Angewandte KI · Inhabergeführt
KI, eingebaut in eure bestehenden Systeme.
G|AI Works integriert KI in die Systeme, mit denen ihr bereits arbeitet — ERP, Data Warehouse, Content-Stack, interne Tools. Strategie, Engineering, Integration und Betrieb aus einem inhabergeführten Studio.
- ✓ Integriert sich in euren Stack — ERP, Data Warehouse, CMS, interne APIs, vorhandene Datenquellen.
- ✓ Produktionsreif ab Sprint eins — versionierte Prompts, validierte Outputs, dokumentierte Rollback-Pfade.
- ✓ Messbare Ergebnisse — jedes Engagement definiert eine Erfolgskennzahl, bevor gearbeitet wird.
Ansatz
Vom Raten zur geregelten Ausführung.
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht am Modell — sondern daran, dass niemand vor dem Bauen geprüft hat, was im vorhandenen Stack tatsächlich realisierbar ist.
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Erst prüfen, dann bauen
Datenqualität, Systemgrenzen und Governance-Anforderungen werden kartiert, bevor Architekturentscheidungen getroffen werden.
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Governance by Design
Controls, Audit-Trails, Eval-Gates und Kostenregeln werden ab Sprint eins eingebaut — keine Nachrüstung kurz vor Go-live.
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Vollständige Eigenverantwortung übergeben
Jedes Engagement endet mit einem System, das euer Team eigenständig betreiben, prüfen und erweitern kann.
Integrationsfokus
Wo KI tatsächlich ankommt
KI direkt in die Systeme, Workflows und Wissensbestände eingebaut — in die, mit denen eure Teams ohnehin arbeiten.
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System-Integration
KI eingebaut in ERP, CRM, Data Warehouse und interne APIs. Saubere Verträge, keine brüchige Verdrahtung.
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Wissenssysteme
Company Memory, Retrieval auf eigenen Daten, versionierte Wissensbasen — Antworten mit Quellen, keine Vermutungen.
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Agenten & interne Tools
Multi-Agent-Workflows und interne Copiloten, die konkrete Aufgaben in echten Prozessen erledigen — keine Chat-Demos.
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Content- & Redaktions-Pipelines
KI-gestützte Recherche, Texterstellung und Review mit klaren Gates, mehrsprachigem Output und Human-in-the-loop.
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Workflow-Automatisierung
End-to-end-Automatisierung mit explizitem State, strukturierten Outputs, Audit-Trails und sicheren Fehlermodi.
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LLMOps & Observability
Eval-Harness, Kosten-Instrumentierung, Prompt-Registry — damit Systeme auch nach Go-live stabil und in eurer Hand bleiben.
Leistungen
Sechs Delivery-Tracks
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Engineering
→Vom Prototyp zur Produktionspipeline
Produktionsreife KI-Systeme – ausgelegt auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und langfristige Wartbarkeit.
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Marketing
→Intelligente Systeme für Pipeline und Content
KI-gestützte Marketing-Systeme, die Pipeline-Qualität erhöhen und manuelle Arbeit reduzieren – mit messbaren Ergebnissen in jeder Phase.
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Finance
→Revisionsfähige KI für den Finanzbereich
LLM-Pipelines für Finanzberichte, Abweichungsanalysen und revisionsfähige Narrative — mit Zahlen-Validierung und regulatorischen Leitplanken.
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Programming
→Individuelle Software rund um deine KI-Systeme
Maßgeschneiderte KI-Anwendungen, internes Tooling und APIs — nach Produktionsstandards, mit dokumentierten Schnittstellen, Testabdeckung und ohne Vendor-Lock-in.
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Security
→Security-first AI-Systeme: Threat Modeling, Guardrails und Hardening für reale Inputs.
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LLMOps & Observability
→Von Metriken zur Wartbarkeit
Monitoring, Evals, Kostenkontrolle und Reliability-Tooling für KI-Systeme in Produktion.
