Gebaut von Tippel
Jedes System hier wurde von einem Engineer durchgängig konzipiert, gebaut und ausgeliefert — von Compliance-tauglicher Dokumenten-KI bis zum laufenden SaaS-Produkt. Lesen Sie die Fälle als Antworten auf eine Frage: Wie sieht produktionsreife KI in der Praxis aus?
DSGVO-Risikoanalyse-System
Ein KI-System, das Verträge und Auftragsverarbeitungen auf Datenschutzrisiken analysiert — vollständig On-Premise betreibbar, sensible Dokumente verlassen das Unternehmen nie.
Details
Herausforderung
Verträge und Auftragsverarbeitungsvereinbarungen auf DSGVO-Risiken zu prüfen ist langsame, teure Expertenarbeit — und die meisten Unternehmen tun es zu selten.
Lösung
Ein KI-System, das Dokumente analysiert, Datenschutzrisiken mit Verweis auf die einschlägigen Artikel aufzeigt und durch die Behebung führt — vollständig On-Premise betreibbar, sodass die sensiblen Dokumente das Unternehmen nie verlassen.
Warum das zählt
Genau die Klasse von KI, die deutsche Unternehmen wollen: sensible Daten, klarer ROI und eine Architektur, mit der auch der Datenschutzbeauftragte zufrieden ist.
KI-Telefonagent
Ein Voice-Agent, der Anrufe entgegennimmt, Anliegen auf Deutsch versteht, Termine bucht und übergibt, wenn ein Mensch übernehmen sollte — derzeit in Entwicklung.
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Herausforderung
Unternehmen verpassen Anrufe und verlieren Kunden; Callcenter sind teuer und schwer zu besetzen.
Lösung
Ein Voice-Agent, der Anrufe entgegennimmt, Anliegen auf Deutsch versteht, Termine bucht und übergibt, wenn ein Mensch übernehmen sollte — derzeit in Entwicklung.
PromptPageAI — KI-Website-Generierung
Ein Produktions-SaaS, das aus einem Prompt komplette, gehostete Unternehmenswebsites generiert — live mit zahlenden Nutzern, durchgängig gebaut und betrieben.
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Herausforderung
Kleine Unternehmen brauchen professionelle Websites, können sich aber weder eine Agentur noch die Zeit zum Selberbauen leisten.
Lösung
Ein Produktions-SaaS, das aus einem Prompt komplette, gehostete Unternehmenswebsites generiert — inklusive Domain, SSL, SEO-Grundlagen und DSGVO-konformem Hosting, ausgeliefert in 24 Stunden.
Warum das zählt
Beleg für Ende-zu-Ende-Lieferfähigkeit: LLM-Pipeline, Payments, Hosting-Infrastruktur und Betrieb — als echtes Produkt mit zahlenden Nutzern.
KQL-Generator für Microsoft Sentinel
Ein Multi-Agenten-System, das Detection-Abfragen für Microsoft Sentinel aus natürlicher Sprache erzeugt, validiert und verfeinert.
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Herausforderung
Security-Analysten verbringen viel Zeit damit, KQL-Abfragen für Threat Hunting und Detection Engineering in Microsoft Sentinel von Hand zu schreiben und zu debuggen.
Lösung
Ein Multi-Agenten-System, das KQL aus natürlichsprachlicher Absicht generiert, validiert und verfeinert — ein Agent entwirft, einer prüft die Schema-Korrektheit gegen den Workspace, einer verfeinert anhand der Ergebnisqualität.
Warum das zählt
Agentische KI in einer Domäne, in der Korrektheit nicht verhandelbar ist — mit Validierungsschleifen statt blinder Generierung.
3D-Medical-Imaging-KI — Darmkrebs-Klassifikation
Maßgeschneiderte Deep-Learning-Modelle für die Klassifikation von 3D-Bilddaten, trainiert auf High-Performance-Computing-Infrastruktur.
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Herausforderung
Die Klassifikation von 3D-Biomedizin-Bilddaten erfordert maßgeschneiderte Architekturen und ernsthafte Rechenleistung — Standardmodelle lassen sich nicht übertragen.
Lösung
Maßgeschneiderte Deep-Learning-Modelle für volumetrische Daten mit vollautomatisierten GPU/HPC-Trainingspipelines — von der Datenvorverarbeitung bis zum reproduzierbaren Experiment-Tracking.
Warum das zählt
Zeigt das tiefe Ende des Stacks: nicht nur LLM-APIs aufrufen, sondern neuronale Netze auf High-Performance-Computing-Infrastruktur entwerfen und trainieren.
Die nächste Referenz könnte Ihre sein
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