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.
KI im digitalen Handel
Wo KI im Handel wirklich arbeitet
Nicht als Spielerei im Frontend – sondern dort, wo Daten, Entscheidungen und Prozesse zusammenkommen.
Wir integrieren KI in bestehende E-Commerce-Prozesse: für bessere Produkterlebnisse, weniger manuelle Arbeit und Systeme, die Informationen nicht nur speichern, sondern aktiv nutzen.
Dabei setzen wir nicht überall ein LLM ein. Je nach Aufgabe kommen Machine Learning, RAG, semantische Suche, Computer Vision, statistische Modelle oder regelbasierte Verfahren zum Einsatz.
Kaufen & Finden
KI dort einsetzen, wo der Kunde sie tatsächlich benötigt
Nicht jeder Kunde braucht dieselben Produkte
Empfehlungen können Verhalten, Interessen, Warenkörbe oder andere Signale berücksichtigen und daraus relevantere Produkte und Inhalte ableiten.
Recommender / ML / StatistikSuche, die Bedeutung statt nur Wörter versteht
Semantische Suche kann Zusammenhänge zwischen Anfrage und Sortiment erkennen, auch wenn Kunden nicht exakt die Begriffe aus Ihren Produktdaten verwenden.
Embeddings / Vektorsuche / RAGAntworten aus Ihrem eigenen Wissen
RAG-Systeme können Produktdaten, FAQs, Dokumentationen oder internes Wissen einbeziehen und daraus kontextbezogene Antworten für Kunden und Mitarbeiter erzeugen.
RAG / LLMDaten & Operations
Die unsichtbare Arbeit automatisieren
Produktdaten prüfen, bevor der Kunde den Fehler findet
KI kann fehlende Attribute, ungewöhnliche Werte, inkonsistente Beschreibungen oder falsche Klassifizierungen erkennen und bei der Datenpflege großer Sortimente unterstützen.
ML / NLP / LLMAuch nach dem Checkout steckt Potenzial
Bestell-, Versand-, Bestands- oder Retourendaten können ausgewertet werden, um Muster und Auffälligkeiten in operativen Prozessen sichtbar zu machen.
ML / StatistikBilder werden zu auswertbaren Daten
Computer Vision kann Produkte, Varianten oder Merkmale in Bildern erkennen und beispielsweise für Klassifikation, Qualitätskontrolle oder visuelle Produktsuche eingesetzt werden.
Computer VisionEntscheiden & Steuern
Von Daten zu Aktionen
Marketing mit Daten statt Bauchgefühl unterstützen
KI kann größere Datenmengen strukturieren, Muster zusammenfassen und bei der Erstellung oder Variation von Content unterstützen. Analyse und Generierung greifen dabei ineinander.
LLM / RAG / AnalyticsPreise auf Basis definierter Signale steuern
Preislogiken können Daten wie Bestand, Nachfrage, Abverkaufsziele oder andere definierte Faktoren berücksichtigen und daraus dynamische Preisentscheidungen ableiten.
ML / Statistik / RegelnWenn KI nicht nur antwortet, sondern Prozesse anstößt
Agentensysteme können Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Werkzeuge aufrufen und innerhalb definierter Grenzen mehrstufige Aufgaben und Workflows bearbeiten.
RAG / LLM / Agentsmitho® 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.
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Erfahren Sie, welche KI-Lösungen Ihre Prozesse und Ziele optimal unterstützen.
Ohne Verkaufsdruck, mit klarem Fahrplan für Ihre nächsten Schritte.