Software, die sich
mit KI ab Tag null weiterentwickelt.
Wir verkaufen keine GPT-gestützten Chatbots, die bestehenden Systemen hinzugefügt werden. Wir entwickeln Architekturen, in denen KI strukturell verankert ist — Fine-tuning auf proprietären Kundendaten, RAG auf echter Knowledge Base, autonome Agenten, die in operative Prozesse integriert sind.
- Nutzen Copilot, um Code schneller zu schreiben
- Bieten „ein KI-Modul" als Zusatzleistung an
- Fügen bestehenden Projekten GPT-gestützte Chatbots hinzu
- Haben ein KI-Team getrennt vom Core Engineering
- Jeder Ingenieur verfügt über einen dedizierten KI-Agenten für den gesamten Projektlebenszyklus
- Die Architektur jedes Systems wird von Anfang an mit integrierter KI konzipiert
- Fine-tuning und RAG auf proprietären Kundendaten — keine generischen Prompts
- KI eingebettet in Analyse-, Entwicklungs-, Test- und Dokumentationsprozesse
- Software mit höherer Qualität und umfassenderer Dokumentation
- Architekturen, die darauf ausgelegt sind, sich mit neuen KI-Modellen weiterzuentwickeln
- Besser planbare Time-to-Market bei komplexen Projekten
- KI-Wissen, das im Produkt verbleibt — nicht nur im Team
Sechs KI-Exzellenzbereiche
Wir bieten keine generischen „KI-Leistungen" an. Wir verfügen über spezifisches und fundiertes Know-how in sechs Bereichen, die das gesamte Spektrum der Enterprise-KI-Anwendungen abdecken.
Fine-tuning auf proprietären Kundendaten, Cloud oder On-Premise. Überwachte Pipeline mit Leistungsbewertung vor und nach dem Training.
Autonome Agenten, die mehrstufige Prozesse orchestrieren, externe APIs aufrufen und Kontextspeicher aufrechterhalten. ReAct-Architekturen mit Zustandsverwaltung und Geschäftsregeln.
Unternehmenswissen, das in natürlicher Sprache abgefragt werden kann: Dokumente, Verträge, Vorschriften, historische Daten. Verifizierbare Quellenangaben und automatische Aktualisierung des Korpus.
Automatische Extraktion aus Dokumenten, visuelle Qualitätskontrolle, Object Detection und Klassifikation. Custom-Modelle, trainiert auf Kundendaten für hohe Genauigkeit.
Klassifikation und Routing von Dokumenten, intelligente Freigabeprozesse, automatische Berichterstellung — KI-gesteuerte Betriebsabläufe ohne manuellen Eingriff.
Robuster Integrationslayer für Cloud-, On-Premise- oder Hybridmodelle: Kontrolle über Kosten, Latenz, automatische Fallbacks und Datenschutz — vendor-agnostisch.
Wie wir KI in jedes Projekt integrieren
Dies ist keine Checkliste: Es ist eine Arbeitsweise, die in jede Projektphase eingebettet ist — vom ersten Gespräch bis zum Monitoring in der Produktion.
Wir analysieren Geschäftsprozesse, Datenbestand und bestehende Systeme, um Automatisierungspotenziale mit messbarem ROI zu identifizieren. Ergebnis: priorisierte KI-Roadmap.
Wir entwerfen die Systemarchitektur mit von Anfang an geplanten KI-Komponenten: Vector Store, Inference-Pipeline, Kontextverwaltung, Modell-Monitoring. Kein nachträglicher Umbau erforderlich.
Jeder Ingenieur arbeitet mit einem dedizierten KI-Agenten, der Anforderungsanalyse, überwachte Code-Generierung, Test-Erstellung und Dokumentation unterstützt. Höhere Qualität, besser planbare Lieferzeiten.
Dashboard zur Leistungsüberwachung der KI-Modelle in der Produktion, Aktualisierung mit neuen Kundendaten, periodisches Fine-tuning zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit bei sich ändernden Geschäftskontexten.
KI im Einsatz — nicht im Labor
A22 Autobrennero: Automatische Erkennung von Strukturschäden aus Drohnenaufnahmen
Die Inspektion von Hunderten von Kilometern Infrastruktur erforderte wochenlange Einsätze spezialisierter Teams vor Ort. Wir haben ein KI-Modell auf proprietären Datensätzen trainiert, das Risse und freiliegende Bewehrungen aus Drohnenaufnahmen erkennt — vollständig On-Premise mit eigenen GPUs: keine Daten in Cloud-Diensten Dritter.
