Erfahrene Fachleute. Ihre Daten. Funktionierender Code statt Folien.
Wir entwickeln kognitive Automatisierung auf Ihrer Infrastruktur, gemeinsam mit Ihrem Team. Erste Ergebnisse in wenigen Wochen.
Wie wir arbeiten
Unsere Fachleute beginnen früh mit funktionierendem Code. Keine Analysephasen, die in einer Präsentation enden. Wir arbeiten nach branchenüblichen Standards, die durch IEEE-Forschung zur KI-Einführung in Unternehmen fundiert sind.
Bewerten
Wir analysieren die Entscheidungsqualität in Ihren Abläufen und ermitteln, welche Prozesse von kognitiver Automatisierung profitieren. Jedes Projekt beginnt mit Belegen, nicht mit Annahmen.
Entwickeln
Erfahrene Fachleute entwickeln KI-Systeme, Verarbeitungsketten und passgenaue Integrationen, trainiert auf Ihren Daten, eingebettet in Ihre Infrastruktur. Unser Vorgehen orientiert sich an Anthropics Grundsätzen für verantwortungsvolle KI.
In Betrieb nehmen
Die Übergabe umfasst ein laufendes System mit Überwachung, Tests und Dokumentation. Ihr Team besitzt die Infrastruktur. Wir bleiben für die Weiterentwicklung, nicht für die Abhängigkeit.
Wo wir heute KI-Agenten einsetzen
Das Muster ist branchenübergreifend gleich: Mehrschrittige Abläufe, bei denen ein erfahrener Fachmann liest, entscheidet und weiterleitet. Wir ersetzen das Lesen und Weiterleiten durch Agenten. Der Fachmann konzentriert sich auf die Ausnahmen. Branchenspezifische Prüfrahmen leiten jeden Einsatzbereich.
Seefahrt und Ingenieurwesen
Schiffsdokumentation, Prüfungen und ingenieurtechnische Abläufe für internationale Flotten. Anforderungen der International Maritime Organization steuern unsere Prüflogik.
Marine-Gas-Engineering →
Industrielle Betriebe
Wo KI-Agenten im Maschinenbetrieb echten Nutzen bringen und wo sie noch an Grenzen stoßen. Eine sachliche Einschätzung.
Maschinenbetrieb →
Regulierte Kommunikation
Personalisierte, regelkonforme E-Mails in Finanz-, Versicherungs- und öffentlichen Bereichen. Jede Nachricht nachvollziehbar. Vorgaben der SEC und FCA leiten unsere Architektur.
Strategische E-Mails →
Helm & NagelNicht nur erfassen, sondern verstehen
- KI-Agenten, die den fachlichen Zusammenhang erkennen
- Systeme, die Abweichungen finden, nicht nur Felder auslesen
- Prüfung anhand branchenspezifischer Regeln
Intelligente Dokumentenverarbeitung
Ein Baustein unserer kognitiven Automatisierung. Unsere Dokumentensysteme gehen über das reine Erfassen hinaus. Sie erkennen den fachlichen Zusammenhang, finden Abweichungen und prüfen Daten anhand branchenspezifischer Regeln. Untersuchungen von Gartner belegen den wirtschaftlichen Nutzen intelligenter Dokumentenverarbeitung.
Die Realitätsschicht
Warum Prüfung wichtiger ist als Erfassung. Der Unterschied zwischen Daten erheben und Daten vertrauen.
Die Realitätsschicht →
Das fließende Dokument
Wie sich Dokumente von statischen Dateien zu strukturierten, abfragbaren Daten entwickeln, mit denen Systeme arbeiten können.
Das fließende Dokument →
E-Rechnungs-Pflichten
Wie die elektronische Rechnungsstellung Geschäftsprozesse vereinfacht und EU-Vorgaben erfüllt.
E-Invoicing →
Automatisches Regex aus Beispielen
Regex-Muster aus Beispieldaten ableiten. Ersetzt manuelles Regelschreiben bei der Textextraktion. Fachlich fundiert durch die Automatentheorie regulärer Sprachen.
Automatisches Regex →
Vertragsautomatisierung
Vertragsprozesse von der Erstellung bis zur Archivierung durch kognitive Automatisierung vereinfachen.
Vertragsautomatisierung →
Technisches Fachwissen
Forschungsgrundlagen und Kriterien für die Modellauswahl, die gutes KI-Systemdesign ausmachen. Einrichtungen wie OpenAI und DeepMind veröffentlichen Vergleichswerte, die wir für Architekturentscheidungen heranziehen.
