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Zusammenarbeitsmodell

Ein berechenbarer Weg zur Produktion.

Enterprise-KI erfordert Ingenieursdisziplin, nicht nur Wrapper-Skripte. Unsere 4-Phasen-Methodik stellt sicher, dass Ihr Deployment sicher, skalierbar ist und Ihr tatsächliches Geschäftsproblem löst.

01

Discovery & Audit

Wir analysieren Ihre aktuellen operativen Engpässe, mappen Ihre Datensilos und identifizieren lukrative KI-Automatisierungspotenziale.

Ergebnis: Technischer Audit-Bericht
02

Architektur-Design

Bevor wir Code schreiben, entwerfen wir einen Zero-Trust-Architektur-Blueprint und wählen den exakten Mix aus LLMs und Datenbanken.

Ergebnis: System-Blueprint
03

Dev & Red Teaming

Wir entwickeln Ihre Agenten und RAG-Pipelines in sicheren Umgebungen. Wir testen das System aktiv gegen Manipulation und Halluzinationen.

Ergebnis: Produktionsreifer Code
04

Deployment & Handoff

Wir deployen die Architektur auf Ihre Infrastruktur. Ihr Team erhält Dokumentation, Training und SLA-basierten Support.

Ergebnis: Live-System & SLAs

Unser Arsenal

Der moderne KI-Engineering-Stack.

Wir bleiben werkzeugagnostisch. Wir auditieren Ihre Infrastruktur und wählen die exakte Kombination aus Vektordatenbanken und LLMs für Ihre Anforderungen.

Orchestrierung & Logik

Wir nutzen visuelle und codebasierte Orchestrierung für zuverlässige Systemverbindungen.

n8n (Self-hosted)Make.comLangChainIndividuelle Python APIs

Intelligence Layer

Wir routen Prompts dynamisch zu den besten LLMs basierend auf der Aufgabe.

OpenAI (GPT-4o)Anthropic (Claude 3.5)Google GeminiLokale OSS Modelle

Gedächtnis & Retrieval

Hochleistungs-Vektordatenbanken für perfektes Agenten-Gedächtnis.

PineconeSupabase (pgvector)MilvusQdrant

Agentic Frameworks

Frameworks für kollaborative Multi-Agenten-Swarms.

CrewAIAutoGenLangGraphPhidata

Sicherheit & Guardrails

Enterprise-Grade Layer zur Vermeidung von Halluzinationen und Schutz von PII.

NeMo GuardrailsPresidio (PII)Lakera GuardSpezialisierte Firewalls

Deployment & Ops

Skalierbare Infrastruktur für 24/7 KI-Endpunkte.

DockerAWS / GCPVercelDatadog Logging

Methodik

So bauen wir Systeme, die wirklich live gehen.

1. Discovery & Audit

Wir analysieren bestehende Workflows, identifizieren Automatisierung mit hohem ROI und bewerten deine Datenbereitschaft.

2. Sicherheit & Architektur

Bevor wir Code schreiben, entwerfen wir eine Zero-Trust-Architektur mit RBAC- und PII-Redaktions-Guardrails.

3. Rapid Prototyping

Wir bauen in wenigen Wochen funktionierende GenAI-Prototypen, damit du Interaktionen auf deinen realen proprietären Daten testen kannst.

4. Deployment & Skalierung

Vom PoC zur Produktion. Wir deployen skalierbare Multi-Agent-Systeme, die direkt in deinen Stack integriert sind.

FAQ

Häufige Fragen.

Antworten auf die wichtigsten Sicherheits-, Timeline- und Deployment-Fragen rund um Enterprise-KI.

Ja. Wir setzen Enterprise Privacy Proxies und Zero-Retention API-Vereinbarungen ein. PII wird entfernt, bevor Daten ein Modell erreichen, und eine Nutzung zum Training öffentlicher Foundation-Modelle ist ausgeschlossen.

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