„Einfach KI hinzufügen“ klingt leicht. In der Praxis scheitern viele Vorhaben an Qualität, Governance und Integration. Ohne Kontext, Messbarkeit und klare Leitplanken wird KI schnell zu einer unzuverlässigen Blackbox.
Das Problem
- Ergebnisse schwanken, weil Kontext fehlt oder sich verändert
- Sicherheit und Datenschutz sind schwer zu gewährleisten (wer darf was sehen?)
- Es fehlt eine Audit-Trail: warum kam diese Antwort zustande?
- Pilot-Erfolge werden nicht zu einem stabilen Produktionsprozess
Die Lösung
Wir bringen KI in die Produktion, indem wir sie als Teil Ihres Systems behandeln – nicht als isolierte Funktion:
- Kontext (RAG) auf Ihren eigenen Quellen: kontrolliert und nachvollziehbar
- Governance & Zugriffskontrolle: Rollen, Logging und Policies
- Messbarkeit: Qualität, Kosten und Latenz als zentrale Kennzahlen
- Integration: KI als Service in bestehende Workflows (APIs, UI, Prozesse)
Belege für KI-generierten Code
Liefert Ihr Team KI-generierten Code aus, der standhalten muss – im Review, beim Kunden oder in einem SOC-2-Audit? Dafür habe ich Quoderat gebaut: ein unabhängiges Evidenz-Audit eines riskanten oder KI-generierten GitLab-Merge-Requests. Sie erhalten einen signierten Evidenzbericht – was bewiesen ist, was nur getestet ist, was nicht geprüft wurde, und das Restrisiko.
KI, die bei sensibler Eingabe professionell bleibt
Was, wenn die Eingabe kein Code ist, sondern das Persönlichste, was jemand hat? Dafür habe ich Dreamalizing gebaut: ein eigenes KI-Produkt, mit dem Menschen ihre Träume erkunden — ohne zu interpretieren, als wäre es die Wahrheit. Guided Exploration statt Blackbox-Output, klare Grenzen (keine Therapie, keine Diagnose), verschlüsselte Speicherung auf eigener Infrastruktur und lokale Inferenz. Es zeigt, wie KI auch bei sensibler persönlicher Eingabe begrenzt, privacy-first und in Produktion laufen kann.