Automatisierte Bilanzanalyse für Due-Diligence-Plattformen
Die Analyse von Zielunternehmen erforderte tagelange manuelle Arbeit und die Abhängigkeit von spezialisierten Anbietern für die Datenreklassifizierung. Wir haben eine KI-Pipeline entwickelt, die öffentliche Finanzdaten automatisch erfasst, sie nach den 4 italienischen Bilanzprofilen reklassifiziert und einen strukturierten, direkt verwendbaren Bericht generiert — ohne manuellen Eingriff.
KI in Produktionssystemen:
Was wir garantieren
KI in der Produktion bringt spezifische Risiken mit sich, die vertraglich geregelt werden müssen. Dies sind die Zusicherungen, die wir in jedem AI-Native-Projekt einschließen.
Proprietäre Daten bleiben sicher
Kundendaten, die für Training oder RAG verwendet werden, werden niemals mit KI-Anbietern für das Training ihrer Modelle geteilt. Architekturen mit On-Premise- oder Private-Cloud-Modellen sind für sensible Daten verfügbar. Explizite Vertragsklauseln zur Nicht-Weiterverwertung der Daten sind in jedem Projekt enthalten.
Gemessene Performance-Baseline
Vor dem Go-live definieren wir Leistungsmetriken des Modells (Accuracy, Precision, Recall, Latenz) und nehmen sie in die Abnahmekriterien auf. Kein KI-System geht ohne verifizierten Benchmark in Produktion.
Integrierte menschliche Aufsicht
Jedes KI-System umfasst Eskalationsmechanismen für Fälle mit niedriger Konfidenz. KI trifft keine kritischen Entscheidungen eigenständig ohne eine gemeinsam mit dem Kunden konzipierte Aufsichtsschicht.
Modell-Monitoring in der Produktion
Performance-Monitoring-Dashboard des Modells aktiv ab Go-live. Wenn die Genauigkeit im Laufe der Zeit abnimmt (Model Drift), erkennt das System dies automatisch und löst den Fine-tuning-Prozess aus.
IP-Eigentümerschaft der Custom-Modelle
Die auf Kundendaten feinabgestimmten Modelle und die Trainingsdatensätze gehören dem Kunden. Kein Anbieter-Lock-in: Die Modelle können unabhängig von TC Consulting exportiert und verwaltet werden.
Dokumentation des KI-Verhaltens
Explizite Dokumentation, wie das KI-System Entscheidungen trifft, seiner Grenzen, nicht unterstützter Anwendungsfälle und der operativen Verfahren zur Fehlerbehandlung. Unerlässlich für Audits und Compliance.
Von einem einzelnen KI-Modul
zur vollständigen AI-Native-Architektur
Jede Organisation startet von einem anderen Ausgangspunkt. Wir definieren gemeinsam das Kooperationsmodell, das am besten zur KI-Reife und den Zielen Ihres Unternehmens passt.
Wir beginnen immer mit einem AI Readiness Assessment, um die Option mit dem höchsten ROI zu identifizieren. Das Projekt hat ein klares Ziel, eine Erfolgsmetrik und eine gemessene Baseline vor dem Go-live — kein qualitatives Versprechen, sondern ein vertragliches Abnahmekriterium.
AI-Native von Grund auf
Das Modell mit dem größten Mehrwert: Die Architektur wird von Anfang an mit struktureller KI konzipiert, jeder Ingenieur arbeitet mit einem dedizierten KI-Agenten, die IP des feinabgestimmten Modells verbleibt beim Kunden. Die Architektur ist modell-agnostisch: Wenn ein besseres Modell auf den Markt kommt, ersetzen wir es, ohne das System neu schreiben zu müssen.
Keine generischen KI-Berater: Ingenieure mit Modellen bereits in der Produktion für LLM, RAG und Computer Vision. Sie integrieren sich in Ihr Team, bringen die fehlenden spezifischen Kompetenzen mit und hinterlassen internes Know-how — keine Abhängigkeit von uns.
Was uns vor dem Start gefragt wird
Wo fangen wir an? Wir wissen noch nicht, welche Prozesse wir automatisieren sollen.
