Künstliche Intelligenz. Kein Buzzword. Ein Werkzeug.
Wirtschaftsexperten bestätigen: KI bietet dem Mittelstand echte Wettbewerbsvorteile – und ist kein kurzlebiger Trend. Studie des wik zum Thema KI im Mittelstand
Unsere Leistungen für Ihren digitalen Vorsprung
100% eigenständige KI-Lösungen auf Ihren Servern - EU AI-Act konform
KI-Beratung
Wir zeigen Ihnen praxisnah, wie Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen echten Mehrwert liefert. Gemeinsam entwickeln wir eine umsetzbare KI-Strategie abgestimmt auf Ihre Prozesse.
KI-Agenten (Agentic Commerce)
Wir entwickeln intelligente Assistenten, die eigenständig Aufgaben ausführen – von der Produktkontrolle bis zur Bestellabwicklung. So werden Routinearbeiten automatisiert und Ihr Team spürbar entlastet.
DSGVO-konforme KI
Datenschutz hat oberste Priorität – auch bei KI. Unsere Lösungen arbeiten streng DSGVO-konform und auf Wunsch lokal auf Ihren Servern – so bleiben sensible Daten sicher unter Ihrer Kontrolle.
Prozessautomatisierung
Wir automatisieren repetitive Abläufe mit KI-Technologie, was Zeit spart und Fehler minimiert. Ihr Team gewinnt dadurch Freiraum für strategische Aufgaben.
KI-Integration
Wir binden KI-Funktionen in Ihre bestehende Shop- und ERP-Landschaft ein. So nutzen Sie künstliche Intelligenz effektiv, ohne Ihre laufenden Prozesse zu unterbrechen.
Maßgeschneiderte KI-Modelle
Wir trainieren KI-Modelle, die speziell auf Ihre Daten und Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. So entstehen KI-Lösungen ohne Abhängigkeit von Cloud-Diensten – passgenau für Ihr Unternehmen.
Ihre Vorteile:
100 % Datenschutz. 100 % Kontrolle. 100% Unabhängig.
Wie mitho® KI Ihren Handel smarter macht
Investieren Sie in Ihre Zukunft – Branchen-KI für effiziente Agentic Commerce Prozesse im digitalen Handel
Personalisierung & Empfehlungen
Wir ermöglichen Ihnen, jedem Kunden ein individuelles Einkaufserlebnis zu bieten. KI-Algorithmen analysieren das Verhalten und die Vorlieben Ihrer Kunden und liefern personalisierte Empfehlungen in Echtzeit – mehr Conversion, mehr Umsatz.
Recommender-Systeme (ML / Statistik)KI im Kundenservice
Wir entlasten Ihren Kundenservice mit intelligenten Chatbots und virtuellen Assistenten. Fragen Ihrer Kunden werden rund um die Uhr automatisch von Ihrem RAG-System beantwortet – Ihr Team kann sich auf komplexe Anliegen konzentrieren und Sie ermöglichen 24/7 Support.
RAG / LLMKI für Marketing & Content
Wir automatisieren Marketing-Analysen und Content-Erstellung mit KI. Von der Datenanalyse bis zur Textgenerierung – so erreichen Sie Ihre Zielgruppe präzise und entlasten Ihr Marketing-Team.
RAG / LLM / Text-GeneratorenKI-gestützte Produktsuche
Moderne Suchfunktionen verstehen mehr als nur Keywords. Mit KI lassen sich semantische Zusammenhänge erfassen, damit Ihre Kunden schneller zum passenden Produkt gelangen.
Vektorsuche / ggf. RAGQualitätssicherung
KI kann helfen, fehlerhafte oder unvollständige Produktdaten automatisch zu erkennen, zu ergänzen oder zu klassifizieren – besonders bei großen Sortimenten ein entscheidender Effizienzfaktor.
ML / NLP / ggf. RAGDynamische Preisgestaltung
Mit Hilfe von KI können Preise dynamisch gesteuert werden, die sich dann flexibel an Marktverhalten, Verfügbarkeit oder Abverkaufszielen orientieren.
ML / RegelbasiertAssistenzsysteme (RAG / LLM)
Wir realisieren Chat- oder Agentensysteme, die auf interne Produktdaten, FAQ oder Dokumentationen zugreifen – ideal für Service, Vertrieb oder interne Wissensbereitstellung.
