Wir konzipieren, entwickeln und validieren KI-Fähigkeiten für High-Tech- und Deep-Tech-Anwendungen. Wir bauen die technisch kritischen Teile anspruchsvoller KI-Produkte: die Komponenten, die darüber entscheiden, ob das System in seiner realen Einsatzumgebung funktioniert.
Anspruchsvolle KI-Produkte scheitern selten überall gleichzeitig. Sie scheitern an den ein oder zwei technisch schwierigen Komponenten, die das Risiko tragen.
Das Produkt hängt von ein oder zwei technisch anspruchsvollen KI-Fähigkeiten ab: Wahrnehmung, Vorhersage, Generierung oder Inferenz unter engen Vorgaben. Bleiben diese Komponenten hinter den Anforderungen zurück, gleicht das keine noch so gute Software drumherum aus.
Eine Methode funktioniert im Paper, im Labor oder im Forschungsprojekt. Der Transfer in eine sauber entwickelte, wartbare Fähigkeit mit definierter Leistung ist aber nie passiert, und niemand ist dafür verantwortlich.
Ein Prototyp zeigt die Idee, wurde aber nie dafür gebaut, echten Daten, echten Latenzbudgets und echten Betriebsbedingungen standzuhalten. Jetzt muss daraus eine Komponente werden, die Ihr Team integrieren kann und der es vertraut.
Wir wollen nicht jede Software-, Fach- oder Maschinenbaukompetenz ersetzen, die Ihr Unternehmen bereits hat. Wir konzentrieren uns auf die KI-, Daten-, Architektur- und Softwarekomponenten, die darüber entscheiden, ob das System in seiner realen Einsatzumgebung funktioniert.
Das heißt: Wir konzipieren, implementieren und benchmarken die Modelle, Pipelines und Schnittstellen im technischen Kern Ihres Produkts. Und wir übergeben sie in einer Form, auf der Ihre Teams aufbauen können.
Jedes Projekt ist auf ein konkretes technisches Ergebnis zugeschnitten, nicht auf offene Kapazität.
Machbarkeitsstudie mit Prototyp: klären, ob die Fähigkeit unter Ihren Rahmenbedingungen funktionieren kann
Technischer Demonstrator: die Fähigkeit für Kunden, Partner oder Investoren greifbar machen
Entwicklung von KI-Komponenten: eine produktionsreife Komponente für Ihr System bauen
Modell- und Pipeline-Entwicklung: Daten, Training, Evaluierung und Inferenz durchgängig
Verbesserung bestehender Lösungen: die Leistung eines bereits eingesetzten Systems steigern
Architekturvalidierung: den kritischen Pfad implementieren und so belegen, dass der Entwurf trägt
Systemintegration: KI-Komponenten mit Ihrem Produkt und Ihrer Infrastruktur verbinden
Engineering-Unterstützung für ein internes Produktteam: erfahrene Kapazität dort, wo sie über die Lieferung entscheidet
Ein lauffähiges technisches Artefakt, ob Prototyp, Demonstrator oder produktionsreife Komponente, validiert gegen Ihre Anforderungen.
Sauberer, dokumentierter Quellcode, geliefert in Ihre Repositories und in Ihrem Eigentum.
Trainierte Modelle mit Benchmark-Ergebnissen gegen definierte Metriken und auf realistischen Testdaten statt unter Demo-Bedingungen.
Reproduzierbare Pipelines für Datenaufbereitung, Training und Evaluierung, damit sich Ergebnisse erneut ausführen und erweitern lassen.
Definierte APIs und Schnittstellen, die die Komponente mit Ihrem Produkt und den umgebenden Systemen verbinden.
Die Komponente, paketiert für ihre Zielumgebung: Edge, On-Premise, hybrid oder Cloud.
Architektur, Entscheidungen und Betriebshinweise, dokumentiert für die Ingenieure, die die Arbeit weiterführen.
Eine strukturierte Übergabe mit konkreten Empfehlungen für Härtung, Skalierung und Weiterentwicklung.
So läuft die Zusammenarbeit
Vier Phasen, jede endet mit einer Entscheidung oder einem funktionierenden Ergebnis. So können Sie an jedem Entscheidungspunkt stoppen, umsteuern oder skalieren.
Wir definieren die Zielfähigkeit, Erfolgsmetriken und Betriebsbedingungen und prüfen die technische Machbarkeit, bevor nennenswertes Budget gebunden wird.
Komponentenarchitektur, Datenstrategie und Evaluierungsdesign. Wir legen fest, was die Komponente beweisen muss und an welchen Daten sie gemessen wird.
Iterative Implementierung von Modellen, Pipelines und Schnittstellen, gemessen an den vereinbarten Metriken unter realistischen Bedingungen.
Integration in Ihr System, Deployment-Paketierung, Dokumentation und eine Übergabe, nach der Ihr Team das Ergebnis selbst in der Hand hat.
Nein. Wir übernehmen nicht Ihre gesamte Software-, Fach- oder Maschinenbauentwicklung. Wir bauen die KI-, Daten-, Architektur- und Softwarekomponenten, die darüber entscheiden, ob das System in seiner realen Einsatzumgebung funktioniert. Für alles andere arbeiten wir reibungslos mit Ihren Teams und Dienstleistern zusammen.
Der Transfer von der Forschung ins Produkt ist eine zentrale Form unserer Zusammenarbeit. Wir nehmen eine Methode, die im Paper oder im Labor funktioniert, und entwickeln daraus eine gebenchmarkte, wartbare Komponente. Dazu gehören die Daten-Pipeline, die Evaluierung und die Schnittstellen, die in der Forschungsphase nie nötig waren.
Ja. Engineering-Unterstützung für ein internes Produktteam ist eine definierte Form der Zusammenarbeit: erfahrene KI-Engineering-Kapazität für die Komponenten, die über die Lieferung entscheiden. Wir arbeiten in Ihren Repositories, mit Ihrer Toolchain und in Ihrem Review-Prozess.
Die Leistung wird definiert, bevor wir bauen. Jedes Projekt wird gegen explizite Metriken aufgesetzt und auf realistischen Testdaten evaluiert. Sie erhalten die Benchmark-Ergebnisse und die Evaluierungs-Pipeline, damit die Nachweise auch nach Projektende reproduzierbar bleiben.
Strategische Ziele in Anforderungen, Systemgrenzen und technische Entscheidungen übersetzen.
Die passende Kombination aus Edge-, On-Premise-, Hybrid- und Cloud-Infrastruktur bestimmen.
KI-Vorhaben von der freigegebenen Entscheidung in den verlässlichen Betrieb führen.
Wir sagen Ihnen, was nötig ist, damit sie die geforderte Leistung bringt. Und dann bauen wir sie.
Engineering-Herausforderung besprechen
