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02KI & Agentic Engineering

KI im Produkt.
Agenten im Prozess.

Wir bauen KI-Anwendungen, die in Ihre Systeme passen – und nutzen Agenten, um Software schneller zu bauen. Verantwortet von Engineers.

KI-Vorhaben besprechen Wer macht was?
Für
Unternehmen mit konkretem Use Case
Start
Use-Case-Workshop
Ergebnis
KI im Produktivbetrieb
Modelle
Cloud, EU oder On-Premise
Datenschutz
DSGVO, vertraglich geregelt
Zwei Perspektiven

Was wir bauen. Wie wir bauen.

AFür Sie gebaut

KI im Produkt.

Anwendungen, die Ihre Daten verstehen und Ihre Prozesse entlasten.

  • 01KI-Agenten für Geschäftsprozesse
  • 02LLM-Integrationen
  • 03Wissenssysteme mit RAG
  • 04Intelligente Datenverarbeitung
  • 05Interne KI-Tools
  • 06KI-Funktionen in Produkten
BSo arbeiten wir

Agenten im Prozess.

Schneller entwickeln, ohne die Kontrolle abzugeben.

  • 01KI-gestützte Entwicklung
  • 02Agentische Workflows
  • 03Automatisierte Code-Reviews
  • 04Agentisches Testen
  • 05Architektur mit KI-Unterstützung
  • QHuman in the Loop
Mensch + Agent

Wer macht was.

Agenten arbeiten zu. Menschen entscheiden.

AnforderungenKI-Agent: Notizen strukturierenEngineer: Ziele mit Ihnen klärenQQ-Gate: Scope-Freigabe
ArchitekturKI-Agent: Varianten vergleichenEngineer: Architektur entscheidenQQ-Gate: Architektur-Review
UmsetzungKI-Agent: Code entwerfenEngineer: Code verantwortenQQ-Gate: Code-Review
QualitätKI-Agent: Tests generierenEngineer: Abnahme definierenQQ-Gate: Pipeline grün
ReleaseKI-Agent: Deployment vorbereitenEngineer: Release freigebenQQ-Gate: Abnahme auf Stage
BetriebKI-Agent: Metriken überwachenEngineer: Reagieren & verbessernQQ-Gate: Incident-Review
Beispielhafte Szenarien

So sieht das in der Praxis aus.

Immer gleich aufgebaut: Agent arbeitet zu, Mensch gibt frei.

Dokumentenprüfung

A
Eingangsrechnung Agent liest aus und gleicht mit dem ERP ab QAbweichungen prüft ein Mensch Buchung im ERP

Wissensassistent

B
Frage aus dem Team Agent antwortet aus Ihren Dokumenten QJede Antwort mit Quelle Nachvollziehbare Antwort

Produktberatung

Eigenes Produkt
Besucher im Onlineshop Agent berät im Chat QRegeln und Grenzen vom Händler Passendes Produkt
Live bei qart.chat
Vorgehen

In vier Schritten in den Betrieb.

1

Use-Case-Workshop

Nutzen, Daten und Risiken klären.

Steckbrief
2

Prototyp

Mit Ihren echten Daten.

Funktionierender Prototyp
3

Evaluation & Härtung

Qualität messen, Grenzen setzen.

Evals & Guardrails
4

Betrieb

Qualität und Kosten im Blick.

Produktivbetrieb
Ehrlich über KI

Was wir nicht versprechen.

  • ✕Vollautonome EntwicklungAgenten arbeiten zu. Engineers entscheiden.
  • ✕Black BoxAntworten mit Quellen, Entscheidungen nachvollziehbar.
  • ✕Daten ohne ZustimmungSie bestimmen, was ein Modell sehen darf.
Fragen zu KI

Gut zu wissen.

Die, die zu Ihrem Fall passen: große Cloud-Modelle, Modelle in der EU oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

Mit Testfällen aus Ihrem Alltag, automatisierten Evaluationen und Stichproben durch Fachleute.

Ganz nicht. Wir begrenzen sie durch Quellenbindung, Validierung und Freigaben – und machen Unsicherheit sichtbar.

→Nächster Schritt

Starten wir mit Ihrem Use Case.

Ein Workshop, danach wissen Sie, was KI für Sie leisten kann.

Workshop anfragen
Ihr AnsprechpartnerNikolaos KostopoulosGeschäftsführer, shiftQ UG (haftungsbeschränkt)