03 / Services
KI-Automation Services Beratung
KI-Automationssysteme
Sprachmodelle in produktive Workflows eingebunden, die denken, abrufen und handeln.
- ->LLM-Integration & Prompt Engineering
- ->RAG-Architekturen & Vektorsuche
- ->Autonome Agenten & Tool-Nutzung
- ->Lokales Model-Deployment (Ollama)
- ->LangChain- / LlamaIndex-Pipelines
Automationspipelines
Workflow-Automation, die repetitive Arbeit ersetzt - von Datenerfassung bis API-Orchestrierung.
- ->n8n-Workflow-Design & Self-Hosting
- ->Eigene Python-Scraper & Collector
- ->Gmail-, Kalender- & Drittanbieter-API-Integrationen
- ->End-to-End-Datenpipeline-Orchestrierung
- ->FastAPI- & Docker-Backends
Playbooks nach Branche - Agenturen, Zahn- und Gesundheitskliniken, Spas, Hotels und Restaurants - mit konkreten Automationen und Ergebnissen.
Alle Fachbereiche
Services im Detail.
n8n Workflow-Automation
Visuelle Automation, die Entwickler warten und Fachteams verstehen können.
LLM-Integration & Prompt Engineering
Sprachmodelle in produktive Systeme eingebunden, die tatsächlich nützliche Arbeit leisten.
RAG-Systeme & Wissensautomation
Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, die aus Ihren Dokumenten, Tools und Geschäftsdaten antworten.
Autonome KI-Agenten
Agenten, die planen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben ohne ständige Aufsicht abschließen.
Python-Automation & Web Scraping
Eigene Python-Skripte und Scraper, die Daten nach Zeitplan sammeln, transformieren und liefern.
Datenpipelines & Backend-Infrastruktur
Produktionsreife Pipelines, die Daten zuverlässig und skalierbar ingestieren, transformieren und bereitstellen.
Dashboard-Entwicklung & Business Intelligence
Entscheidungsfähige Dashboards auf verlässlichen Daten statt einer weiteren Schicht Tabellenchaos.
KI-Animation & Videoproduktionssysteme
KI-gestützte Animationsworkflows für Erklärvideos, Produktdemos, Kampagnen und wiederholbare Content-Produktion.
04 / Prozess
So entsteht die Arbeit.
Problem abbilden
Bestehende Workflows prüfen, Engpässe finden und den genauen Umfang definieren - bevor Code geschrieben wird.
System entwerfen
Den passenden Stack wählen, Datenflüsse skizzieren und Schnittstellen festlegen. Gute Entscheidungen hier sparen später Wochen.
In Schritten liefern
Python-Backends, containerisierte Services und Tests auf jeder Ebene. Sie sehen früh funktionierende Software.
Deployen & übergeben
Live auf Kubernetes oder AWS. Monitoring angebunden. Dokumentation geschrieben. Sie bekommen die Schlüssel.