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Lass uns dein KI-System in Produktion bringen.

Sag uns, was du baust. Wir antworten mit einem klaren nächsten Schritt: Audit, Prototyp-Plan oder Delivery-Vorschlag.

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Antwortzeit

In der Regel innerhalb von 24–48 Stunden.

Schwerpunkte

Engineering · Marketing · Finance · Programming · Security · LLMOps

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Was du einschicken solltest

  • Ziele & Erfolgskennzahlen
  • Bestehende Systeme (Daten, APIs, Stack)
  • Rahmenbedingungen (Security, Compliance, Latenz, Budget)
  • Zeitplan & Stakeholder

Noch nicht alles parat? Schick, was du hast — wir stellen die richtigen Fragen.

Typischer erster Schritt

AI Readiness & Architektur-Audit

Wir mappen Systeme, Datengrenzen, Risiken und messbare Outcomes — und definieren den schnellsten Weg in Produktion.

Engagement-Optionen

Wähle deinen Einstieg

AI & Security Readiness Audit

2–10 Tage

Eine strukturierte Analyse deiner KI-Systeme, Datengrenzen und operativen Kontrollen — mit einem priorisierten Aktionsplan.

  • System- und Trust-Boundary-Map
  • Bedrohungsmodell für kritische Flows
  • Audit-Bericht mit priorisierten Empfehlungen

Prototype Sprint

2–4 Wochen

Scope und Validierung eines einzelnen hochwertigen KI-Workflows — von der Idee zum funktionierenden Prototyp mit Eval-Harness.

  • Funktionsfähiger Prototyp mit Eval-Harness
  • Nachweis der Überlegenheit gegenüber definierter Baseline
  • Integrationsplan für die Produktionsübergabe

Production Hardening

2–6 Wochen

Ein bestehendes KI-System für den Produktionsbetrieb absichern: Observability, Security-Controls, Eval-Gates und Kosteninstrumentierung.

  • Observability- und Kosten-Dashboards
  • Security-Controls, Guardrails und Eval-Gates
  • Runbook, Eval-Suite und Rollback-Plan

Enablement & Ops

Laufend

Strukturierte Unterstützung für Teams, die KI in Produktion betreiben: Qualitätsreviews, Monitoring und operative Kontinuität.

  • Monatliches Eval-Review und Qualitätssicherung
  • Kosten- und Zuverlässigkeitsmonitoring
  • Operative Dashboards und Incident-Playbooks

Vorgehen

So arbeiten wir

  1. 01

    Daten-Audit

    Wir mappen deine verfügbaren Signale, validieren die Datenqualität und etablieren eine messbare Baseline — bevor jegliche Modellarbeit beginnt.

  2. 02

    Scope & Vertrag

    Feste Deliverables, Timeline und Erfolgskennzahl werden schriftlich vereinbart, bevor wir starten. Kein Scope-Creep, kein offenes Retainer-Modell.

  3. 03

    Bauen & Validieren

    Iterative Implementierung mit einem Eval-Harness ab Sprint eins. Jede Prompt- oder Modelländerung wird gegen die Baseline gemessen.

  4. 04

    Deployen & Instrumentieren

    Produktions-Deployment mit Observability, Alerting, Output-Schema-Validierung und dokumentiertem Rollback-Pfad — operativ von Tag eins.

  5. 05

    Übergabe

    Vollständige Dokumentation, Prompt-Registry, Runbook und Eval-Suite werden übergeben. Das System gehört dir vollständig. Kein Lock-in.