LLM- und RAG-Systeme im Produktivbetrieb: Support-Automatisierung, Content-Pipelines, Katalog-Intelligenz — messbar am P&L, nicht am Piloten.
Die meisten AI-Initiativen im Konzern enden als Pilot mit Applaus und ohne P&L-Wirkung. Wir bauen LLM- und RAG-Systeme, die produktiv laufen: Support-Automatisierung, die Tickets wirklich löst; Content-Pipelines, die Kataloge wirklich füllen; Intelligenz, die sich in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung wiederfindet.
Mehrere AI-Experimente liefen — keines hat es in den Regelbetrieb geschafft.
Ticketvolumen wächst schneller als das Service-Team; Antwortzeiten werden zum Reklamationstreiber.
Tausende Produkte warten auf Beschreibungen, Übersetzungen und Attribute — manuell nicht zu leisten.
Fachbereiche experimentieren mit öffentlichen AI-Tools — ohne Datenschutz-Freigabe und ohne Strategie.
Einzeln beauftragbar oder als durchgängiges Mandat — mit einem verantwortlichen Team von der Analyse bis zur Übergabe.
Priorisierung nach P&L-Wirkung und Machbarkeit — nicht nach Demo-Effekt.
Hub-and-Spoke-Systeme, die zentrales Wissen über viele Shops, Marken und Kanäle ausspielen.
Ticket-Klassifizierung, Antwort-Generierung und Priority-Engines mit menschlicher Kontrollschleife.
Produkttexte, Übersetzungen und Attribut-Anreicherung in Serienqualität — mit Marken-Styleguides.
Systematische Qualitätsmessung, Halluzinations-Kontrolle und Freigabeprozesse.
DSGVO-konforme Datenflüsse, Modell-Auswahl, Kostensteuerung und Richtlinien für den Konzern.
Ein zentraler Wissens-Hub versorgt alle angeschlossenen Systeme: Jeder Shop, jeder Kanal und jedes Team greift auf dieselbe geprüfte Wissensbasis zu — gepflegt an einer Stelle.
Klare Phasen, feste Ergebnisse, keine Überraschungen. Die Dauer richtet sich nach Umfang und Ausgangslage — die Werte sind typische Richtgrößen.
Anwendungsfälle nach Wirkung auf die P&L, Datenlage und Risiko priorisieren.
Hub-and-Spoke-Plattform mit RAG, Modellauswahl, Guardrails und Kostensteuerung.
Erster Use Case in Produktion, mit Evaluation, Monitoring und Freigabeprozess.
Weitere Use Cases auf derselben Plattform, gesteuert über ein AI-Governance-Board.
Jedes Mandat endet mit dokumentierten, abgenommenen Ergebnissen — nicht mit einem Foliensatz.
Priorisierte AI-Roadmap mit P&L-Bewertung je Anwendungsfall.
Betriebene Architektur mit Monitoring und Evals.
Support- und Content-Pipelines im Regelbetrieb.
Richtlinien, Datenschutzkonzept und Kostensteuerung.
Vom fokussierten Einstieg bis zur durchgängigen Verantwortung — Sie entscheiden, wie weit wir gehen.
Priorisierte Use Cases mit Business Case.
Vom Konzept in den Produktivbetrieb.
Betrieb, Evaluation und Ausbau weiterer Anwendungsfälle.
Herstellerneutral: Wir erhalten keine Provisionen und empfehlen, was zu Ihrer Ausgangslage passt.
Operating Model, Organisations- und Prozessdesign für den Übergang vom Projekt- in den Plattformbetrieb.
Individualsoftware dort, wo Standard nicht reicht — vom internen Tool bis zur mandantenfähigen Plattformkomponente.
Robuste Integrationsschichten zwischen Commerce, ERP, PIM, WMS und PSP — dokumentiert, versioniert, überwacht.
Vom Piloten in den Produktivbetrieb: Hub-and-Spoke-Architekturen, Retrieval-Qualität, Kostensteuerung und Governance — mit Praxiszahlen aus produktiven Deployments.
Ein Erstgespräch auf Partner-Ebene, 45 Minuten, vertraulich — auf Wunsch vorab unter NDA.
