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Vorgehen

Wie wir liefern

Ein kleines Team kann überproportional wirken, wenn es diszipliniert arbeitet: konsequente Wiederverwendung, AI-native Arbeitsweise und iterative Validierung statt später Überraschungen.

Validierung

Agile Validierungs- und Produktisierungszyklen

Wir lernen nicht erst am Projektende. Jeder abgegrenzte Delivery-Zyklus folgt einem kurzen Muster, damit Fehlannahmen früh auffallen und wiederverwendbare Bausteine nicht übersehen werden.

  1. 01Kundenproblem und Lernziel präzisieren
  2. 02Requirements und Lösungshypothese festlegen
  3. 03Kleinstmöglichen Prototyp oder nutzbaren Inkrementstand erstellen
  4. 04Nutzen, Qualität, Machbarkeit und Souveränität validieren
  5. 05Kunden- und Nutzungsfeedback auswerten
  6. 06Über Fortführung, Anpassung, Skalierung oder Stopp entscheiden
  7. 07Productization Gate für wiederverwendbare Ergebnisse

Staging

Automatisiertes Staging mit Human-in-the-loop

Nicht die manuelle Prüfung jedes Dokuments, sondern weitgehend automatische Aufbereitung mit gezielter menschlicher Kontrolle, automatisiert-first. So sichern wir Qualität und Souveränität zugleich.

  • Automatische Erkennung, Extraktion, Klassifikation und Entity-Erkennung
  • Automatische Qualitäts-, Plausibilitäts- und Confidence-Prüfungen
  • Kennzeichnung unsicherer oder widersprüchlicher Ergebnisse
  • Menschliche Prüfung nur bei geringer Konfidenz, Kritikalität oder Regulatorik
  • Nachvollziehbare Indexierung und Knowledge-Graph-Bildung
  • Auditierbarer Weg von Rohdaten bis zur produktiven Nutzung

Qualität

Hybride LLM-Systeme als Standard

In der Aufbauphase einer Lösung, solange noch keine sensiblen Daten verarbeitet werden, setzen wir ein cloudbasiertes Frontier-LLM als Schiedsrichter ein, um die Qualität des lokalen Modells einzuschätzen und zu kalibrieren. Im Produktivbetrieb mit sensiblen Daten arbeitet das System dann rein lokal bzw. selbstgehostet.

Standardisierung

Standardisierte Artefakte in jedem Projekt

Discovery-FragebogenUse-Case-CanvasDatenklassifikationsbogenArchitekturtemplateSecurity-/Sovereignty-CheckScope-DokumentAkzeptanzkriterienTestplanProjektstatusberichtRisiko- und EntscheidungslogAbschlussberichtProduktisierungs-BacklogBattlecards (CLOUD-Act / C5)

AI-native

KI setzen wir nicht nur ein, wir arbeiten damit

Interne Arbeit ist Dogfooding der eigenen Strategie: Effizienzgewinn und Praxistest zugleich.

Meeting-ZusammenfassungenRequirements-ExtraktionTestfallgenerierungCode-ReviewsDokumentationsentwürfeAngebotsentwürfeRechercheWissensindexierungProjektstatus-AnalysenRisikoerkennungSemantische interne Suche

Productization Gate

Vom Projektergebnis zum Produktbaustein

Kundenprojekte werden nicht automatisch zu Produkten. Am Ende jedes relevanten Meilensteins entscheidet ein Gate, ob ein Ergebnis in den Produktkern, in einen wiederverwendbaren Baustein, in ein kundenspezifisches Artefakt, oder gar nicht, weitergeführt wird. Die Regel:

  1. Stufe 1

    Validiertes Kundenproblem

  2. Stufe 2

    Generalisierbares Lösungsmuster

  3. Stufe 3

    Qualifizierter Produktbaustein

  4. Stufe 4

    Produkt

Ein abgegrenzter Zyklus genügt für den Start

Wir definieren Lernziel, Prototyp und Erfolgskriterien und entscheiden gemeinsam über den nächsten Schritt.

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