Sprachmodelle
Wir wählen das passende Modell für Ihren Anwendungsfall, nicht das teuerste. Quelloffen, wenn es passt. Kommerziell, wenn es darauf ankommt. Die heutigen Möglichkeiten reichen von quelloffenen Modellen auf Hugging Face bis zu kommerziellen Schnittstellen von OpenAI und Anthropic.
BERT vs. GPT
Wann Encoder-Modelle zur Klassifikation und wann Decoder-Modelle zur Texterzeugung sinnvoll sind. Ein fundierter Vergleich auf Grundlage der Transformer-Forschung.
BERT vs. GPT Analyse →
GPT-Modellvergleich
GPT-Neo, GPT-3, GPT-4: Fähigkeiten, Kosten und wann quelloffene Modelle kommerzielle Schnittstellen übertreffen.
GPT-Neo vs. GPT-3 vs. GPT-4 →
Prompt-Gestaltung
Kostenloses Werkzeug zum Erstellen strukturierter, präziser Prompts für Ihren Anwendungsfall. Methoden aus dem Prompt-Engineering-Leitfaden von OpenAI.
Prompt-Optimierer →
GPT4All Tutorial
Sprachmodelle lokal auf Ihrer eigenen Infrastruktur betreiben. Eine technische Anleitung für den Unternehmenseinsatz mit llama.cpp und vergleichbaren Frameworks.
Einstieg mit GPT4All →
Generative KI vs. traditionelle KI
Zentrale Unterschiede zwischen generativer KI und herkömmlichen KI-Ansätzen. Wann welcher Ansatz im Unternehmensumfeld sinnvoll ist.
GenAI vs. KI Vergleich →
Daten, ML-Engineering und Prozessautomatisierung
Passgenaue Datenverarbeitung, Fertigungsoptimierung und intelligente Automatisierung, die brüchige RPA-Skripte durch lernfähige Systeme ersetzt. Bewährte Verfahren der MLOps.community und von IEEE Software prägen unsere Entwicklungsstandards.
Alternative Daten
Python-Tutorial zum Erschließen und Auswerten nicht-traditioneller Datenquellen für fundierte Markteinschätzungen. Methoden orientieren sich an CFTC-Leitlinien zur Nutzung alternativer Daten.
Alternative Daten Tutorial →
Produktionsoptimierung
Ein Praxisbericht zur Steigerung der Fertigungseffizienz durch ML-gestützte Prozessoptimierung.
Produktionsprozesse →
IT-Betrieb
Automatisierung des IT-Betriebs durch intelligente Systeme, die brüchige RPA-Skripte ablösen. Geprüft anhand bewährter ITIL-Verfahren.
IT-Betriebsautomatisierung →
RPA-Beratung
Wie spezialisierte RPA-Berater Unternehmen über einfache Aufgabenautomatisierung hinaus voranbringen.
RPA-Beratung →
Leadgewinnung automatisieren
Von Zapier zu Windmill: KI-gestützte Interessentengewinnung auf eigenen Servern aufbauen.
Zapier zu Windmill →
Unternehmenssoftware
Wie man Unternehmenssoftware effizient entwickelt und im Dauerbetrieb zuverlässig betreibt.
Business Software →
Technische Grundlagen
Vertiefungen in die Bausteine kognitiver Automatisierung: Textverarbeitung, SQL-Erzeugung, Logikprogrammierung und die kognitionswissenschaftlichen Grundlagen hinter KI-Systemen. Forschung der Cognitive Science Society und des MIT CSAIL leitet unseren Systementwurf.
Text-zu-SQL für Unternehmen
Abfragen in natürlicher Sprache an Unternehmensdatenbanken. Keine SQL-Kenntnisse Ihrer Fachleute erforderlich.
Text-zu-SQL Unternehmenslösung →
KI-Leitfaden für Unternehmen
Ein praxisorientierter Leitfaden für Unternehmen, die KI-gestützte Automatisierungssysteme bewerten. Ausgerichtet an den Empfehlungen des Stanford AI Index zur Einführung in Unternehmen.
KI für Unternehmen →
Kognitive Grundlagen
Wie assoziatives Lernen und Logikprogrammierung die KI-Systeme untermauern, die wir entwickeln.
Assoziatives Lernen →