Das ist der häufigste Ausgangspunkt. Deshalb ist der erste Schritt immer ein AI Readiness Assessment: eine 60- bis 90-minütige Session, in der wir Ihre operativen Prozesse, Ihren Datenbestand und Ihre bestehenden Systeme analysieren. Das Ergebnis: eine nach erwartetem ROI priorisierte KI-Roadmap mit einer Schätzung von Aufwand und Risiko für jede identifizierte Möglichkeit. Dies ist kostenlos und unverbindlich.
Können unsere Unternehmensdaten genutzt werden, um Modelle anderer Anbieter zu trainieren?
Nein. Die Daten, die wir für Fine-Tuning oder RAG verwenden, werden nicht mit KI-Anbietern für das Training ihrer Foundation Models (Basismodelle) geteilt. Wir nutzen die APIs in einem Modus, der diese Nutzung strikt ausschließt (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder On-Premise-Deployments). Der Vertrag enthält explizite Klauseln zur Datenverwaltung und zur Nicht-Weiterverwertung der Daten. Für besonders sensible Daten evaluieren wir Architekturen mit vollständig lokalen On-Premise-Modellen.
Wie messen Sie den ROI eines KI-Projekts?
Jedes KI-Projekt beginnt mit der Definition der zu verbessernden Geschäftsmetriken: eingesparte Zeit pro Prozess, Fehlerreduzierung, Erhöhung der operativen Geschwindigkeit, Kostensenkung. Vor dem Go-Live messen wir die Baseline (Ausgangsbasis). Nach 30, 60 und 90 Tagen messen wir das Delta. Der ROI ist berechenbar und verifizierbar – es ist kein qualitatives Versprechen. Werden die Metriken nicht erreicht, aktivieren wir einen im Vertrag festgelegten Optimierungsprozess.
Was passiert, wenn das KI-Modell Fehler macht? Wer ist verantwortlich?
Kein KI-System hat eine Genauigkeit (Accuracy) von 100 %, und das kommunizieren wir ganz klar. Aus diesem Grund beinhaltet jedes von uns gebaute System Mechanismen zur menschlichen Aufsicht (Human Oversight): Fälle mit geringer Konfidenz (Low Confidence) werden an einen menschlichen Mitarbeiter eskaliert und nicht autonom von der KI bearbeitet. Der Vertrag spezifiziert die erwartete Baseline-Accuracy, die Verfahren zur Fehlerbehandlung und die Use Cases, die vom Geltungsbereich des KI-Systems ausgeschlossen sind. Die operative Verantwortung wird vertraglich klar definiert.
Bauen Sie Chatbots? Ist das etwas anderes als AI-Native Development?
Wir entwickeln KI-Systeme, die eine Conversational UI (konversationelle Schnittstelle) enthalten können — aber wir verkaufen keine „GPT-gestützten Chatbots“ als Standalone-Produkt. Der Unterschied ist grundlegend: Ein Chatbot stülpt lediglich eine Dialog-UI über ein generisches LLM. Ein AI-Native-System integriert hingegen Modelle, die auf Kundendaten trainiert wurden, mit spezifischer Geschäftslogik, Anbindung an Unternehmenssysteme, Monitoring in der Produktion und kontinuierlichem Fine-Tuning. Das Ergebnis ist ein System, das sich im Laufe der Zeit verbessert, und keines, das nur generische Antworten liefert.
Veralten die von Ihnen entwickelten KI-Modelle durch neue Foundation Models?
Die von uns entworfenen Architekturen sind darauf ausgelegt, modell-agnostisch zu sein: Die Anwendungsebene (Application Layer) ist vom zugrunde liegenden Basismodell entkoppelt. Wenn ein leistungsfähigeres oder kostengünstigeres Modell auf den Markt kommt, können wir es austauschen, ohne die gesamte Architektur neu schreiben zu müssen. Das Fine-Tuning auf proprietären Kundendaten behält seinen Wert unabhängig vom Basismodell — es ist das Domänenwissen, das den Wettbewerbsvorteil schafft, nicht das Modell an sich.
Bereit, Software mit KI embedded by design
zu entwickeln?
Wir beginnen mit einem AI Readiness Assessment: Wir analysieren Ihre Prozesse und identifizieren Automatisierungspotenziale mit messbarem ROI.
Oder rufen Sie uns an: 0461 1975740 · Antwort garantiert innerhalb von 24 Stunden (an Werktagen)