Referenz-Engagements
Was diese Engagements geliefert haben
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Cross-industry
AI Attack Surface & Threat Modeling
- — Angriffsfläche kartiert mit priorisierten Controls — auf schnelle Behebung ausgelegt
- — Audit-taugliche Threat-Model-Dokumentation bei Engagement-Abschluss übergeben
- — Typischerweise Freigabe in einem Security-Review-Durchgang
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Cross-industry
Evaluation Harness & Regression Gates
- — Keine Regressionen in Produktion seit Einführung der Eval-Gates
- — Golden-Test-Suite deckt alle kritischen Workflows mit automatischem Scoring ab
- — Prompt- und Modell-Änderungen typischerweise in unter 30 Minuten sicher deploybar
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Cross-industry
LLM Cost Tracking & Budget Policies
- — Volle per-Request Kostentransparenz ab dem ersten Tag in operativen Dashboards
- — Budget-Gates und Routing-Regeln auf Eliminierung ungeplanter Kosten-Spikes ausgelegt
- — Planbare Quality-Cost-Tradeoffs mit dokumentiertem Fallback-Verhalten
Ausgewählte Arbeit
Zwei reale Fälle, zwei Offenlegungsstufen
Die Referenz-Engagements oben beschreiben repräsentative Muster. Die beiden Fälle unten sind anders: konkrete Engagements, offengelegt auf der Stufe, die der Kontext erlaubt — ein interner Case mit offengelegter Architektur, ein Kunden-Case mit redigierten Namen.
// Intern · offen dokumentiert
Ein eigenes Wiki für produktive KI-Systeme
Ein menschlich geführtes Wissenssystem auf Basis von Claude Code. Entscheidungen, Patterns und Arbeitswissen werden dokumentiert, geprüft und so aufbereitet, dass die KI-Systeme im Produktiveinsatz zuverlässig darauf aufbauen können.
// Kunde · redigiert
Vertikales B2B-Vergleichsportal
Ein reales Kunden-Engagement, bei dem der Betreiber eines Vergleichsportals zugleich einer der gelisteten Anbieter ist. Scoring-Architektur, Konfidenz-Taxonomie und Validierungs-Suite offengelegt — Namen und Zahlen redigiert.
Engagement-Formate
Klare Einstiegspunkte
Fester Scope, feste Laufzeit, eine schriftlich vereinbarte Erfolgskennzahl. Wählt das Format, das zum Moment passt.
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Readiness Audit
2–10 TageStrukturierte Analyse eurer KI-Systeme, Datengrenzen und Kontrollen — mit priorisiertem Aktionsplan.
Format scopen → -
Prototype Sprint
2–4 WochenVon der Idee zum funktionierenden Prototyp mit Eval-Harness und Nachweis, dass er eine definierte Baseline schlägt.
Format scopen → -
Production Hardening
2–6 WochenObservability, Security-Controls, Eval-Gates und Kosten-Instrumentierung für ein bestehendes KI-System nachrüsten.
Format scopen → -
Enablement & Ops
LaufendQualitätsreviews, Monitoring und operative Kontinuität für Teams, die KI produktiv betreiben.
Format scopen →
Signatur-Deliverables
Was bei jedem Engagement mitgeliefert wird
Sechs konkrete Artefakte landen bis zum Go-live in eurem Repo — funktionierende Infrastruktur, die euch gehört und die ihr eigenständig betreibt und erweitert.
// Übergabepaket
- 01
Prompt-Registry
versioniert · diffbar · auditierbar
Jeder Prompt eingecheckt, diffbar, rollback-fähig. Keine stillen Änderungen in einer Konsole.
- 02
Eval-Suite
Golden Set · CI-Gates · Regressionen abgefangen
Ein Golden Test Set gated jede Prompt- und Modell-Änderung, bevor sie Produktion erreicht.
- 03
Runbook
Incident · Rollback · On-Call
Operative Dokumentation, damit der nächste Entwickler das System ohne mich im Raum betreiben kann.
- 04
Audit-Log
Input-Hash · Prompt-Version · Modell-Version
Jeder Output aus Logs rekonstruierbar — compliance-fähig, prüferfähig.
- 05
Observability-Dashboard
Latenz · Fehler · Kosten pro Request
Live-Dashboards für Latenzverteilungen, Schema-Pass-Raten und Kostenkurven.
- 06
Security-Baseline
Least Privilege · gepinnte Versionen · kein Default-Tracking
Credentials, Tool-Zugriffe und Drittanbieter-Egress vom ersten Commit an eingegrenzt.
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