next.js: Frontend-Grundlage
- TypeScript: Typsicherheit über den gesamten Stack
- Node.js / Deno: Backend & Edge Functions
- OpenAI, Gemini, Anthropic: LLM-Provider mit Fallback-Routing
- Vector DBs (pgvector, Pinecone): Retrieval-Augmented Generation
- Supabase / Postgres: DSGVO-konforme Datenhaltung in der EU
So läuft ein KI-Entwicklungsprojekt ab
- Discovery & Use-Case-Mapping: Wir analysieren bestehende Prozesse, identifizieren KI-Hebel und priorisieren nach ROI – nicht nach Buzzword-Dichte.
- Prototyp in 2 Wochen: Innerhalb von 14 Tagen liefern wir einen funktionierenden Prototyp, an dem Sie KI-Output real testen, statt nur Slides anzuschauen.
- Produktive Integration: Anbindung an Ihre Systeme, Aufbau von Auth, Logging, Cost-Caps und Monitoring – Produktionsreife statt Demo-Code.
- Betrieb & Weiterentwicklung: Modell-Updates, Prompt-Refinement und Skalierung. Sie behalten Daten und Code in Ihrer Infrastruktur.
Häufige Fragen zur KI-Softwareentwicklung
- Was unterscheidet KI-Softwareentwicklung von klassischer Softwareentwicklung?
- Klassische Software folgt determinierter Logik. KI-Software arbeitet mit probabilistischen Modellen und braucht zusätzliche Disziplinen: Prompt-Engineering, Evaluierung von Modell-Output, Vector-Indizes für eigene Daten, Kostenkontrolle pro Request und Schutzmechanismen gegen Halluzinationen. Wir behandeln diese Punkte in jedem Projekt als feste Bausteine.
- Brauchen wir eigene Trainingsdaten für eine KI-Anwendung?
- In den meisten Fällen nein. Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen wir Ihre bestehenden Dokumente, Wissensdatenbanken oder Datenbankinhalte als Wissensquelle, ohne ein eigenes Modell trainieren zu müssen. Das ist günstiger, schneller produktiv und bleibt unter Ihrer Datenhoheit.
- Wie stellen Sie DSGVO-Konformität sicher?
- Wir nutzen primär EU-gehostete Infrastruktur, anonymisieren personenbezogene Daten vor dem LLM-Call und dokumentieren jeden Verarbeitungsschritt. Bei sensiblen Daten setzen wir auf europäische Modelle (Mistral, Aleph Alpha) oder On-Premise-Deployment.
- Was kostet die Entwicklung einer eigenen KI-Anwendung?
- Ein produktionsreifer Prototyp startet meist im niedrigen fünfstelligen Bereich. Wir geben nach dem Discovery-Workshop eine verbindliche Spanne, gestaffelt nach Funktionsumfang und Integrationstiefe. Laufende Modellkosten zeigen wir transparent pro Use-Case auf.
- Können Sie auch bestehende Software um KI ergänzen?
- Ja, das ist häufig der schnellste Weg. Wir analysieren Ihre bestehende Anwendung, identifizieren KI-fähige Bausteine (Suche, Zusammenfassungen, Klassifikation, Assistenten) und integrieren diese ohne Rewrite. So entsteht messbarer Mehrwert in Wochen, nicht Monaten.