RAG / LLM / AgentenLogistikprozesse
Wir setzen KI ein, um Rücksendeverhalten zu analysieren, Retourenkosten zu senken oder Versandvorgänge zu optimieren – auch in Verbindung mit ERP- oder WaWi-Daten.
ML / StatistikBildklassifikation
KI kann zur bildbasierten Produktsuche, Variantenerkennung oder automatischen Qualitätsprüfung von Bildern eingesetzt werden.
CV (Computer Vision / CNNs)mitho® KI-Stack
Unser Tech-Stack für sichere und skalierbare KI-Systeme.
Python
Python bildet die Grundlage für flexible, integrierbare KI-Logiken in Shop-, ERP- und Middleware-Systemen.
JavaScript
JavaScript nutzen wir für interaktive Frontends und die Integration von KI-Funktionen in Webanwendungen und Shopoberflächen.
PyTorch
PyTorch dient als Framework zur Entwicklung und Feinabstimmung individueller KI-Modelle, insbesondere im Bereich Natural Language Processing / Training.
Transformers
Transformers nutzen wir für den Zugriff auf moderne Sprachmodelle und die Umsetzung komplexer KI-Funktionen wie Textanalyse, Klassifikation oder Generierung.
LangChain
LangChain setzen wir ein, um komplexe KI-Workflows mit Modellen, Tools und Datenquellen modular zu verknüpfen – etwa für Agentensysteme oder RAG-Anwendungen.
FastAPI
FastAPI verwenden wir zum Aufbau schlanker, performanter Schnittstellen für KI-Services – ideal für die Integration in Shop-, ERP- oder Middleware-Architekturen.
Uvicorn
Uvicorn dient als schneller ASGI-Server für unsere Python-basierten KI-Anwendungen und ermöglicht eine reaktive, skalierbare API-Kommunikation.
Docker
Docker nutzen wir zur containerbasierten Bereitstellung von KI-Services – für reproduzierbare Deployments, einfache Skalierung und flexible Hosting-Optionen.
Experten
Alles läuft mit KI – aber am Ende schreiben Menschen den Code: unsere Experten.
Welche Methoden wir wann einsetzen – klar strukturiert nach Anwendungsbereich.
Unsere KI-Lösungen basieren nicht auf pauschalen Tools, sondern auf passgenauer Auswahl moderner Technologien: vom Sprachmodell mit Wissenszugriff (RAG), über klassische Machine-Learning-Algorithmen bis hin zu Bildverarbeitungssystemen. Die folgende Übersicht zeigt, welche Methoden in welchen Bereichen typischerweise bei uns zum Einsatz kommen.
| Anwendungsbereich | Technologische Spezifikation | Kurzbeschreibung |
|---|---|---|
| Personalisierung & Empfehlungen | Recommender-Systeme (ML / Statistik) | Empfehlungen auf Basis von Nutzerverhalten und Präferenzen |
| KI im Kundenservice | RAG / LLM | Chatbots mit Zugriff auf interne Inhalte (FAQ, ERP, etc.) |
| KI für Marketing & Content | RAG / LLM / Text-Generatoren | Texte, Zusammenfassungen oder Kampagneninhalte aus internen Quellen |
| KI-gestützte Produktsuche | Vektorsuche / ggf. RAG | Semantische Suche für bessere Produkttreffer |
| Qualitätssicherung | ML / NLP / ggf. RAG | Datenprüfung & Anreicherung durch Vergleich mit internen Quellen |
| Dynamische Preisgestaltung | ML / Regelbasiert | Preislogiken auf Basis von Markt- und Lagerdaten |
| Assistenzsysteme (RAG / LLM) | RAG / LLM / Agenten | Wissenssysteme mit natürlicher Sprache und internen Daten |
| Logistikprozesse | ML / Statistik | Optimierung von Versand, Rücksendung oder Lagerprozessen |
| Bildklassifikation | CV (Computer Vision / CNNs) | Bildbasierte Erkennung, Qualitätsprüfung oder Variantenzuordnung |
Häufige Fragen zu RAG-Architektur, Sicherheit & Governance
Kurzfassung:
Jeder Mandant arbeitet in strikt getrennten Daten- und Indexräumen.
