Multilinguale KI-Beratung

Wir entwickeln intelligente KI-Lösungen für moderne Unternehmen

Von Chatbots bis Agentensysteme: Wir liefern robuste, produktionsreife Lösungen mit klarer Architektur.

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GPC Neural Engine v3.2 Live

$ Initialisiere KI-Pipeline ...

→ LLM geladen: GPT-5 + RAG-Engine

→ Vektordatenbank verbunden (1.2M Docs)

→ Agenten-Orchestrierung bereit

✓ System bereit · Latenz: 42ms

Technologie-Stack

🧠 GPT-5 🔗 LangChain 📚 RAG 📐 Vector DB 🐍 Python ⚡ FastAPI 🔥 PyTorch 🤗 Hugging Face ✨ Claude Opus 🐳 Docker ☸️ Kubernetes ☁️ Azure AI 🦙 LlamaIndex 🌲 Pinecone 🤖 Agents 🎤 Whisper 🧠 GPT-5 🔗 LangChain 📚 RAG 📐 Vector DB 🐍 Python ⚡ FastAPI 🔥 PyTorch 🤗 Hugging Face ✨ Claude Opus 🐳 Docker ☸️ Kubernetes ☁️ Azure AI 🦙 LlamaIndex 🌲 Pinecone 🤖 Agents 🎤 Whisper

Unsere Kernleistungen

Praxisnahe KI-Services von Strategie bis Umsetzung – und vieles mehr.

Medizinische KI-Projekte

Spezialisierte KI-Lösungen für klinische Triage, Befundanalyse und medizinische Entscheidungsunterstützung.

Rettungsdienst-Projekte

KI- und Plattformlösungen für Leitstellen, Einsatzkoordination, Priorisierung und Dokumentation im Rettungsdienst.

AI Chatbots

Intelligente Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung für Kundenservice, interne Prozesse und personalisierte Interaktionen.

Workflow Automatisierung

Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse mit KI-gestützten Pipelines und intelligenter Entscheidungslogik.

AI Agents

Autonome KI-Agenten, die komplexe Aufgaben eigenständig planen, ausführen und optimieren.

RAG Systeme

Retrieval-Augmented Generation für präzise, kontextbasierte Antworten aus Ihren Unternehmensdaten.

LLM Training

Fine-Tuning und Training großer Sprachmodelle für Ihre spezifischen Anwendungsfälle und Domänen.

Web-Plattformen

Individuelle Web-Plattformen für Branchen wie Medizin, Pflege, Security und mehr – skalierbar, sicher und nutzerzentriert.

Für Studierende & Startups

Workshops für Studierende & Startups

Von KI-Grundlagen bis zum eigenen Prototyp – wir begleiten Euch auf dem Weg von der Idee zum Produkt.

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AI Engineering

Unsere KI-Pipeline

Von der Idee zur produktionsreifen KI in wenigen Wochen

Von der Idee zum Produkt – in Minuten

Geben Sie einen Prompt ein – unsere KI generiert vollständigen, deploymentreifen Code. Vom Konzept zum laufenden Produkt in einer einzigen Session.

Step 01

Prompt eingeben

Beschreiben Sie Ihre Idee in natürlicher Sprache – kein technisches Vorwissen erforderlich.

Step 02

KI generiert Code

Claude Opus analysiert, plant und schreibt vollständigen, getesteten Produktionscode in Sekunden.

Step 03

Automatisches Deployment

CI/CD-Pipeline deployed den Code containerisiert in die Cloud – skalierbar und ausfallsicher.

Step 04

Produkt ist live

Monitoring, Logging und Auto-Scaling sind von Anfang an integriert und aktiv.

prompt_to_product.py

# Ihr Prompt im Eingabefeld:

"Baue eine REST API für Kundendaten mit Auth"

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

response = client.messages.create(

model="claude-opus-4-7",

messages=[{

"role": "user",

"content": user_prompt

}]

)

# → Code generiert, getestet, deployed

✓ API live in 4 Minuten

KI-Betrugserkennung für Versicherungsschäden

Eingehende Schadensanträge und E-Mails werden automatisch auf Betrugsmerkmale analysiert. Verdächtige Fälle werden in Echtzeit eskaliert – bevor ein Schaden ausgezahlt wird.

Step 01

E-Mails & Anträge erfassen

Automatisches Einlesen aller eingehenden Schadensanträge aus E-Mail, Portal und Formularen.

