Über uns
Angewandte KI, die in echte Systeme deployt.
G|AI Works ist ein inhabergeführtes Applied-AI-Studio. Wir entwerfen, bauen und deployen KI-Systeme für Finance-, Marketing- und Engineering-Teams — produktionsreif ab dem ersten Sprint, mit Audit-Trails, messbaren Ergebnissen und ohne Vendor-Lock-in.
- ✓ Produktionsreif ab dem ersten Sprint — versionierte Prompts, validierte Outputs, Rollback-Pfade.
- ✓ Security-first — kein Drittanbieter-Tracking standardmäßig, revisionsfähige Outputs, sichere Standardeinstellungen.
- ✓ Messbare Ergebnisse — jedes Engagement definiert eine Erfolgskennzahl vor Beginn der Arbeit.
Gründer
Oliver Gruenig
Applied AI Studio — production-first, security-first, messbare Ergebnisse.
Projekt startenWarum G|AI Works existiert
Das Studio existiert, weil Enterprise-KI-Projekte immer wieder am selben Punkt scheitern: beeindruckende Demos, die die Messlatte für den Produktionsbetrieb nicht überwinden. Die Lücke ist selten das Modell — sie liegt in fehlender Evaluierungsstrenge, Integrationskomplexität und mangelnder operativer Disziplin rund um Prompts, Outputs und Fehlerszenarien.
G|AI Works schließt diese Lücke. Kleines Team, klarer Scope, Produktionsstandards von Tag eins.
Grundsätze
So arbeiten wir
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Security-first
Kein Drittanbieter-Tracking standardmäßig. Revisionsfähige Outputs als Standard. Credentials werden als erstklassige Anforderung behandelt, nicht als Nachgedanke.
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Messbare Ergebnisse
Jedes Engagement definiert eine Erfolgskennzahl vor Beginn der Arbeit. Wir liefern diese Zahl — kein Scope-Creep, kein offenes Retainer-Modell.
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Integrations-Realität
KI-Systeme leben in bestehenden Stacks — ERP-Konnektoren, interne APIs, Legacy-Datenquellen. Wir entwerfen für diese Realität, nicht für die Reinraum-Demo.
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Wartbarkeit
Runbooks, Prompt-Registries, versionierte Schnittstellen und Evaluierungs-Suites sind Teil des Deliverables. Der nächste Entwickler soll das System ohne uns betreiben können.
Kompetenzen
Was wir bauen
- — LLM-Pipeline-Design und Evaluation
- — Maßgeschneiderte KI-Anwendungen — Web, internes Tooling, CLI
- — Orchestrierungs-APIs mit strukturiertem Fehlerhandling
- — Human-in-the-Loop-Review-Interfaces
- — Workflow-Automatisierung mit explizitem State-Management
- — Finanzberichterstattung und Zahlen-Validierungssysteme
- — Marketing-Intelligence- und Segmentierungs-Pipelines
Vorgehen
Fester Scope. Definierte Ergebnisse.
Jedes Engagement beginnt mit einem Daten-Audit und endet mit einem Übergabe-Paket: Runbook, Prompt-Registry, Evaluierungs-Suite und vollständiger Dokumentation. Deliverables, Timeline und Erfolgskennzahl werden schriftlich vereinbart, bevor Code geschrieben wird. Kein offenes Retainer-Modell. Kein Scope-Creep. Du besitzt das System vollständig, wenn wir fertig sind.
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