Ein Zugriff über Mandantengrenzen hinweg ist technisch ausgeschlossen.
Wir trennen Mandanten auf Index-Ebene, d.h. jeder Mandant erhält einen eigenen Vektorindex bzw. ein eigenes Namespace-Schema mit separaten API-Keys und ACLs. Zusätzlich erzwingen wir Mandanten-IDs im gesamten Request-Pfad (Token, API-Layer, Query-Layer).
Für Shared-Model-Setups nutzen wir identische Embedding-Modelle, aber niemals geteilte Vektorspeicher; dies wird regelmäßig auditiert.
Kurzfassung:
Alle Agenten-Interaktionen sind nachvollziehbar geloggt,
regelbasiert abgesichert und bei Risiko durch menschliche Freigaben ergänzt.
Wir loggen Prompts und Responses datenschutzkonform (Pseudonymisierung, Log-Rotation) und versehen sie mit Trace-IDs.
Responses durchlaufen Policy-Checks (PII, Legal, Risiko). Kritische Aktionen sind nur über explizit freigegebene Tool-Calls erlaubt.
Bei erhöhtem Risk-Score wird automatisch auf Human-in-the-Loop umgeschaltet.
Kurzfassung:
Risiken, Datenherkunft und menschliche Aufsicht werden
von Projektbeginn an dokumentiert.
Jedes Projekt startet mit einer AI-Risikoanalyse gemäß EU AI Act. Wir führen Model Cards und Data Sheets und definieren explizite Human-in-the-Loop-Punkte.
Diese Governance-Dokumentation wird dem Kunden zur Integration in sein ISMS bereitgestellt.
Kurzfassung:
Durch klare Versionierung, Update-Pfade und eine entkoppelte Architektur.
Modelle und Infrastruktur sind Docker-basiert versioniert. Es gibt definierte Update-Fenster und Security-Patch-Zyklen.
API- und Modell-Schicht sind getrennt, sodass Modelle austauschbar bleiben.
Kurzfassung:
Durch klare Source-of-Truth-Regeln und versionierte Datenstände.
Pro Datendomäne definieren wir eine Source of Truth (ERP, PIM, WaWi). Der RAG-Layer greift nur auf konsolidierte, versionierte Daten zu.
Zeitstempel werden im Prompt berücksichtigt; bei Unsicherheit wird bewusst keine definitive Antwort generiert.
Kurzfassung:
Durch strikte Trennung von Lese- und Schreibaktionen
sowie klare Freigabeprozesse.
Write-Tools sind whitelisted und parameterbegrenzt. Kritische Aktionen laufen im Propose-Modus mit Freigabe.
Alle Tool-Calls werden vollständig geloggt und sind reversibel.
Kurzfassung:
Durch Caching, getrennte Usecases und horizontale Skalierung.
Interaktive und Batch-Usecases sind getrennt. Vektor- und Response-Caching reduziert Latenz und Kosten.
Die Inferenz-Schicht skaliert horizontal mit definierten Fallbacks.
Kurzfassung:
Mit fachlich passenden KPIs statt reiner Conversion-Zahlen.
Gemessen werden u.a. CTR, Zero-Result-Rate, Selbstlösungsquote, Warenkorbwert und Korrekturraten.
Ergebnisse werden gegen A/B-Varianten ohne KI verglichen.
Kurzfassung:
Durch strikt getrennte Datenräume und technische Zugriffssperren.
Pro Kunde existieren getrennte Datenräume, Buckets und Service-Accounts. Fine-Tuning erfolgt nur auf explizit dokumentierten Datenmanifesten.
Kurzfassung:
Durch offene APIs, saubere Service-Trennung und vollständige Dokumentation.
KI-Funktionen sind als eigenständige Services mit OpenAPI beschrieben. Die Integration erfolgt über bestehende IT-Schichten.
Kunden erhalten Doku, Deployments und – sofern vereinbart – Code-Repos.
Kostenlosen Kick-off-Workshop anfragen
Erfahren Sie, welche KI-Lösungen Ihre Prozesse und Ziele optimal unterstützen.
Ohne Verkaufsdruck, mit klarem Fahrplan für Ihre nächsten Schritte.
