KI-Beratung, die Geschäftsentscheidungen verbessert

Ja. Wir bauen private Deployments, die in Ihrer Umgebung laufen, einschließlich Private RAG, bei dem Ihre Dokumente und Embeddings in Ihrer Infrastruktur bleiben, ohne dass Daten an externe LLM-APIs gehen. So bleiben Ihre Daten unter Ihrer eigenen Governance, und wir können unter DSGVO- und EU-AI-Act-Vorgaben deployen. Wo es passt, betreiben wir Open-Weight-Modelle auf Ihrer Private Cloud, statt Drittanbieter-APIs aufzurufen, damit Sie kontrollieren, welche Modellversion in Produktion ist und wo Daten liegen. Das Retrieval läuft gegen Ihren eigenen Dokumentenbestand, und der Zugriff folgt denselben Berechtigungen wie in den Quellsystemen, ein Nutzer sieht also nur, was er ohnehin sehen darf. Zum Start grenzen wir typischerweise einen überschaubaren Anwendungsfall ab, belegen Genauigkeit und Datengrenzen und erweitern von dort.

Ja. DNA Solutions integriert Sprachmodelle und Machine Learning in die Systeme, die Sie bereits betreiben, darunter Oracle und SAP, statt eigenständige Tools daneben zu stellen. Modelle verbinden sich über stabile, dokumentierte Schnittstellen mit Ihren Datenquellen und internen Anwendungen, sodass KI Teil Ihres Produktionspfads wird statt ein paralleles Experiment. Unser Team bringt langjährige Erfahrung in der Integration von Enterprise-Datenplattformen bei europäischen Telekom- und Infrastrukturkunden mit. Damit binden wir Modelle an gewachsene Systemlandschaften an, ohne die Systeme darüber zu stören. Die Integrationsschicht behandeln wir als eigenständiges Produkt, mit versionierten Schnittstellen und Monitoring, sodass ein Modell aktualisiert oder ersetzt werden kann, ohne die Systeme drumherum neu zu verdrahten. Die Datenschicht kommt zuerst: Wir konsolidieren die Eingangsdaten, von denen ein Modell abhängt, bevor wir es anbinden.

Im Canon-Projekt zur Dokumentklassifikation erreichte ein von uns entwickeltes individuelles Modell 94,7 % Genauigkeit gegenüber 84,2 % mit Azure AI Document Intelligence und übertraf die Hyperscaler-Baseline auf 2 von 3 Unternehmens-Dokumentdatensätzen. Der Unterschied entsteht, weil wir auf Ihrem realen Dokumentenmix aufbauen statt auf einer generischen Baseline: Ein Modell, das auf Ihren eigenen Daten und Ihrer Dokumentstruktur trainiert und abgestimmt ist, schlägt auf den Dokumenten, die für Ihren Betrieb zählen, in der Regel einen General-Purpose-Service. Ein Hyperscaler-Service ist darauf ausgelegt, über alle Kunden hinweg durchschnittlich gut zu sein, ein individuelles Modell ist auf die Formate und Sonderfälle zugeschnitten, die Sie tatsächlich verarbeiten. Es bleibt zudem in Ihrer Umgebung, statt eine externe API aufzurufen: Der Genauigkeitsgewinn kommt also mit der Datenkontrolle, die ein regulierter Betrieb braucht.

Wir bauen private Deployments für DSGVO- und EU-AI-Act-Vorgaben, ohne Abhängigkeit von externen LLM-Anbietern im Produktionspfad. Daten bleiben in Ihrer Umgebung, Modellversionen sind festgeschrieben und dokumentiert, und die Integrationsschicht hält die Audit-Lineage konsistent mit dem Rest Ihres Stacks, sodass ein externer Prüfer nachvollziehen kann, welches Modell und welche Daten ein bestimmtes Ergebnis erzeugt haben. Datenhoheit ist der Ausgangspunkt: Dokumente und Embeddings bleiben in Ihrer Infrastruktur unter Ihrer eigenen Zugriffskontrolle und verlassen sie nie in Richtung einer Drittanbieter-API. Der EU AI Act bringt je nach Einstufung eines Systems Pflichten zu Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und menschlicher Aufsicht mit sich, und festgeschriebene Versionen mit vollständiger Lineage machen diese Pflichten auditierbar. Für regulierte Branchen ist das der Unterschied zwischen einem Experiment und einem System, das im Produktivbetrieb laufen kann.