Step 02

NLP-Analyse & Embedding

Texte werden semantisch eingebettet und auf sprachliche Betrugsmuster analysiert.

Step 03

Fraud-Klassifikation

Fine-getuntes BERT-Modell bewertet den Risiko-Score: legitim, verdächtig oder Betrug.

Step 04

Automatische Eskalation

Verdächtige Fälle werden sofort an Sachbearbeiter eskaliert. Ergebnis: Schadensquote –34 % in 3 Monaten.

fraud_detector.py

from transformers import pipeline

from claims import load_claims, flag_case

# Fine-getuntes BERT-Fraud-Modell

classifier = pipeline(

"text-classification",

model="ankaa/fraud-bert-v2"

)

claims = load_claims("inbox")

for claim in claims:

result = classifier(claim.text)

if result[0]["label"] == "FRAUD":

flag_case(claim, result[0]["score"])

✓ Schadensquote –34 % in 3 Monaten

Intelligente Vertragsanalyse & Risikoerkennung

Rechtsdokumente werden automatisch auf Risikoparagraphen, Haftungsklauseln und kritische Fristen analysiert. Anwälte sparen bis zu 80 % Lesezeit.

Step 01

Dokument hochladen

PDF, DOCX oder Scan – der Parser extrahiert strukturierten Text aus beliebigen Formaten.

Step 02

RAG-gestützte Extraktion

Paragraphen werden eingebettet und mit einer Wissensbasis aus Rechtsprechung verglichen.

Step 03

Risikoklauseln markieren

Das Modell klassifiziert Klauseln nach Risiko (hoch / mittel / niedrig) mit Begründung.

Step 04

Report & Handlungsempfehlung

Strukturierter PDF-Report mit konkreten Verhandlungsempfehlungen – in unter 2 Minuten.

contract_analyzer.py

from langchain import LLMChain

from vectordb import PineconeStore

# RAG-Pipeline für Vertragsanalyse

chain = LLMChain(

model="gpt-5",

retriever=PineconeStore("legal-kb")

)

doc = parse_pdf("vertrag_2025.pdf")

risks = chain.invoke({

"task": "Finde Risikoparagraphen",

"doc": doc

})

✓ 3 kritische Klauseln · Report in 90s

Vorausschauende Wartung mit KI & IoT

Echtzeit-Sensordaten von Maschinen werden kontinuierlich analysiert. Das KI-Modell erkennt Anomalien und prognostiziert Ausfälle – bevor sie passieren.

Step 01

Sensordaten streamen

IoT-Sensoren übertragen Vibration, Temperatur, Druck und Drehzahl in Echtzeit an die KI-Pipeline.

Step 02

Anomalie-Erkennung

Ein LSTM-Netzwerk erkennt Abweichungen vom Normalbetrieb und schlägt Alarm bei kritischen Mustern.

Step 03

Risikoprognose

Das Modell berechnet die Ausfallwahrscheinlichkeit für die nächsten 48 h und bewertet die Dringlichkeit.

Step 04

Wartung automatisch planen

Wartungsauftrag wird direkt im ERP angelegt. Ergebnis: Ausfallrate –67 %, Wartungskosten –41 %.

maintenance_ai.py

import torch

from sensors import stream_iot, schedule_repair

# LSTM-Modell für Anomalie-Erkennung

model = torch.load("lstm-v3.pt")

stream = stream_iot(machine_id="M-447")

for reading in stream:

risk = model.predict(reading)

if risk > 0.85:

schedule_repair("M-447", risk)

✓ Ausfallrate –67 % · Kosten –41 %

Medizinische KI

KI-Lösungen für das Gesundheitswesen

Wir entwickeln KI-Systeme, die Ärzten bei der Diagnose, Triage und Entscheidungsfindung helfen – datenschutzkonform und klinisch validiert.

KI-gestützte Triage und Priorisierung klinischer Fälle
Intelligente Dokumentenanalyse für medizinische Berichte
DSGVO-konforme Datenverarbeitung und Modell-Hosting

Mehr erfahren

Enterprise Ready

Wir kombinieren KI-Strategie, Engineering und Betrieb für nachhaltige Produktivität.

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★ Kundenstimmen

Was sagen unsere Teilnehmer

Echtes Feedback von Workshop-Teilnehmern und Kunden.

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Ich konnte direkt praktische Kenntnisse anwenden.

Fatima Ibrahim

NLP Workshop